森林细根表型和年生产量的图像分析技术：综述-慧诺瑞德（北京）科技有限公司|叶绿素荧光|光合作用|植物表型

学术中心

全部分类

森林细根表型和年生产量的图像分析技术：综述

发布时间：

2025-12-01

来源：

作者：

细根生产(Fine Root Production，FRP)是森林生态系统碳和养分循环的重要过程。本文综述了无损检测FRP的方法，如微根管法和根系扫描仪法。最近的研究还提出了图像自动分析技术，在大幅增加根系动态的信息量的同时减少图像分析中费时费力的工作(例如根系图像的手动标注)。

在评估FRP对森林生产力的贡献过程中，需要将无损方法产生的二维图像数据转换为三维数据。本篇综述了数据转换的几种计算过程，并讨论了在未来研究中有待改进的问题。此外，作者查看了日本各地38个FRP的年报值，发现其中8个是使用无损方法(77~726 m-2/年)获得的。无损方法估算的FRP值与连续取芯法相近。同一林分中一年生FRP与土壤深度和细根生物量(Fine Root Biomass，FRB)的相关性一般，这可能是因为网状取样法和向内生长核心法细根生物量较小，且取样深度较浅。

作者强调，为保证在各种背景条件下（如各种土壤颜色和干扰物体存在的情况下）对根系的准确识别，还需要进一步完善图像自动分析程序；将二维图像数据转换为三维数据时需考虑算法优缺点以及由这些计算产生的潜在误差。

较于传统破坏性方法，本文综述的非破坏性方法能够监测生命周期较短的细根生长数据，有助于增强对森林细根动态的理解，进而对环境条件变化背景下的森林生态系统碳动态有一个全面的认识。

图1. 微根管法（a）和根系扫描仪法（b）示意图

图2. 细根的投影面积（a）、体积（b）与其干重之间的关系

图3. FRB和FRP的回归图

图4 土壤深度和FRP的回归图

表1. 不同方法获得的细根周转率

来源

Fukuzawa, K., & Noguchi, K. (2025). Image analysis techniques for studying phenology and annual production of fine roots in forests: a review. Journal of Forest Research, 1–14. https://doi.org/10.1080/13416979.2025.2582368

编辑

JAYz

推荐新闻

石时之约|韩志国：透过表型数据，看见植物的喜怒哀乐！

本期石时之约，我们将对话慧诺瑞德（北京）科技有限公司总经理、国际植物表型学会（IPPN）执委会委员/工业分会副主席韩志国，一起从表型数据的科学角度，去读懂农作物的喜怒哀乐和前世今生。

慧科研、慧育种、慧种田——慧聚改变的力量

让我们“慧聚”在一起，为“慧科研、慧育种、慧种田”赋能。

高通量植物表型平台建设注意事项

育种，是在给定的环境条件下，选择各种表型指标(产量、品质、抗性)最优的基因型材料的过程(AI育种，从这里起步)。育种工作中大约70%的工作量来自表型观察测量和筛选，是最耗人力物力的过程。

作物生理表型测量基础原理

生理表型测量的核心在于“早、快”，要在肉眼可见之前就能测量并预判出变化趋势，才是这个技术的核心价值。叶绿素荧光成像，恰好满足了这个要求。

视频展示