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第6屆植物表型大會(huì)-Videometer植物多光譜成像系統(tǒng)

更新時(shí)間:2019-10-12 點(diǎn)擊量:1740

Videometer 總部位于丹麥,是一家專注于光譜成像、自動(dòng)視覺測(cè)量和質(zhì)量監(jiān)控的高科技公司,為多個(gè)工業(yè)領(lǐng)域開發(fā)高性能視覺系統(tǒng),產(chǎn)品應(yīng)用于植物表型研究、種子表型研究、生態(tài)學(xué)研究以及食品監(jiān)測(cè)如肉類、海鮮、蔬菜、水果、酸奶等等領(lǐng)域。其多光譜成像技術(shù)代表了業(yè)界。光譜成像設(shè)備可用于質(zhì)構(gòu)、顏色、形態(tài)、光澤、形狀以及表面化學(xué)測(cè)量等。

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目前利用其設(shè)備進(jìn)行研究的文章發(fā)表在Nature等各個(gè)領(lǐng)域期刊上。目前主打產(chǎn)品VideometerLab是一款多功能多光譜成像設(shè)備,在植物學(xué)研究領(lǐng)域可用于植物病蟲害圖譜構(gòu)建,種子多光譜成像系統(tǒng)研究,小植株植物表型成像研究,根系表型成像研究等,在植物多光譜成像領(lǐng)域,Videometer無疑代表了世界水準(zhǔn)之一。

北京博普特科技有限公司做Videometer中國(guó)區(qū)總代理,全面負(fù)責(zé)其產(chǎn)品在中國(guó)的推廣、銷售和售后服務(wù)。我們?cè)诘谑艑弥参飳W(xué)大會(huì)期間,我們將在會(huì)場(chǎng)設(shè)有展位,歡迎廣大客戶和經(jīng)銷商訪問我們。

植物多光譜植物表型成像系統(tǒng) 

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VideometerLab型多光譜表型成像系統(tǒng)多光譜成像傳感器是近幾年研究用于監(jiān)測(cè)不同環(huán)境中農(nóng)作物和植被的有效工具。植物的生理學(xué),形態(tài)學(xué)或生物化學(xué)信息可以通過非接觸的方式以及不同尺度下評(píng)估。例如,利用多光譜傳感器用于植物表型分析或農(nóng)業(yè)中的生理脅迫研究。多光譜成像傳感器是近幾年研究用于監(jiān)測(cè)不同環(huán)境中農(nóng)作物和植被的有效工具。植物的生理學(xué),形態(tài)學(xué)或生物化學(xué)信息可以通過非接觸的方式以及不同尺度下評(píng)估。例如,利用多光譜傳感器用于植物表型分析或農(nóng)業(yè)中的生理脅迫研究。截至目前,市面上有各種非成像和成像高光譜傳感器可供選擇,這些儀器進(jìn)行測(cè)量的過程相當(dāng)復(fù)雜,高光譜數(shù)據(jù)處理復(fù)雜,迫切需要波段較多的手持式多光譜表型成像系統(tǒng),因此,現(xiàn)代化檢測(cè)及研究中對(duì)易于用戶操作的多光譜傳感器的需求日益增加。 Videometer可一致地獲得了高質(zhì)量多光譜數(shù)據(jù)。同時(shí),Videometerlab還可以實(shí)現(xiàn)對(duì)植物表型的鑒定以及病害研究檢測(cè)等,在植物科學(xué)研究及其他領(lǐng)域具有無限可能。

Videometer多光譜表型成像系統(tǒng)對(duì)小植株的生理脅迫研究

通過植被指數(shù)可評(píng)估不同狀態(tài)下植被的生理結(jié)構(gòu)和功能特性,包括生物量、冠層結(jié)構(gòu)、葉面積指數(shù)、葉綠素含量以及植物冠層的光利用效率等。研究表明,Videometer可用于擬南芥中葉綠素(NDVI)和葉黃素(PRI)的含量的檢測(cè),并能評(píng)估植株樣本的狀態(tài)。通過驗(yàn)證具有代表性的植被指數(shù),可為其它植被指數(shù)的評(píng)估計(jì)算提供樣例,并為在植被研究領(lǐng)域獲得更多生理信息奠定了基礎(chǔ)。

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Videometer對(duì)種子病害的研究

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根系表型成像系統(tǒng)

VideometerMR根系多光譜成像系統(tǒng)

根系是植物的重要組成部分,植物吸收土壤中的水分與養(yǎng)分全依賴根系,所以根系的研究對(duì)于植物各學(xué)科來說都至關(guān)重要,根系是陸地生態(tài)系統(tǒng)“隱藏的一半”,而且是動(dòng)態(tài)生長(zhǎng)的,對(duì)其進(jìn)行準(zhǔn)確取樣、觀察和測(cè)定存在一定困難。所以,根系研究方法的選擇,相對(duì)于對(duì)地上部分而言對(duì)研究結(jié)果具有更大的影響。

