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第6屆植物表型大會-Videometer植物多光譜成像系統

更新時間:2019-10-12 點擊量:2500

Videometer 總部位于丹麥,是一家專注于光譜成像、自動視覺測量和質量監控的高科技公司,為多個工業領域開發高性能視覺系統,產品應用于植物表型研究、種子表型研究、生態學研究以及食品監測如肉類、海鮮、蔬菜、水果、酸奶等等領域。其多光譜成像技術代表了業界。光譜成像設備可用于質構、顏色、形態、光澤、形狀以及表面化學測量等。

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目前利用其設備進行研究的文章發表在Nature等各個領域期刊上。目前主打產品VideometerLab是一款多功能多光譜成像設備,在植物學研究領域可用于植物病蟲害圖譜構建,種子多光譜成像系統研究,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域,Videometer無疑代表了世界水準之一。

北京博普特科技有限公司做Videometer中國區總代理,全面負責其產品在中國的推廣、銷售和售后服務。我們在第十九屆植物學大會期間,我們將在會場設有展位,歡迎廣大客戶和經銷商訪問我們。

植物多光譜植物表型成像系統 

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VideometerLab型多光譜表型成像系統多光譜成像傳感器是近幾年研究用于監測不同環境中農作物和植被的有效工具。植物的生理學,形態學或生物化學信息可以通過非接觸的方式以及不同尺度下評估。例如,利用多光譜傳感器用于植物表型分析或農業中的生理脅迫研究。多光譜成像傳感器是近幾年研究用于監測不同環境中農作物和植被的有效工具。植物的生理學,形態學或生物化學信息可以通過非接觸的方式以及不同尺度下評估。例如,利用多光譜傳感器用于植物表型分析或農業中的生理脅迫研究。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,這些儀器進行測量的過程相當復雜,高光譜數據處理復雜,迫切需要波段較多的手持式多光譜表型成像系統,因此,現代化檢測及研究中對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量多光譜數據。同時,Videometerlab還可以實現對植物表型的鑒定以及病害研究檢測等,在植物科學研究及其他領域具有無限可能。

Videometer多光譜表型成像系統對小植株的生理脅迫研究

通過植被指數可評估不同狀態下植被的生理結構和功能特性,包括生物量、冠層結構、葉面積指數、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,并能評估植株樣本的狀態。通過驗證具有代表性的植被指數,可為其它植被指數的評估計算提供樣例,并為在植被研究領域獲得更多生理信息奠定了基礎。

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Videometer對種子病害的研究

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根系表型成像系統

VideometerMR根系多光譜成像系統

根系是植物的重要組成部分,植物吸收土壤中的水分與養分全依賴根系,所以根系的研究對于植物各學科來說都至關重要,根系是陸地生態系統“隱藏的一半”,而且是動態生長的,對其進行準確取樣、觀察和測定存在一定困難。所以,根系研究方法的選擇,相對于對地上部分而言對研究結果具有更大的影響。

廣大科研工作者為了研究根系,應用了很多方法,從傳統的挖掘法、根鉆法、玻璃壁法、容器法等等,到現代的根窗法、微根管法等等,取得了很多科研成果。隨著科技的發展,越來越多的現代高精尖技術應用到根系研究中來,多光譜成像技術就是其中一種,它集光譜和圖像為一體,含有海量的光譜信息和空間信息,這些信息體現了植物各種器官、組織的諸多表型特性,該技術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公司開發的根系多光譜原位監測系統,是做根系研究的革新性專業裝備,無論對于淺根系蔬菜還是淺根系喬木,都具有現實性研究意義。目前在根系研究領域中,對于玉米根系和小麥根系所作的研究比較多,但大多還采用傳統不可重復的挖掘方法。植物根系原位監測儀的出現,改變了這種情況,使得植物研究人員在對根系進行研究的過程中,可以使用原位的方式,無損傷的進行監測。

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根系是植物主要吸水、營養物等器官,通過對根系監測和研究,能優化水肥方案,促進農作物、林業等產業增產增效,有利于土地荒漠化治理、土壤修復等。但長期以來,對根系研究主要是采用挖掘法、土鉆法、土柱法、容器法、剖面法等傳統方法,采樣破壞性大、工作量大,嚴重阻礙了根系研究的深入開展。《科學》雜志曾出版專輯認為,“人類對自己腳下土壤的了解遠遠不及對宇宙的了解”,更是佐證了地下生態學研究難度之大。因此,對根系研究方法的選擇和改進,對科研結果影響巨大。

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丹麥根本哈根大學科學家等利用多光譜成像系統對植物植株、根系進行成像研究,取得了前瞻性的成果。

該研究以深根系大麥為研究對象,將大麥下方埋了有3m長的微根管,使用Videometer公司的Videometer MR多光譜成像系統,定期通過根窗透明面對根系成像分析。原始光譜圖像經過Videometer自帶軟件一系列算法處理后得到目標根系圖像,隨后進行閾值分割、模糊聚類等模型分析,得到根系的形態學數據。

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傳統的RGB可見光成像技術是利用顏色識別根系,前提是根系和土壤之間要有比較明顯的色差,但實際根系生長在土壤中,顏色差異并不明顯,這樣根系識別可能會造成比較大的誤差,RGB可見光成像技術使用就會受限。歌本哈根將多光譜成像技術和傳統的RGB成像技術進行了對比,顯示多光譜成像技術基于光譜特征在根系識別上的明顯優勢,并且對多光譜成像另一項*的功能進行了初步探討——即光譜特征對于根系生化特性的識別(例如細根發生、成熟、衰老、死亡的周轉過程;例如根際分泌物成分的變化等),顯示了多光譜成像技術在根系研究領域的巨大潛力。

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

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