根系表型分析的目的是描述根系统的结构，因为它在资源获取中的功能作用。RGB成像和分析程序通过根和生长培养基或人工背景之间的颜色对比来测量根系统特征。如果植物生长在充满土壤的根箱中，其色彩对比度可能很差，那么可以假设基于光谱特征的根成像分割，并提供关于物理化学根特性的额外知识。

高光谱根成像系统测量装置

采用1000-1700nm范围的的光谱，222个窄带，0.1mm的空间分辨率对在填满土壤的根箱中生长的硬质小麦根系进行扫描。开发了一种数据处理流水线，用于自动根分割和光谱根特征分析。即使对于明亮的土壤背景，基于光谱和RGB的根分割在准确度上也没有显着差异。通过模糊聚类和多级阈值化，从对数线性化和渐近较小二乘校正后的图像中获得较佳的光谱分割。根轴显示中心区域和边界区域之间的主要光谱区别。通过水和结构碳吸收区域之间的差异光谱的指数函数捕获根衰变。

图像处理流水线方案

根据决策树模型分类的根光谱反射率的径向模式，从中心到边界以0.2mm的增量训练8个径向类别，整个根图像上的白框表示顶部和底部特写部分的位置。

研究人员利用高光谱成像技术建立了植物根表型分析的基础，通过图像处理方法实现了高空间分辨率下植物根的自动分割，并探索了编码物理化学根区特性的光谱特征。

来源：Plant Methods.Hyperspectral imaging: a novel approach for plant root phenotyping.Gernot Bodner, Alireza Nakhforoosh, Thomas Arnold and Daniel Leitner.

当然，目前由于高光谱成像模块在高通量植物表型成像系统中的集成和分析是个难点，目前能集成的植物表型成像系统厂家少，WIWAM植物表型成像系统是上先进一家有成熟高光谱成像模块集成方案的厂家，比利时根特大学VIB所利用该系统发表了2篇文章。

比利时根特大学VIB研究所的Stijin Dhont博士等人，在Computers and Electronics in Agriculture Volume 162, July 2019, Pages 749-758上发表了题为“Analysis of hyperspectral images for detection of drought stress and recovery in maize plants in a high-throughput phenotyping platform”的文章，文章利用WIWAM高通量植物表型成像平台高光谱成像分析检测玉米干旱胁迫恢复研究，重点介绍了使用标准正态变量法 (SNV) 去除线性影响，研究中还使用了聚类方法来去除抑制非线性影响的像素的方法，开发出了数据驱动光谱分析法来鉴别植物生长动力学方法，通过高通量手段对玉米植物水胁迫和恢复进行了方法学验证。WIWAM植物表型成像系统是上为数不多的可整合高光谱成像系统的设备之一。

VIB所发表的另外一篇文章Close-range hyperspectral image analysis for the early detection of stress responses in individual plants in a high-throughput phenotyping platform，文章发表于 ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing 138:121-138。除了发表的文章，WIWAM还对澳大利亚植物表型组织的现有植物表型成像系统进行了改造，解决了原有系统落后、无法整合高通量高光谱成像系统的问题。

近年来，多光谱表型成像系统异军突起，因其数据可解读性，该系统的应用空间较为广大，来自歌本哈根大学的科学家利用该系统已经发表了2篇突破性的论文，广受表型届关注。

来自哥本哈根大学、丹麦理工大学以及丹麦Videometer公司的专家在刚刚利用该设备

在Plant and Soil上发表了题为A multispectral camera system for automated minirhizotron image analysis的文章，早些利用该设备进行研究的文章题为Frontiers in Plant　Sciences，Screening of Barley Resistance Against Powdery Mildew  by Simultaneous High-Throughput Enzyme Activity Signature Profiling and Multispectral Imaging.

丹麦Videometer公司开发的根系多光谱原位表型监测系统，是做根系研究的革新性专业装备，无论对于浅根系蔬菜还是浅根系乔木，都具有现实性研究意义。目前在根系研究领域中，对于玉米根系和小麦根系所作的研究比较多，但大多还采用传统不可重复的挖掘方法。植物根系原位监测仪的出现，改变了这种情况，使得植物研究人员在对根系进行研究的过程中，可以使用原位的方式，无损伤的进行监测。 

根系是植物主要吸水、营养物等器官，通过对根系监测和研究，能优化水肥方案，农作物、林业等产业增产增效，有利于土地荒漠化治理、土壤修复等。但长期以来，对根系研究主要是采用挖掘法、土钻法、土柱法、容器法、剖面法等传统方法，采样破坏性大、工作量大，严重阻碍了根系研究的深入开展。《科学》杂志曾出版专辑认为，“人类对自己脚下土壤的了解远远不及对宇宙的了解”，较是佐证了地下生态学研究难度之大。因此，对根系研究方法的选择和改进，对科研结果影响巨大。

丹麦根本哈根大学科学家等利用多光谱成像系统对植物植株、根系进行成像研究，取得了前瞻性的成果。

该研究以深根系大麦为研究对象，将大麦下方埋了有3m长的微根管，使用Videometer公司的Videometer MR多光谱成像系统，定期通过根窗透明面对根系成像分析。原始光谱图像经过Videometer自带软件一系列算法处理后得到目标根系图像，随后进行阈值分割、模糊聚类等模型分析，得到根系的形态学数据。

传统的RGB可见光成像技术是利用颜色识别根系，前提是根系和土壤之间要有比较明显的色差，但实际根系生长在土壤中，颜色差异并不明显，这样根系识别可能会造成比较大的误差，RGB可见光成像技术使用就会受限。歌本哈根将多光谱成像技术和传统的RGB成像技术进行了对比，显示多光谱成像技术基于光谱特征在根系识别上的明显优势，并且对多光谱成像另一项先进的功能进行了初步探讨——即光谱特征对于根系生化特性的识别（例如细根发生、成熟、衰老、死亡的周转过程；例如根际分泌物成分的变化等），显示了多光谱成像技术在根系研究领域的巨大潜力。

北京博普特科技有限公司是丹麦Videometer和比利时系列植物表型成像系统中国区总代理，全面负责其系列产品在中国市场的推广、销售和售后服务。