RGB ve bitki fenotipleme ve fizyolojik araştırma için spektral kök görüntüleme: deneysel kurulum ve iletişim kuralları görüntüleme

Environment
 

Summary

Bir deneysel protokol toprak bitki kök sistemleri RGB ve hyperspectral görüntüleme ile yetiştirilen değerlendirilmesi için sunulmaktadır. RGB görüntü zaman serisi hyperspectral chemometric bilgilerle tarar kombinasyonu bitki kök dynamics anlayışlar en iyi duruma getirir.

Cite this Article

Copy Citation | Download Citations | Reprints and Permissions

Bodner, G., Alsalem, M., Nakhforoosh, A., Arnold, T., Leitner, D. RGB and Spectral Root Imaging for Plant Phenotyping and Physiological Research: Experimental Setup and Imaging Protocols. J. Vis. Exp. (126), e56251, doi:10.3791/56251 (2017).

Please note that all translations are automatically generated.

Click here for the english version. For other languages click here.

Abstract

Bitki kök dynamics daha iyi anlaşılmasını tarım sistemleri kaynak kullanım verimliliğini artırmak ve kırpma çeşitlerin çevresel streslere karşı dayanıklılığını artırmak için önemlidir. Bir deneysel protokol RGB ve hyperspectral görüntüleme kök sistemleri için sunulmaktadır. Yaklaşım rhizoboxes bitkiler doğal toprakta tam olarak gelişmiş kök sistemleri gözlemlemek için daha uzun bir zaman içinde yetiştiği kullanır. Deneysel ayarları rhizobox bitkileri su stres altında değerlendirilmesi ve kökleri rolü eğitim için örneği. Bir RGB görüntü kurulum ucuz ve hızlı miktar zaman içinde kök gelişimi için tanımlanır. Hyperspectral görüntüleme kök segment RGB renk dayalı eşik için karşılaştırıldığında toprak kökenli geliştirir. Belirli hyperspectral görüntüleme fonksiyonel anlamak için kök-toprak sistemi hakkında chemometric bilgi edinimi gücüdür. Bu yüksek çözünürlüklü su içerik eşleme ile gösterilmiştir. Spektral görüntüleme ancak resim alma, işleme ve analiz için RGB yaklaşım kıyasla daha karmaşık. Her iki yöntem bir arada kapsamlı bir değerlendirme kök sistemi optimize edebilirsiniz. Kök ve yerüstü özellikleri entegre uygulama örnek için bitki fenotipleme ve bitki fizyolojik araştırma içeriği verilmiştir. Daha fazla kök görüntüleme geliştirilmesi RGB görüntü kalitesi farklı ışık kaynakları kullanarak daha iyi aydınlatma ile en iyi duruma getirme ve kök bölge özelliklerini spektral veri türünü anlaması için görüntü analiz yöntemleri uzantısı tarafından elde edilebilir.

Introduction

Kökleri depolanmasını gibi bitkiler için birkaç temel işlevleri sağlar assimilates, anchorage karasal bitkiler toprak, ve alımı ve taşıma su ve besin1. Evrimsel bir bakış açısından kök eksenleri oluşumu arazi bitkiler2kökeni için temel bir ön şart olarak kabul edilir. Bu önemli rolü rağmen tarihsel kökleri Biyolojik araştırma sadece marjinal bir konumda işgal. Daha yakın zamanlarda, ancak, orada bitki kök sistemleri olarak şekil 1' deki kanıtladığı bilimsel ilgi artmaktadır.

Figure 1
Resim 1: Alaka bitki Bilimleri kök çalışmaların.
Kök sayısı son on yıl içinde SCI günlüklerdeki tüm yayımlanmış tesisi çalışmaları yüzdesi olarak çalışmaları ile ilgili. Anahtar kelimeler "bitki" ve "bitki ve kök" kullanarak Scopus sonucu arama. Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız.

