Name: rgb and spectral root imaging for plant phenotyping and physiological research: experimental setup and imaging protocols
Uploaded: 2017-08-08T15:00:00
Duration: 11 min 37 s
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Los autores reconocen que la financiación de la austríaca ciencia fondo FWF mediante el proyecto número P 25190-B16 (las raíces de la resistencia a la sequía). Establecimiento de la infraestructura de proyección de imagen hyperspectral fue apoyado financieramente por el Federal gobierno de Baja Austria (Niederösterreich tierra) vía el proyecto K3-F-282/001-2012. Financiación adicional para el experimento de la remolacha azucarera se recibió de AGRANA investigación &#38; GmbH de centro de innovación (ARIC). Los autores agradecen a Craig Jackson para el soporte técnico durante el experimento y el inglés corrección del manuscrito. También reconocemos Markus Freudhofmaier que contribuyeron a la configuración de imagen RGB y Josef Schodl para la construcción del montaje rhizobox.

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Los autores no tienen nada que revelar.

Los protocolos proporcionan dos enfoques complementarios para suelo crecido en proyección de imagen de sistema de la raíz. Un paso crítico para obtener resultados experimentales confiables se llena de la rhizoboxes que tiene que garantizar una capa uniforme y homogénea del sustrato en el vidrio delantero proporcionan el contacto de la raíz y el suelo firmemente en la ventana de observación y evitar espacios de aire. Esta es la razón principal para utilizar comparativamente finas del suelo tamizada de &#60; mm 2: agregados más grandes resultan en mayor superficie morfología en la ventana de observación con espacios vacíos entre los agregados. Además de un mayor riesgo de deshidratación de punta de raíz, esto también requiere técnicas más complejas de procesamiento de imagen para la asignación de agua31.
Modificaciones del Protocolo por lo tanto se centran en mejorar y rápido llenado de rhizoboxes. Tiempo de relleno actualmente es cerca de 30 minutos por la caja. Además se analizan uso de rhizoboxes con dos ventanas de cristal para la proyección de imagen de ambos lados y modificaciones para optimizar la homogeneidad de iluminación para imágenes RGB mejor. Ampliación hardware también puede considerar la integración de optodes plana32 así como capacitancia33 la proyección de imagen en el sistema de rhizobox. Esto es sin embargo más allá de las actividades actuales de modernización.
Modificaciones del software se centran en el registro automático de la imagen a la parte superior del fusible y RBG imágenes34de fondo. Para hiperespectral imagen extracción de característica sin supervisión avanzada acerca28 y más sensibles métodos de detección de objetivo supervisados como MVS35 son probados. Tal modo los datos hiperespectrales potencialmente permitan la evaluación de múltiples propiedades suelo, rizosfera y raíz36. Además se pretende desarrollar un (semi) automatizadas de software para rhizobox raíz imágenes basadas en una versión modificada de raíz sistema analizador37 cuantificar morfológicas (longitud, diámetro, superficie) así como de rasgos arquitectónicos (frecuencia de ramificación, ángulos de ramificación).
La principal limitación del protocolo comparado con métodos de proyección de imagen 3D es la restricción a la raíz visible superficial y propiedades de la rizosfera. Sin embargo se ha demostrado que los rasgos visibles de raíz son un proxy confiable para el sistema entero de la raíz21. La técnica de rhizobox se combina fácilmente con el tradicional muestreo destructivo (lava) al final del crecimiento dinámico proyección de imagen con el fin de validar a la relación de visible vs total del sistema raíz rasgos. Esta relación puede variar entre especies21, muestreo destructivo se recomienda para inferencia confiable de rasgos visibles de cualquier nueva serie de fenotipado con una especie de cultivo diferentes.
La ventaja clave del protocolo presentado aquí es la combinación de las condiciones de crecimiento realista (suelo), relativamente alto rendimiento potencial para el temporal resolver la proyección de imagen RGB e inferencia en la funcionalidad de la raíz (por ejemplo, absorción de agua) a través de los datos de raíces y rizosfera quimiométricas de hyperspectral imaging. Así los métodos supera las restricciones de la inferencia en plántula de alto rendimiento y no suelo raíz de métodos14, mientras que parcialmente permite penetraciones profundas phenotyping en procesos funcionales con complejidad menos experimental y un mayor rendimiento en comparación con métodos avanzados de 3D15.
