CN110866972B - 一种甘蔗根系构型的原位观测装置及其分析方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种甘蔗根系构型的原位观测装置及其分析方法，观测装置包括，育苗装置，育苗装置包括：培养容器；以及固定机构，固定机构包括育苗板、育苗管和根系分隔层；根系分隔层包括支架和若干个分层网，若干个分层网自下至上间隔地设置于支架上；图像采集装置，用于获取甘蔗根系的图像信息；以及图像分析处理设备，能够根据图像信息构建甘蔗根系的三维构型图。其分析方法为：(1)制作育苗装置；(2)培育甘蔗幼苗；(3)制作图像采集装置，并采集甘蔗根系的图像信息；(4)采用图像分析处理设备根据图像信息构建甘蔗根系的三维构型图。本发明的观测装置能够对整个根系进行完整观测和数据采集，可避免损伤甘蔗根系，实现原位观测。

Description

一种甘蔗根系构型的原位观测装置及其分析方法
技术领域
本发明涉及根系构型观测与特征分析的技术领域，特别涉及一种甘蔗根系构型的原位观测装置及其分析方法。
背景技术
植物根系具有固着支持、吸收、输导、贮藏、合成及分泌等功能，植物根系分为须根系和直根系。根系形态构型是指根系在土壤中的空间分布，与植物养分吸收有着密切联系。根系形态构型研究主要包括两个方面：一是根系形态，用根的数量、总根长、根表面积、根分枝数等参数来表征；二是根系构型，指直根系或须根系在生长介质中的三维空间造型与分布特征，用根冠比、根系空间体积、根夹角、根系深度、根系宽度等参数来表征。
目前国内外学者对根系形态和构型特征进行了大量研究。钉板法、纵剖面壁法和微根管法可以直观地检测和观察部分根系，但不能对整个根系进行完整观测和数据采集，同时对根系破坏大，存在较大的局限性。培养袋法、纸培法、砂培法和琼脂培养法可模拟根系在土壤中的生长状况，能直观地获取一些根系形态构型指标，但这些方法只适合于用种子繁殖且根系较小的植物，且不适合长时期培养观测。甘蔗使用蔗茎进行无性繁殖，其根系属须根系，分为种根和苗根两种，数量巨多、侧根发达、根系庞大，目前尚无相关培养和观测装置和方法可以无损原位观测、分析和重构甘蔗三维根系构型。
公开于该背景技术部分的信息仅仅旨在增加对本发明的总体背景的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域一般技术人员所公知的现有技术。
发明内容
本发明的目的在于提供一种甘蔗根系构型的原位观测装置及其分析方法，从而克服现有的观测装置不能对整个根系进行完整观测和数据采集，采集数据时会损坏根系的缺点。
为实现上述目的，本发明提供了一种甘蔗根系构型的原位观测装置，包括：育苗装置，其用于培养甘蔗根系，该育苗装置包括：培养容器，其顶部开口，该培养装置用于盛放培养液；以及固定机构，其以能够拆卸的方式安装于所述培养容器内，所述固定机构包括育苗板、育苗管和根系分隔层，所述育苗板设置于所述培养容器的顶部开口处，所述育苗管安装于所述育苗板上，并向所述培养容器内延伸；所述根系分隔层安装于所述育苗板上且位于所述育苗管的下方，其中，所述根系分隔层包括支架和若干个分层网，所述支架的上端与所述育苗板连接，若干个所述分层网自下至上间隔地设置于所述支架上；图像采集装置，其能够采集所述固定机构上的所述甘蔗根系的多个角度的图像，用于获取多个不同角度的所述甘蔗根系的图像信息；以及图像分析处理设备，其用于分析和处理所述图像信息，根据所述图像信息构建所述甘蔗根系的三维构型图。
优选地，上述技术方案中，所述图像采集装置包括：固定框架，其呈长方体结构，该固定框架围成一能够容纳所述根系分隔层的腔体，且该固定框架的左侧面设置有一黑色幕布；转盘，其以能够转动的方式安装于所述固定框架的顶部，且该转盘开设有一供所述根系分隔层穿过的第一通孔；标尺盘，其安装于所述转盘上，该标尺盘上也开设有一供所述根系分隔层穿过的第二通孔，所述第二通孔与所述第一通孔上下对应设置，且该标尺盘上绕着其圆心分为24等份，所述育苗板能够搭靠在该标尺盘上；以及摄像机，其架设于所述固定框架的右方且与所述黑色幕布左右相对设置，用于拍摄所述固定框架内的所述甘蔗根系的图像。