İki sebepten kök araştırma son gelişmeler altında yatan onaylanmadığına karar. İlk, karasal bitki örtüsü küresel değişim3bir sonucu olarak daha sık çevresel stresleri maruz kalmaktadır. Tarım bitkisel üretim bağlamında bu küresel civarında tarım alanı % 30'u su ve fosfor4tarafından,5sınırlıdır tahmin edilmektedir. Stres azaltma ürün verimleri, genel olarak rainfed tarımsal ekosistemler6için potansiyel verimlilik % 50 daha düşük tahmin edilen önemli verim boşluklar için temel bir sebebi vardır. Düşük kaynak kullanılabilirliği yanı sıra, bu zavallı kaynak kullanım verimliliği, yani yetersiz kapasite bir bitkinin kullanılabilir kaynaklar7yararlanmaya da ilgili. Kayıp diğer ekosistemler olumsuz etkileyebilir nitrat gibi telefon kaynaklarının sonuçlanır. Şu anki küresel azot kullanımı verimliliği Örneğin % 478' de tahmin edilmektedir. Daha iyi kaynak kullanımı verimliliği ile gelişmiş yönetim yöntemleri ve çeşitlerin bu nedenle her ikisi için de yüksek öneme sahip sürekli büyüme tarım çıkışlarını de çevresel sürdürülebilirlik gelince. Bu bağlamda bitki kökleri geliştirilmiş bitkileri ve kırpma sistemleri9,10için önemli bir hedef olarak kabul edilir.

İkinci bir önemli arka plan bitki kökleri son ilgi için teknolojik önceden ölçüm yöntemleri yer olduğunu. Kök yöntemleri uzun iki temel zorlukla tarafından kısıtlanmış: kökleri miktar için çoğunlukla11, yıkayarak yalıtılması zorunda kaldılar toprakta büyüyen bitkiler ölçümü için böylece kök eksenleri mimari düzenleme rahatsız. Kazı kullanarak in-situ kök gözlem böylece kökleri toprak, doğal konumunu koruma yöntemleri, botanik açıklama12için kullanılan. Hala çok zaman alan ve böylece karşılaştırmalı yapısal işlevsel kök sistem analizi üretilen iş gereksinimlerini karşılamak değil. Öte yandan yüksek üretilen iş yöntemleri kök mimari ölçüm için çoğunlukla yapay medya ve fide bitkiler13 bitkilerin doğal büyüme ortamına ekstrapolasyon şüpheli14nerede yapılmıştır.

Kök araştırma son patlama sıkıca yöntemleri15Imaging'de ilerlemeye bağlıdır. Kök çalışmaları yaklaşımlar Imaging kabaca üç tip gruplandırılabilir. İlk16CT ve Mr gibi yüksek çözünürlükte 3D yöntemleri vardır. Kuraklık xylem emboli17indüklenen gibi yöntemlerin bitki kökleri toprak ile etkileşim süreçleri eğitim en uygundur. Genellikle burada detaylı gözlemler izin nispeten küçük örnekleri için geçerli olur. BT ve MRG karşılaştırma farklı boy tencere ve iyi kök görüntüleme için18' sağlanır. İkinci olarak, yüksek üretilen iş görüntüleme yöntemleri19,20vardır. Bu çoğunlukla temel alınarak ortak 2D RGB görüntüleme yapay medyada (jel, çimlenme kağıt) büyüyen köklerinin nerede kökleri ve arka plan arasında nispeten basit diseksiyon yüksek karşıtlık sağlar yöntemlerdir. Onlar yüksek üretilen iş karşılaştırma farklı ürün genotip standart yapay büyüyen koşulları13altında fide kök özellikleri arasında uygundur. Bu iki yaklaşım arasında rhizobox yöntemleri şunlardır: onlar toprakta uzun süre boyunca büyüyen köklerinin 2D görüntüsü kullanmak ve orta üretilen iş21,22. Ayrıca göstergeleri kök işlevselliğin yanı sıra yapısı23açıklaması yakalamak için (2D) kök görüntüleme için son bir meydan okumadır.

Bugünkü gazetede biz kök sistemleri kullanarak (i) bir ucuz ve basit özel yapım RGB görüntü kurulum ve (ii) bir daha karmaşık NIR görüntüleme kurulum yetiştirilen rhizobox görüntüleme için deneysel protokol mevcut. Bu iki kurulumları elde edilen örnek sonuçları gösterilen ve bitki fenotipleme ve bitki fizyolojik araştırmaları bağlamında ele.

Discussion

Protokoller iki tamamlayıcı yaklaşımlar kök sistemi görüntüleme yetiştirilen toprak için sağlar. Güvenilir deneysel sonuçlar için önemli bir adım, hatta ve homojen yüzey katmanında izleme penceresi sıkı kök-toprak temas sağlamak ve hava boşlukları engellemek için ön cam temin etmelidir rhizoboxes doluyor. Bu nispeten ince elenmiş toprak kullanmak için temel sebebi < 2 mm: büyük toplamları neden daha yüksek yüzey morfolojisi, toplamları arasındaki boşlukları ile gözetleme penceresi içinde. Kök ipucu dehidratasyon daha yüksek bir risk yanı sıra, bu da su eşleme31için daha karmaşık görüntü işleme teknikleri gerektirir.