En próximos experimentos se utilizará el protocolo para estudiar el efecto de la micorriza en el desarrollo del sistema radicular y la funcionalidad de las legumbres así como en cuanto a características de raíz de fenotipado de las especies de cultivo de cobertura en relación con la estructura del suelo, el nitrógeno y el carbono bicicleta.

Raíces proporcionan varias funciones esenciales para las plantas como el almacenamiento de asimilados, anclaje de las plantas terrestres en la tierra y la absorción y transporte de agua y nutrientes1. Desde un punto de vista evolutivo, la formación de ejes de la raíz se considera una condición previa fundamental para el origen de la tierra las plantas2. A pesar de esta importante función, históricamente las raíces han ocupado sólo una posición marginal en la investigación biológica. En tiempos más recientes, sin embargo, existe un creciente interés científico en los sistemas de raíz de planta como se evidencia en la figura 1.
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56251/56251fig1.jpg"> 
Figura 1: Importancia de los estudios de raíz en las Ciencias de planta. Número de raíz relacionado con estudios como porcentaje de todos los estudios de planta publicados en revistas SCI en las últimas décadas. Buscar resultado de Scopus utilizando palabras clave "planta" y "planta y raíz". <a href="//ecsource.jove.com/files/ftp_upload/56251/56251fig1large.jpg" target="_blank">Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.</a>
Dos razones principales pueden ser presumidos para ser la base de los recientes avances en la investigación de la raíz. Vegetación terrestre, primero se expone a estrés ambiental más frecuentes como resultado del cambio global3. En el contexto de producción de cultivos agrícolas se estima que globalmente alrededor 30% de la superficie agrícola está limitado por agua y fósforo4,5. Reducción del estrés de rendimiento de las cosechas son una razón principal de las brechas de rendimiento significativas que a nivel mundial se estima en el inferior el 50% de productividad potencial de los ecosistemas agrícolas de secano6. Además de la disponibilidad de bajos recursos, esto está también relacionado con eficiencia de uso de recursos pobres, es decir, insuficiente capacidad de una planta de explotación de los recursos disponibles7. Esto resulta en pérdidas de recursos móviles tales como nitrato, que puede afectar negativamente a otros ecosistemas. Por ejemplo, la eficiencia de uso de nitrógeno global actual se estima en 47%8. Eficiencia mediante métodos de mejora de la gestión del uso del mejor recurso y cultivares, resulta de gran importancia tanto para crecimiento de salidas agrícolas así como en cuanto a sostenibilidad ambiental sostenido. En esta planta de contexto las raíces se consideran un objetivo clave para mejores cultivos y cultivo sistemas9,10.
Un segundo fondo importante para el reciente interés en las raíces de plantas es un avance tecnológico en los métodos de medición. Métodos de raíz durante mucho tiempo han sido restringidos por dos desafíos clave: para la medición de las raíces de plantas que crecen en el suelo tuvieron que ser aislados para la cuantificación, en su mayoría por lavado11, tal modo perturbar el arreglo arquitectónico de ejes de raíz. Observación de raíz "in situ" mediante excavación métodos, de tal modo conservando la ubicación natural de las raíces en el suelo, se han utilizado para la descripción botánica12. Todavía son muy desperdiciador de tiempo y por lo tanto no cumplen con los requisitos de rendimiento de análisis comparativo sistema estructural-funcional de la raíz. Por otra parte métodos de alto rendimiento para la medición de la arquitectura de raíz en su mayoría se realizaron en medios artificiales y plántulas plantas13 donde la extrapolación al entorno natural de crecimiento de las plantas es cuestionable14.
