根系图像识别共享平台

当前，国内根系原位成像解析技术仍停留在人眼识别、手动提取阶段，严重制约根系图像领域科研进展。

沈阳大气环境研究所“根系原位非破坏系统应用测试”项目团队研发了基于深度学习的根系成像图像识别技术 （iRoot-V02软件）。

iRoot-V02软件是国内外根系原位图像自动识别软件，采用基于图像语义分割手段U-net卷积神经网络法，可识别微根管CIS扫描和CCD扫描拍摄的原位根系图片，可自动获得概率图、二值化图、分级图、根尖分布图、地平线长度图及骨架图等过程图片以及总根长、总投影面积、总表面积、平均直径、总体积、总根尖数及不同直径分级参数等识别结果。

平台集成了iRoot-V02软件，使分辨率达到像素级，分析速度从几天缩短到30秒内，能够自动适应不同的成像条件，精准量化根系参数，有助于定量分析植被在地气相互作用中的重要性、揭示气象条件改变对植物吸水能力的影响。

该平台已应用于棕壤玉米及高山草甸等植株根系表型成像分析工作，并已开展黄土土壤背景、黑土土壤背景根系图片的机器学习，为行业专项、省科技计划以及省部级项目等共计14项科研项目提供技术支持。