Değişiklikleri Protokolü'nün bu nedenle rhizoboxes geliştirilmiş ve hızlı dolum üzerinde odaklanın. Şu anda zaman doldurma kutu başına yaklaşık 30 dakika var. Ayrıca her iki taraf ve aydınlatma homojenliği daha iyi RGB görüntüler için en iyi duruma getirmek için değişiklikleri görüntüleme için rhizoboxes iki cam pencere ile kullanımını test. Daha fazla donanım uzantısı düzlemsel optodes32 yanı sıra33 görüntüleme rhizobox sistemi kapasitans entegrasyonu de düşünebilirsiniz. Ancak bu geçerli yükseltme etkinlikler olduğu.

Yazılım değişiklikler RBG görüntüleri34alt ve üst sigorta için otomatik görüntü kaydı odaklanmak. SVMs35 test gibi hyperspectral için daha hassas denetim altında hedef algılama yöntemlerinin yanı sıra28 görüntüleme gelişmiş denetimsiz özellik çıkarma yaklaşıyor. Böylece hyperspectral veri olanak sağlayabilecek birden çok toprak, rizosferde ve kök özellikleri36değerlendirmesi için. Ayrıca bir (yarı) geliştirmek amacıyla mimari özellikleri (dallanma frekans, açıları dallanma) yanı sıra yazılım morfolojik ölçmek için kök sistem Analyzer37 değiştirilmiş bir sürümünü temel rhizobox kök görüntüleri (uzunluk, çapı, yüzey) için automatized.

Ana 3D görüntüleme yaklaşımlar karşılaştırıldığında Protokolü rizosferde özellikleri ve yüzey görünür kök için kısıtlama kısıtlamasıdır. Ancak görünür kök özellikleri tüm kök sistemi21için güvenilir bir proxy vardır kanıtlanmıştır. Rhizobox tekniği kolayca geleneksel yıkıcı örnekleme (Toplam kök sistemi özellikleri vs görünür ilişkisi karşılaştırarak doğrulamak için dinamik büyüme Imaging sonunda yıkama) ile birleştirilmiştir. Bu ilişki türleri21arasında değişebilir, yıkıcı örnekleme farklı bitki türleri ile yeni fenotipleme Serisi görünür özellikleri üzerinden güvenilir kesmesi sağlamak için önerilir.

Burada sunulan Protokolü önemli avantajı gerçekçi yetişme şartlarına (toprak), nispeten yüksek potansiyel üretim geçici çözümlenmiş RGB görüntüleme ve kök işlevlerini (örneğin su alımı) hyperspectral görüntüleme chemometric kök ve rizosferde verilerinden ile çıkarsama için oluşur. Böylece yöntemleri yüksek işlem hacmi fide ve kısmen işlevsel süreçleri içine derin fenotipleme anlayışlar ile daha az deneysel karmaşıklığı ve gelişmiş 3D yöntemleri15' e kıyasla daha yüksek aktarıma izin verirken yöntemleri14, Imaging toprak olmayan kök kesmesi kısıtlamaları üstesinden gelir.

Yaklaşan deneylerde mikorizasız kök sistemi geliştirme ve baklagiller de toprak yapısı, azot ve karbon kapak kırpma türün fenotipleme kök özelliklerini gelince işlevselliğini etkisini incelemek için iletişim kuralının kullanılacağını Bisiklete binme.

Disclosures

Yazarlar ifşa gerek yok.