El reciente auge de la investigación de la raíz está estrechamente ligado al avance en métodos15la proyección de imagen. Enfoques en los estudios de raíz la proyección de imagen se puede agrupar áspero en tres tipos. En primer lugar hay métodos 3D de alta resolución como CT y MRI16. Estos métodos son los más adecuados para el estudio de procesos de interacción de las raíces de la planta con el suelo, tales como sequía inducida por xilema embolia17. Por lo general se aplican a muestras relativamente pequeñas donde permiten observaciones detalladas. Una comparación del CT y de MRI para macetas de diferente tamaños y proyección de imagen de bien raíz se encuentra en18. En segundo lugar, hay alto rendimiento imagen métodos19,20. Estos métodos son principalmente basada en común 2D RGB la proyección de imagen de las raíces que crecen en medios artificiales (gel, papel de germinación) donde de alto contraste permite disección relativamente sencilla entre las raíces y el fondo. Son apropiados para la comparación de alto rendimiento entre caracteres de raíz de la plántula de genotipos diferentes cultivos bajo condiciones cada vez más artificiales estandarizadas13. Entre estos dos enfoques son métodos rhizobox: se utiliza la proyección de imagen 2D de las raíces que crecen en el suelo durante largo período de tiempo y tienen rendimiento medio21,22. Un desafío reciente para la proyección de imagen (2D) de la raíz es también captar indicadores de funcionalidad de la raíz además de descripción de la estructura23.
En el presente trabajo presentamos los protocolos experimentales de rhizobox crecido sistemas radiculares mediante (i) una simple y barata por encargo RGB imagen instalación y (ii) una configuración proyección de imagen de NIR más compleja la proyección de imagen. Resultados de ejemplo de estas dos configuraciones se muestran y discuten en el contexto de planta phenotyping e investigación fisiológica de la planta.

<table>
	<tbody>
		<tr>
			<td>Rhizobox</td>
			<td>Technisches B&#252;ro f&#252;r Bodenkultur</td>
			<td>Experimental builder</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>LED Lamps ATUM HORTI 600</td>
			<td>Klutronic</td>
			<td>AHI10600F</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Fluorescent light tube HiLite T5 Day</td>
			<td>Juwel Aquarium</td>
			<td>86324</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>UV light tube Eurolite 45cm slim 15 W</td>
			<td>Conrad</td>
			<td>593384 - 62</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Canon EOS 6D</td>
			<td>Canon Austria GmbH</td>
			<td>8035B024</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Adobe Photoshop CS5 Extended Version 12.0 x 32</td>
			<td>Adobe Systems Software Ireland Ltd.</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>WinRhizo Pro v. 2013</td>
			<td>Regent Instruments Inc.</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Xeva-1.7-320 SWIR camera</td>
			<td>Xenics</td>
			<td>XEN-000105</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Spectrograph Imspector N25E</td>
			<td>Specim</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Hyperspectral imaging scanner</td>
			<td>Carinthian Tech Research AG</td>
			<td>Experimental builder</td>
			<td>Design and assemblage of Hyperspectral Imaging Scanner and software</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Matlab R2106a</td>
			<td>Mathworks</td>
			<td></td>
			<td>Including Toolboxes for Image Processing, Signal Processing and Statistics and Machine Learning</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>AP4 Poromoeter</td>
			<td>Delta-T-Devices</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>LI-3100C Area Meter</td>
			<td>LI-COR</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>BASF Styradur polystyrene sheets</td>
			<td>Obi Baumarkt</td>
			<td>9706318</td>
			<td>Different types of polystyrene sheets or other material separating differently moistured soil can be used</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

rgb and spectral root imaging for plant phenotyping and physiological research: experimental setup and imaging protocols

Mejor comprensión de la dinámica de raíz de planta es esencial para mejorar la eficiencia de uso de recursos de los sistemas agrícolas y aumentar la resistencia de variedades de cultivo contra tensiones ambientales. Se presenta un protocolo experimental para RGB y la proyección de imagen hyperspectral de sistemas de la raíz. El enfoque utiliza rhizoboxes donde las plantas crecen en el suelo natural sobre un tiempo más largo para observar completamente desarrollado sistema de raíces. Configuración experimental se ejemplifica para evaluar rhizobox plantas bajo estrés hídrico y estudiar el papel de las raíces. Una configuración de imagen RGB se describe para la cuantificación rápida y barata de desarrollo de las raíces en el tiempo. La proyección de imagen Hyperspectral mejora la segmentación de raíz desde el fondo de suelo en comparación con el umbral de color en RGB. La fuerza particular de la proyección de imagen hyperspectral es la adquisición de quimiométricas información sobre el sistema de la raíz y el suelo para comprensión funcional. Esto se demuestra con la asignación contenido de agua de alta resolución. La proyección de imagen espectral, sin embargo, es más compleja en la adquisición de imágenes, procesamiento y análisis en comparación con el enfoque RGB. Una combinación de ambos métodos puede optimizar una evaluación integral del sistema radicular. Ejemplos de aplicaciones integración de raíz y parte aérea rasgos se dan para el contexto de la investigación fisiológica phenotyping y planta de planta. Mejora de la imagen de la raíz puede obtenerse mediante la optimización de la calidad de imagen RGB con mejor iluminación utilizando diferentes fuentes de luz y por extensión de métodos de análisis de imagen para inferir propiedades de zona raíz de datos espectrales.

