摘要：根系是水稻獲取養(yǎng)分的主要器官，水稻根系三維建模及可視化有助于進(jìn)一步了解其根系的形態(tài)、結(jié)構(gòu)和功能。隨著計(jì)算機(jī)視覺和非侵入性技術(shù)的小斷發(fā)展，根系形態(tài)和功能研究已進(jìn)人數(shù)字化和可視化的階段。近年來許多研究者分別從制作出土根系于繪圖、計(jì)算機(jī)斷層掃描( CT)等非侵入性技術(shù)、數(shù)學(xué)建模以及仿真模擬等方面推進(jìn)水稻根系三維建模及可視化的研究。根系數(shù)據(jù)的獲取是三維建模的有效前提，根據(jù)是否破壞根系原有生長環(huán)境，根系數(shù)據(jù)探測被分為破壞性探測和原位探測兩類，本文對比分析了兩種探測方式的方法和特點(diǎn)。從人工觀察測量、機(jī)器視覺、光學(xué)儀器或斷層掃描的三維數(shù)字化等方面對水稻根系的三維建模進(jìn)行了闡述，總結(jié)了水稻根系三維建模及可視化的研究進(jìn)展，并對當(dāng)下主流三維重構(gòu)技術(shù)進(jìn)行分類和對比，總結(jié)了不同根系三維重構(gòu)方法在重建效果、成本、操作水平等方面的優(yōu)劣勢。此外，南于根系生長在復(fù)雜多變的土壤環(huán)境中，小同時(shí)期根系的生長發(fā)育受土壤緊實(shí)度，水分、養(yǎng)分分布等因素的影響而存在差異，且受限于土壤的不透明和小穩(wěn)定性，更多水稻根系的三維建模研究主要停留在根系基本指標(biāo)與非環(huán)境因素(如土層深度、時(shí)問)的統(tǒng)計(jì)擬合及單環(huán)境因子對水稻根系生理生態(tài)的影響上，而根系與多環(huán)境因子動(dòng)態(tài)交互方面的研究較少。在高度非結(jié)構(gòu)化的根系數(shù)據(jù)處理困難的情況下，探究水稻根系與環(huán)境的動(dòng)態(tài)轉(zhuǎn)化過程及根系生長與多環(huán)境因子的定量關(guān)系模型將成為未來根系三維建模研究的重要方向，為構(gòu)建更具真實(shí)意義的可視化模型提供基礎(chǔ)。

　　關(guān)鍵詞：水稻根系;探測方法;三維重構(gòu);環(huán)境一根系模型

　　1緒論

　　水稻是重要的糧食作物之一[1]，根系作為水稻的重要器官可直接影響其水分和養(yǎng)分的吸收能力，并通過與土壤的相互作用影響其生產(chǎn)效率[2-3]。水稻的根系構(gòu)型( Root System Architecture)體現(xiàn)了根系的空間結(jié)構(gòu)，是分析評(píng)價(jià)根系與土壤環(huán)境適應(yīng)程度的重要指標(biāo)。為定量化研究植物生長規(guī)律，圍繞農(nóng)林植物采用信息技術(shù)與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)相結(jié)合的方式，在計(jì)算機(jī)上以三維可視化的方法分析研究植物重要組織結(jié)構(gòu)，虛擬再現(xiàn)其生長過程的方法逐漸得到重視，并形成“數(shù)字植物”這一研究領(lǐng)域[4]。根系三維建模及可視化是數(shù)字植物研究的重要分支。因根系生長在土壤中，受土壤觀測阻礙影響，無法直接對水稻根系進(jìn)行觀察和測量，與地上部分相比根系研究相對滯后，水稻根系三維建模及可視化是了解水稻形態(tài)結(jié)構(gòu)和功能的重要方法。然而，水稻根系形態(tài)結(jié)構(gòu)復(fù)雜，其形態(tài)在不同的生長階段持續(xù)變化，存在根部數(shù)據(jù)量大且局部信息整合困難、生長數(shù)據(jù)無法實(shí)時(shí)監(jiān)控等問題。根系的三維認(rèn)知和表達(dá)成為水稻根系深入研究的瓶頸，如何以低成本高效率的方式獲取水稻根系多維度信息用于構(gòu)建三維模型成為根系可視化研究中的難點(diǎn)[5]。目前，得益于先進(jìn)傳感器和計(jì)算機(jī)圖形學(xué)技術(shù)，根系形態(tài)結(jié)構(gòu)和生理功能研究進(jìn)入數(shù)字化和可視化的階段[6]，在根系動(dòng)態(tài)生長過程、根系一環(huán)境交互關(guān)系的分析、仿真和預(yù)測方面取得了一定的研究成果。實(shí)現(xiàn)植物根系三維重構(gòu)的主流方法有規(guī)則L-系統(tǒng)、LiDAR[7]和Kinect等高精度傳感器適用法、結(jié)構(gòu)光法[8]、三維數(shù)字化、多視角圖像法以及雙目立體視覺法等[9]，不同的方法采用的技術(shù)原理不同。近年來，深度學(xué)習(xí)技術(shù)在處理數(shù)字圖像方面有了突破性進(jìn)展，利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行植物根系的表型分析成為研究熱點(diǎn)[1O]。

　　本文從人工觀察測量、機(jī)器視覺、借助光學(xué)儀器或斷層掃描的三維數(shù)字化等方面綜述了水稻根系的三維重構(gòu)，并對當(dāng)下主流技術(shù)及其原理進(jìn)行了對比和分類，展望了在數(shù)據(jù)量缺失的情況下水稻根系三維重構(gòu)可視化研究的未來發(fā)展趨勢。