Acknowledgments

Yazarlar Avusturyalı Bilim Fonu FWF proje numarası P 25190-B16 (kuraklık direnci kökleri) üzerinden fon kabul etmiş oluyorsunuz. Hyperspectral görüntüleme altyapısı kurulması Mali Federal hükümet, aşağı Avusturya (arazi Niederösterreich) yolu ile proje K3-F-282/001-2012 tarafından desteklenmiştir. Şeker pancarı deney AGRANA araştırma alındığı için ek finansman & yenilik Merkezi GmbH (ARIC). Yazarlar Craig Jackson deney ve İngilizce el yazması düzeltilmesi sırasında teknik destek için teşekkür ederiz. Biz de Markus Freudhofmaier kurulması için RGB görüntü kurulum katkıda bulunmuş ve Josef Schodl rhizobox montaj yapımı için kabul edersiniz.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Rhizobox Technisches Büro für Bodenkultur Experimental builder
LED Lamps ATUM HORTI 600 Klutronic AHI10600F
Fluorescent light tube HiLite T5 Day Juwel Aquarium 86324
UV light tube Eurolite 45cm slim 15 W Conrad 593384 - 62
Canon EOS 6D Canon Austria GmbH 8035B024
Adobe Photoshop CS5 Extended Version 12.0 x 32 Adobe Systems Software Ireland Ltd.
WinRhizo Pro v. 2013 Regent Instruments Inc.
Xeva-1.7-320 SWIR camera Xenics XEN-000105
Spectrograph Imspector N25E Specim
Hyperspectral imaging scanner Carinthian Tech Research AG Experimental builder Design and assemblage of Hyperspectral Imaging Scanner and software
Matlab R2106a Mathworks Including Toolboxes for Image Processing, Signal Processing and Statistics and Machine Learning
AP4 Poromoeter Delta-T-Devices
LI-3100C Area Meter LI-COR
BASF Styradur polystyrene sheets Obi Baumarkt 9706318 Different types of polystyrene sheets or other material separating differently moistured soil can be used