Example results are presented for root segmentation based on RGB and HS imaging. For spectral imaging an example of high resolution water mapping is provided. Finally results are shown that demonstrate the scientific context where image based root data are applied.
RGB based root measurement
Figure 8 shows an RGB root image time series of sugar beet cultivar Ferrara. The images reveal some artefacts from inhomogeneous illumination of the rhizoboxes, with brighter areas along the left side and different brightness at the overlapping area between top and bottom images.
<img alt="Figure 8" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56251/56251fig8.jpg" /> 
Figure 8: Root growth time series from the RGB imaging. 
Pictures show the sugar beet cultivar Ferrara at different days after sowing (DAS). The images show some artefacts due to non-homogeneous illumination at the left side of the image and between top and bottom images. Scale bars, 2 cm. <a href="https://cloudflare.jove.com/files/ftp_upload/56251/56251fig8large.jpg" target="_blank">Please click here to view a larger version of this figure.</a>
Figure 9 provides details on root segmentation based on color thresholding for cultivar Ferrara at day after sowing (DAS) 35. As a reference (Figure 9A), a binary image is used where all roots were manually tracked with a Graphic Tablet. The time required for manual tracking of the entire, fully developed, dense sugar beet root system was around four hours. Figure 9B gives a detailed view on a selected area at the top of the image where old lateral roots are present. Here several root axes are not classified by the color threshold. At the bottom (Figure 9C) on the contrary, where white young roots are predominant, the color based segmentation properly classifies all root axes. The binarized root system (Figure 9D) shows a black area at the left side from the illumination artefact which was defined as exclusion region before running quantitative analysis. Figure 9E shows the corresponding pixel histograms of selected features (roots vs. soil) for the red channel of the RGB image from Ferrara at DAS 35. The root pixels (blue color) clearly show three peaks corresponding to bright young laterals, dark old laterals and tap root. The overlap between the old laterals and the soil background is very strong, leading to unclassified root axes (cf. Figure 9B).
<img alt="Figure 9" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56251/56251fig9.jpg" /> 
Figure 9: Root segmentation using a color threshold. 
(A) Manually segmented root system using a Graphic Tablet, (B) area with poorly segmented old root axes in the top and (C) properly segmented young axes in the bottom of the image, and (D) binary image obtained from color based thresholding. (E) Pixel histograms for selected features of the RGB image. Roots are represented by the blue bars with different root types indicated; soil is represented by the red bars. Scale bars in A and D, 2 cm; scale bars in B and C, 1 cm. <a href="https://cloudflare.jove.com/files/ftp_upload/56251/56251fig9large.jpg" target="_blank">Please click here to view a larger version of this figure.</a>
The resulting total visible root length quantified for the manually segmented reference image is 1534.1 cm, while the automatized, color based segmentation gives a total root length of 1427.6 cm.
Greyscale images from UV-illumination do not provide an advantage in the case shown here and performed worse compared to color thresholding (root length: 1679.7 cm). Old roots could not be segmented, and there was more noise in the image, probably due to lower light intensity of the UV lamps. However, in case of young roots with high auto-fluorescence and a bright background substrate, UV-illumination can still be an option as shown by an image obtained from another experiment where sand was used as background substrate (Figure 10).
<img alt="Figure 10" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56251/56251fig10.jpg" /> 
Figure 10: UV illumination to visualize roots on bright background. 