　　1.1水稻根系構(gòu)型

　　水稻根屬于須根系，由一條種子根和許多不定根(亦稱冠根、節(jié)根)組成[11]。各節(jié)位根根據(jù)其生長的位置分為上位根和下位根(圖1)，前一節(jié)位的下位根與下一節(jié)位的上位根同時(shí)分化，形成一個(gè)發(fā)根節(jié)點(diǎn)。種子根直接由胚根發(fā)育形成，垂直向下生長，不定根從稻莖底部向頂部依次發(fā)生，且不定根上可以再次生根形成各級(jí)分支側(cè)根，一級(jí)分支根直接從不定根莖節(jié)伸出，二級(jí)分支根白一級(jí)分支根伸出，在高產(chǎn)條件下可依次生出六級(jí)分支根，這些根系在土壤中錯(cuò)綜分布，形成水稻的龐大根系(圖2)。

　　水稻根系構(gòu)型參數(shù)主要分為整體層面和個(gè)體層面，整體層面是指植株根系參數(shù)，包括根冠比、根伸長方向以及分支情況等，個(gè)體層面是指單根根系的參數(shù)，包括根重、根密度、根表面積以及根半徑等，他們與根系空間幾何分布共同組成了描述根系構(gòu)型的基本參數(shù)。

　　1.2水稻根系探測方法

　　植物根系各個(gè)階段的物理屬性、形態(tài)結(jié)構(gòu)及生理生態(tài)等方面都有著不同的特征，借助科學(xué)、合理的有效手段和方法來獲取根系數(shù)據(jù)是實(shí)現(xiàn)根系三維建模及可視化的前提，下面將介紹破壞性探測和原位探測兩類根系數(shù)據(jù)探測方法的原理和優(yōu)缺點(diǎn)。

　　1、破壞性探測是指在獲取數(shù)據(jù)過程中破壞了根系原有的土壤生長環(huán)境，使根脫離土壤，直接對根系三維拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)形態(tài)進(jìn)行測量。因原生長環(huán)境被破壞，即使將根系重新種植，對以后的形態(tài)和生長發(fā)育也會(huì)造成影響，所以此類方法具有一次性的特點(diǎn)，適合某個(gè)特定生長時(shí)期的根系構(gòu)型測量，主要包括挖掘法、保護(hù)挖掘清洗法和染色掃描圖像分析法[6]。

　　(1)挖掘法：直接將根系從土壤中挖出，人工對局部根系進(jìn)行測量;

　　(2)保護(hù)挖掘清洗法：種植前，在根系生長范圍內(nèi)安裝保護(hù)裝置(如PVC管、尼龍網(wǎng)等)，一定時(shí)期后將根系與保護(hù)裝置整體取出，清潔并對局部根系進(jìn)行測量;

　　(3)染色掃描圖像分析法：根系挖出后進(jìn)行染色，平板掃描設(shè)備掃描后利用相關(guān)分析軟件對整體或局部進(jìn)行測量。

　　2、原位探測是指在不破壞植物根系原有土壤生長環(huán)境的基礎(chǔ)上，通過觀測設(shè)備對根系構(gòu)型進(jìn)行數(shù)據(jù)探測，或者改變培養(yǎng)方式以打破土壤不透明性帶來的觀測阻礙，主要的方法有土壤留置法、特殊培養(yǎng)環(huán)境法、穿透射線成像法以及作物圖像解析法[6]。

　　(1)土壤留置法：預(yù)先安裝內(nèi)置觀察設(shè)施(如微根管)，定期觀察植物根系生長情況并測量記錄信息;

　　(2)特殊環(huán)境培養(yǎng)法：根系種植于具有視覺穿透效果的可控生長環(huán)境中，直接觀察根系的生長情況(如水培法和冷凝膠培養(yǎng)法等);

　　(3)穿透射線成像法：利用核磁共振成像( MRI)、斷層掃描成像(CT)和顯微成像等先進(jìn)儀器對土塊中的根系數(shù)據(jù)進(jìn)行采集;

　　(4)作物圖像解析法：利用計(jì)算機(jī)圖像分析算法與軟件提取根系圖片中的構(gòu)型參數(shù)。

　　基于原位探測下各種根系圖像處理的需要，根系圖像分析的方法和軟件也在不斷地完善。早期的圖像分析軟件僅針對根系的統(tǒng)計(jì)參數(shù)(根表面積、根尖數(shù)量等)進(jìn)行計(jì)算，典型的軟件如SCAN. DigiRootrM等[12]，隨著計(jì)算機(jī)圖形學(xué)的發(fā)展，開發(fā)者在識(shí)別分析圖像的過程中加入了人類視覺系統(tǒng)，提出了采用半自動(dòng)化或者手動(dòng)方式進(jìn)行識(shí)別的archiDART[13]、MyRoot2.0[14]等軟件，極大提高了數(shù)據(jù)分析的效率。

　　根系三維建模的主要目標(biāo)是明確根系各部分的空間三維坐標(biāo)，分為拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和空間分布兩部分，破壞性探測可量化根系的長度及數(shù)量等信息，獲得根系的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，原位探測則在根系空間分布測量方面有一定優(yōu)勢。根系三維數(shù)據(jù)探測獲取的方法有很多，但在一定程度上均具有局限性，表1對比分析了不同探測方式的優(yōu)缺點(diǎn)。根系三維建模數(shù)據(jù)的獲取目前仍存在以下問題：(1)數(shù)據(jù)獲取的耗時(shí)長;(2)數(shù)據(jù)完整性較低，多數(shù)方法僅針對根系的局部進(jìn)行觀測，難以直接獲得根系的立體幾何構(gòu)型參數(shù);(3)全局信息獲取困難，局部信息整合不易;(4)根系動(dòng)態(tài)生長數(shù)據(jù)無法實(shí)時(shí)監(jiān)控。