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Kutschera, L. Wurzelatlas mitteleuropäischer Ackerunkräuter und Kulturpflanzen. DLG-Verlags-GmbH, Frankfurt am Main. (1960).
  2. Kenrick, P., Strullu-Derrien, C. The origin and early evolution of roots. Plant Physiol. 166, 570-580 (2014).
  3. Franklin, J., Serra-Diaz, J. M., Syphard, A. D., Regan, H. M. Global change and terrestrial plant community dynamics. PNAS. 113, 3725-3734 (2016).
  4. MacDonald, G. K., Bennett, E. M., Potter, P. A., Ramankutty, N. Agronomic phosphorus imbalances across the world's croplands. PNAS. 108, 3086-3091 (2011).
  5. Vörösmarty, C. J., Green, P., Salisbury, J., Lammers, R. B. Global water resources: vulnerability from climate change and population growth. Science. 289, 284 (2000).
  6. Lobell, D. B., Cassman, K. G., Field, C. B. Crop yield gaps: their importance, magnitudes, and causes. Annu. Rev. Environ. Resour. 34, 179-204 (2009).
  7. Angus, J. F., Van Herwaarden, A. F. Increasing water use and water use efficiency in dryland wheat. Agron. J. 93, 290-298 (2001).
  8. Lassaletta, L., Billen, G., Grizzetti, B., Anglade, J., Garnier, J. 50 year trends in nitrogen use efficiency of world cropping systems: the relationship between yield and nitrogen input to cropland. Environ. Res. Lett. 9, (10), 105011 (2014).
  9. Lynch, J. P. Roots of the second green revolution. Aust. J Bot. 55, 493-512 (2007).
  10. Comas, L. H., Becker, S. R., Von Mark, V. C., Byrne, P. F., Dierig, D. A. Root traits contributing to plant productivity under drought. Front. Plant Sci. 4, 442 (2013).
  11. Metcalfe, D. B., et al. A method for extracting plant roots from soil which facilitates rapid sample processing without compromising measurement accuracy. New Phytol. 174, 697-703 (2007).
  12. Kutschera, L., Lichtenegger, E., Sobotik, M. Wurzelatlas der Kulturpflanzen gemäßigter Gebiete mit Arten des Feldgemüsebaues. DLG-Verlag, Frankfurt am Main. (2009).
  13. Gioia, T., et al. GrowScreen-PaGe, a non-invasive, high-throughput phenotyping system based on germination paper to quantify crop phenotypic diversity and plasticity of root traits under varying nutrient supply. Funct. Plant Biol. 44, 76-93 (2017).
  14. Watt, M., et al. A rapid, controlled-environment seedling root screen for wheat correlates well with rooting depths at vegetative, but not reproductive, stages at two field sites. Ann. Bot. 112, 447-455 (2013).
  15. Fiorani, F., Schurr, U. Future scenarios for plant phenotyping. Annu. Rev Plant Biol. 64, 267-291 (2013).
  16. Metzner, R., et al. Direct comparison of MRI and X-ray CT technologies for 3D imaging of root systems in soil: potential and challenges for root trait quantification. Plant Methods. 11, 1 (2015).
  17. Choat, B., Badel, E., Burlett, R., Delzon, S., Cochard, H., Jansen, S. Non-invasive measurement of vulnerability to drought induced embolism by X-ray microtomography. Plant Physiol. 170, 273-282 (2015).
  18. Metzner, R., et al. Direct comparison of MRI and X-ray CT technologies for 3D imaging of root systems in soil: potential and challenges for root trait quantification. Plant Methods. 11, 1 (2015).
  19. Le Marié, C., Kirchgessner, N., Marschall, D., Walter, A., Hund, A. Rhizoslides: paper-based growth system for non-destructive, high throughput phenotyping of root development by means of image analysis. Plant Methods. 10, 1 (2014).
  20. Bengough, A. G., et al. Gel observation chamber for rapid screening of root traits in cereal seedlings. Plant Soil. 262, 63-70 (2004).
  21. Nagel, K. A., et al. GROWSCREEN-Rhizo is a novel phenotyping robot enabling simultaneous measurements of root and shoot growth for plants grown in soil-filled rhizotrons. Funct. Plant Biol. 39, 891-904 (2012).
  22. Price, A. H., et al. Upland rice grown in soil-filled chambers and exposed to contrasting water-deficit regimes: I. Root distribution, water use and plant water status. Field Crops Res. 76, 11-24 (2002).
  23. Vadez, V. Root hydraulics: the forgotten side of roots in drought adaptation. Field Crops Res. 165, 15-24 (2014).
  24. Dane, J. H., Hopmans, J. W. Pressure plate extractor. Methods of soil analysis. Part 4. Physical methods. Dane, J. H., Topp, G. C. SSSA Inc. Madison, Wisconsin, USA. 688-690 (2002).
  25. Wösten, J. H. M., Pachepsky, Y. A., Rawls, W. J. Pedotransfer functions: bridging the gap between available basic soil data and missing soil hydraulic characteristics. J. Hydrol. 251, 123-150 (2001).
  26. Passioura, J. B. The perils of pot experiments. Funct. Plant Biol. 33, 1075-1079 (2006).
  27. Dorrepaal, R., Malegori, C., Gowen, A. Tutorial: Time series hyperspectral image analysis. J. Near Infrared Spec. 24, 89-107 (2016).
  28. Kim, D. M., et al. Highly sensitive image-derived indices of water-stressed plants using hyperspectral imaging in SWIR and histogram analysis. Scie rep. 5, (2015).
  29. Humplík, J. F., Lazár, D., Husičková, A., Spíchal, L. Automated phenotyping of plant shoots using imaging methods for analysis of plant stress responses-a review. Plant Methods. 11, 29 (2015).
  30. Lobell, D. B., Asner, G. P. Moisture effects on soil reflectance. Soil Sci. Soc. Am. J. 66, 722-727 (2002).
  31. Esquerre, C., Gowen, A. A., Burger, J., Downey, G., O'Donnell, C. P. Suppressing sample morphology effects in near infrared spectral imaging using chemometric data pre-treatments. Chemometr. Intell. Lab. 117, 129-137 (2012).
  32. Williams, P. N., et al. Localized flux maxima of arsenic, lead, and iron around root apices in flooded lowland rice. Environ Sci. Technol. 48, 8498-8506 (2014).
  33. Cseresnyés, I., Takács, T., Végh, K. R., Anton, A., Rajkai, K. Electrical impedance and capacitance method: a new approach for detection of functional aspects of arbuscular mycorrhizal colonization in maize. Eur. J Soil Biol. 54, 25-31 (2013).
  34. Brown, M., Lowe, D. G. Automatic panoramic image stitching using invariant features. Int. J. Comput. Vision. 74, 59-73 (2007).
  35. Jiang, Y., Li, C., Takeda, F. Nondestructive detection and quantification of blueberry bruising using near-infrared (NIR) hyperspectral reflectance imaging. Scientific Reports. 6, 35679 (2016).
  36. Chang, C. -W., Laird, D. A., Mausbach, M. J., Hurburgh, C. R. Near-infrared reflectance spectroscopy-principal components regression analyses of soil properties. Soil Sci. Soc. Am. J. 65, 480-490 (2001).
  37. Leitner, D., Felderer, B., Vontobel, P., Schnepf, A. Recovering root system traits using image analysis exemplified by two-dimensional neutron radiography images of lupine. Plant Physiol. 164, (1), 24-35 (2014).

Comments

0 Comments


    Post a Question / Comment / Request

    You must be signed in to post a comment. Please or create an account.

    Usage Statistics