Example from a durum wheat root system growing in a rhizobox filled with quartz sand. The rhizobox is imaged with illumination for (A) UV light and (B) fluorescent (day) light. Scale bars, 2 cm. <a href="https://cloudflare.jove.com/files/ftp_upload/56251/56251fig10large.jpg" target="_blank">Please click here to view a larger version of this figure.</a>
HSI based root measurements
Figure 11 provides the mean spectra for three root ROIs (old and young lateral, tap root) and two soil ROIs (top and bottom of rhizobox).
<img alt="Figure 11" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56251/56251fig11.jpg" /> 
Figure 11: Mean spectra of root and soil. 
Spectra from regions of interest (ROIs) on the root (three root types) and in the soil (top and bottom of the rhizobox). The ROIs are selected to determine an optimum segmentation criterion between root and soil. <a href="https://cloudflare.jove.com/files/ftp_upload/56251/56251fig11large.jpg" target="_blank">Please click here to view a larger version of this figure.</a>
It is evident that the tap and young lateral roots differ substantially from the background in intensity of most spectral bands. For the old laterals the intensity differences are much lower. A feature that can be inferred visually is the different slope of the spectrum around water absorption region (1450 nm). Here the slope of root spectra is higher compared to soil spectra. Furthermore a change of tap and young lateral spectra in the region around 1100 nm can be identified that does not occur in the old laterals.
Figure 12A shows the result from the search algorithm identifying a spectral ratio with strongest foreground-background contrast. The ratio of spectra at 1476 nm to 1076 nm provides the best separation between roots and soil. The resulting histogram of root foreground and soil background pixels is shown in Figure 12B. Although there is some overlap, most pixels are clearly separated from the soil background. Fitting a bimodal Gaussian curve through the histogram and using Bhattacharyya distance for quantification, a value of 7.80 is obtained. A value higher 3.0 indicates strong image contrast allowing reliable separation28.
<img alt="Figure 12" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56251/56251fig12.jpg" /> 
Figure 12: Difference in reflectance between root foreground and soil background for different spectral band ratios and pixel histogram at spectral ratio used for segmentation. 
(A) Bright colors (yellow) show high contrast between foreground and background, dark colors (blue) show low contrast. The first 15 bands have been removed because of noise. The red lines indicate the band ratio with highest contrast. (B) Pixel histogram of roots (blue) and soil (red) at segmentation spectral ratio. Blue bars represent the root and red bars the soil. The intensity value corresponds to the ratio of spectral band 160 to spectral band 49. <a href="https://cloudflare.jove.com/files/ftp_upload/56251/56251fig12large.jpg" target="_blank">Please click here to view a larger version of this figure.</a>
The binary image (Figure 13) is created by applying a global intensity threshold of the identified spectral ratio at a value of 1.008 calculated from the histogram distance27. Analysis of root length of this image gives a total length of 1557.3 cm which represents an error of only 1.5% compared to the manually tracked reference image.
<img alt="Figure 13" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56251/56251fig13.jpg" /> 
Figure 13: Binary image of the root system of sugar beet cultivar Ferrara. 
The image is obtained by applying a global spectral threshold. Scale bar (bottom left corner), 2 cm. <a href="https://cloudflare.jove.com/files/ftp_upload/56251/56251fig13large.jpg" target="_blank">Please click here to view a larger version of this figure.</a>
Although root segmentation has improved using spectral information compared to color based information, the main intention of HS imaging is analysis of chemometric image properties. This is exemplified via mapping the water content of a rhizobox image.
Figure 14A shows the mean spectra of the compartments in the calibration rhizobox (cf. Figure 7) filled with soil of different water content. The shape of spectra is similar between the compartments, i.e. here a spectral ratio does not necessarily provide a more stable classification criterion. Thus intensity at a single spectral band (1680 nm), where the average difference between adjacent water contents is maximized, is identified as best separating criterion. The resulting pixel histograms for this spectral wavelength are shown in Figure 14B.
<img alt="Figure 14" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56251/56251fig14.jpg" /> 
Figure 14: Spectral features for water content calibration. 
(A) Mean spectra of nine water compartments from the calibration rhizobox with different water contents; (B) Pixel histograms for the water compartments at band 216 where average distance between neighboring compartment is maximum. <a href="https://cloudflare.jove.com/files/ftp_upload/56251/56251fig14large.jpg" target="_blank">Please click here to view a larger version of this figure.</a>
The relation of the average pixel intensity at 1680 nm and the measured water content is shown in Figure 15.