廣大科研工作者為了研究根系,應(yīng)用了很多方法,從傳統(tǒng)的挖掘法、根鉆法、玻璃壁法、容器法等等,到現(xiàn)代的根窗法、微根管法等等,取得了很多科研成果。隨著科技的發(fā)展,越來越多的現(xiàn)代高精尖技術(shù)應(yīng)用到根系研究中來,多光譜成像技術(shù)就是其中一種,它集光譜和圖像為一體,含有海量的光譜信息和空間信息,這些信息體現(xiàn)了植物各種器官、組織的諸多表型特性,該技術(shù)圖譜合一的特性使其在根系表型方面具有較大潛力。

丹麥Videometer公司開發(fā)的根系多光譜原位監(jiān)測(cè)系統(tǒng),是做根系研究的革新性專業(yè)裝備,無論對(duì)于淺根系蔬菜還是淺根系喬木,都具有現(xiàn)實(shí)性研究意義。目前在根系研究領(lǐng)域中,對(duì)于玉米根系和小麥根系所作的研究比較多,但大多還采用傳統(tǒng)不可重復(fù)的挖掘方法。植物根系原位監(jiān)測(cè)儀的出現(xiàn),改變了這種情況,使得植物研究人員在對(duì)根系進(jìn)行研究的過程中,可以使用原位的方式,無損傷的進(jìn)行監(jiān)測(cè)。

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根系是植物主要吸水、營(yíng)養(yǎng)物等器官,通過對(duì)根系監(jiān)測(cè)和研究,能優(yōu)化水肥方案,促進(jìn)農(nóng)作物、林業(yè)等產(chǎn)業(yè)增產(chǎn)增效,有利于土地荒漠化治理、土壤修復(fù)等。但長(zhǎng)期以來,對(duì)根系研究主要是采用挖掘法、土鉆法、土柱法、容器法、剖面法等傳統(tǒng)方法,采樣破壞性大、工作量大,嚴(yán)重阻礙了根系研究的深入開展?!犊茖W(xué)》雜志曾出版專輯認(rèn)為,“人類對(duì)自己腳下土壤的了解遠(yuǎn)遠(yuǎn)不及對(duì)宇宙的了解”,更是佐證了地下生態(tài)學(xué)研究難度之大。因此,對(duì)根系研究方法的選擇和改進(jìn),對(duì)科研結(jié)果影響巨大。

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丹麥根本哈根大學(xué)科學(xué)家等利用多光譜成像系統(tǒng)對(duì)植物植株、根系進(jìn)行成像研究,取得了前瞻性的成果。

該研究以深根系大麥為研究對(duì)象,將大麥下方埋了有3m長(zhǎng)的微根管,使用Videometer公司的Videometer MR多光譜成像系統(tǒng),定期通過根窗透明面對(duì)根系成像分析。原始光譜圖像經(jīng)過Videometer自帶軟件一系列算法處理后得到目標(biāo)根系圖像,隨后進(jìn)行閾值分割、模糊聚類等模型分析,得到根系的形態(tài)學(xué)數(shù)據(jù)。

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傳統(tǒng)的RGB可見光成像技術(shù)是利用顏色識(shí)別根系,前提是根系和土壤之間要有比較明顯的色差,但實(shí)際根系生長(zhǎng)在土壤中,顏色差異并不明顯,這樣根系識(shí)別可能會(huì)造成比較大的誤差,RGB可見光成像技術(shù)使用就會(huì)受限。歌本哈根將多光譜成像技術(shù)和傳統(tǒng)的RGB成像技術(shù)進(jìn)行了對(duì)比,顯示多光譜成像技術(shù)基于光譜特征在根系識(shí)別上的明顯優(yōu)勢(shì),并且對(duì)多光譜成像另一項(xiàng)*的功能進(jìn)行了初步探討——即光譜特征對(duì)于根系生化特性的識(shí)別(例如細(xì)根發(fā)生、成熟、衰老、死亡的周轉(zhuǎn)過程;例如根際分泌物成分的變化等),顯示了多光譜成像技術(shù)在根系研究領(lǐng)域的巨大潛力。

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Videometer系列多光譜成像系統(tǒng)廣泛應(yīng)用于:植物/作物表型組學(xué)研究分析;根系分析;作物育種與種子品質(zhì)檢測(cè);植物/作物脅迫生理響應(yīng);作物病理學(xué)分析與病原檢測(cè);食品檢測(cè);中藥成分分析與品質(zhì)檢測(cè)。來自哥本哈根大學(xué)、丹麥理工大學(xué)以及丹麥Videometer公司的專家在剛剛利用該設(shè)備在Plant and Soil上發(fā)表了題為A multispectral camera system for automated minirhizotron image analysis的文章,早些利用該設(shè)備進(jìn)行研究的文章題為Frontiers in Plant Sciences,Screening of Barley Resistance Against Powdery Mildew  by Simultaneous High-Throughput Enzyme Activity Signature Profiling and Multispectral Imaging。