<img alt="Figure 15" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56251/56251fig15.jpg" /> 
Figure 15: Relation of spectral reflectance and volumetric water content. 
The figure shows data pairs of measured water content and spectral reflectance with empirical curves (linear and exponential) fit to the data excluding the highest water contents (red triangles). <a href="https://cloudflare.jove.com/files/ftp_upload/56251/56251fig15large.jpg" target="_blank">Please click here to view a larger version of this figure.</a>
Differentiation of higher water contents from spectral intensity becomes difficult. A significant regression (either linear or exponential) with high R2 can be fit to water contents up to around 0.30 cm3 cm-3. Wetter soil conditions cannot be reliably predicted by the intensity value. Similar behavior of an exponential relation between reflectivity and water content with a decreasing response to water contents higher 0.30 cm3 cm-3 was also found in other studies30.
A rhizobox image with fine mapping of water content is shown in Figure 16. Four aspects have to be remarked. First, a region of lower water content can be seen in the rooted parts of the rhizobox. Second, strongest depletion is concentrated in the vicinity to single root axes. Third, depletion zones also occur where no root axes are visible on the surface, indicating regions where roots are hidden in soil. Fourth, water mapping without further image-processing results in a patchy appearance due to the aggregated soil. This can indicate inhomogeneous water content distribution at the aggregate scale, but also surface morphology effect on image quality. Chemometric image-processing techniques are an option to overcome such morphological effects in spectral images31, but are not implemented so far in the Matlab scripts used here.
<img alt="Figure 16" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56251/56251fig16.jpg" /> 
Figure 16: Water content mapping on a rhizobox. 
The dark blue colours represent regions of high water content, green to red areas show regions with low water content. The plant root is overlaid on the image in black. Scale bar (bottom left corner), 2 cm. <a href="https://cloudflare.jove.com/files/ftp_upload/56251/56251fig16large.jpg" target="_blank">Please click here to view a larger version of this figure.</a>
Application examples
Figure 17 relates quantitative root traits from image analysis with aboveground measurements.
<img alt="Figure 17" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56251/56251fig17.jpg" /> 
Figure 17: Typical application examples for root data. 
(A) and (B) show root information used for aboveground-belowground plant characterization in a phenotyping context. (A) represents root growth from the sugar beet cultivar Ferrara, (B) compares six rhizobox grown sugar beet cultivars using leaf-to-root area ratio (data from one replicate). (C) and (D) are functional relations between traits as found in plant physiological research. (C) shows the influence of leaf-to-root area ratio on dry matter production and (D) the relation of root surface area to stomata conductance. <a href="https://cloudflare.jove.com/files/ftp_upload/56251/56251fig17large.jpg" target="_blank">Please click here to view a larger version of this figure.</a>
Figure 17A and 17B are relevant for phenotyping focusing on comprehensive aboveground and belowground plant characterization. Figure 17A shows root growth of sugar beet cultivar Ferrara (cf. Figure 8 for images). Expansion of the root system indicates the capacity of a cultivar to explore the soil volume in a given time span of the vegetation period. Figure 17B shows leaf-to-root surface area ratio of six sugar beet cultivars, providing a descriptor for the balance between plant supply (root) and demand (leaf).
Figures 17C and 17D give examples for functional relations of interest in physiological research. In Figure 17C leaf-to-root surface area ratio is related to dry matter formed during the experiment, indicating the predominant role of the assimilating surface as a limiting factor for dry matter accumulation. The lack of significance in spite of a comparatively high R2 is related to the low number of paired data (n=6) used here. Figure 17D reveals that cultivars with higher root surface area (improved uptake) have an average higher stomata conductance over the course of the experiment. The higher root area apparently sustains water extraction, thereby prolonging stomata opening.

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RGB and Spectral Root Imaging for Plant Phenotyping and Physiological Research: Experimental Setup and Imaging Protocols

RGB y la proyección de imagen espectral raíz planta Phenotyping y investigación fisiológica: montaje Experimental y protocolos de la proyección de imagen

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