优选地，上述技术方案中，所述幕布上设置有标尺，所述标尺的长度沿上下方向分布。
优选地，上述技术方案中，所述支架包括四个螺杆，每个所述螺杆的上端与所述育苗板连接，且四个所述螺杆与所述育苗板的连接点的连线呈矩形状，每个所述分层网安装于四个所述螺杆之间并通过螺母紧固连接。
优选地，上述技术方案中，所述育苗板由黑色的亚克力板制成。
优选地，上述技术方案中，所述图像分析处理设备包括：图像分离软件，其包括卷积神经网络，所述卷积神经网络能够将所述图像信息中的甘蔗根系分离出来，用于获取根系图像；图像处理软件，其能够将所述根系图像进行裁剪、灰化处理、二值化处理和根系深度颜色渐变处理，用于获取根系颜色渐变图像；图像分析软件，其能够对所述根系颜色渐变图像进行分析统计，用于获取根系形态和构建根系三维图像的根系数据信息；以及三维重构软件，其能够根据所述根系形态和根系数据信息构建所述甘蔗根系的三维构型图。
一种用于甘蔗根系构型的原位观测装置的分析方法，包括以下步骤：
(1)制作所述育苗装置；
(2)将甘蔗幼苗固定于所述育苗管中，并向所述培养容器注入营养液，以使甘蔗幼苗能够自然生长；
(3)制作所述图像采集装置，当甘蔗幼苗培育出甘蔗根系后，将所述固定机构从所述培养容器中取出，并安装于所述图像采集装置上，通过所述图像采集装置采集多个不同角度的所述甘蔗根系的图像信息；
(4)采用所述图像分析处理设备分析和处理所述图像信息，根据所述图像信息构建所述甘蔗根系的三维构型图。
优选地，上述技术方案中，步骤(4)中，所述图像分析处理设备包括图像分离软件、图像处理软件、图像分析软件以及三维重构软件；首先采用所述图像分离软件将所述图像信息中的甘蔗根系分离出来，获取根系图像；接着采用所述图像处理软件对所述根系图像进行裁剪、灰化处理、二值化处理和根系深度颜色渐变处理，用于获取根系颜色渐变图像；然后采用所述图像分析软件对所述根系颜色渐变图像进行分析统计，用于获取根系形态和构建根系三维图像的根系数据信息；最后采用所述三维重构软件根据所述根系形态和根系数据信息构建所述甘蔗根系的三维构型图。
与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：
1.本发明的培育装置包括培养容器和固定机构，用于培育甘蔗幼苗，确保甘蔗根系自然生长，不受空间限制，固定机构以能够拆卸的方式安装于培养容器内，便于甘蔗根系的观察和数据采集，固定机构包括育苗板、育苗管和根系分隔层，根系分隔层包括支架和若干个分层网，支架的上端与育苗板连接，若干个分层网自下至上间隔地设置于支架上，以固定甘蔗根系，便于甘蔗根系自上至下延伸，当需要观察根系和采集甘蔗根系的图像信息时，只需取出固定机构进行根系图像信息采集即可，能够对整个根系进行完整的原位观测和数据采集，避免损伤甘蔗根系，实现实时观测和动态观测，能够研究甘蔗根系构型在整个苗期的生长变化过程。
2.本发明的图像分析处理设备，能重现和量化甘蔗根系的三维构型，为探究不同甘蔗品种的根构型差异及其与养分吸收利用效率的关系提供理论和应用基础。
3.本发明培育装置结构简单，成本低；图像分析处理设备操作流程简明、稳定高效。同时本发明不仅适用于甘蔗根系研究，也同样适用于高粱、玉米、果树等其他植物复杂根系的研究。
附图说明
图1是根据本发明的培育装置的结构示意图。
图2是根据本发明的固定机构和采集装置的结构示意图。
图3是根据本发明的采用图像分离软件分离出来的根系图像。
图4是根据本发明的采用图像处理软件进行处理的过程示意图。
主要附图标记说明：
A-根系图像，B-灰化图像，C-二值化图像，D-根系颜色渐变图像，1-培养容器，2-分层网，3-螺杆，4-育苗板，5-甘蔗幼苗，6-转盘，7-固定框架，8-幕布，9-摄像机，10-三脚架。
具体实施方式
下面结合附图，对本发明的具体实施方式进行详细描述，但应当理解本发明的保护范围并不受具体实施方式的限制。
除非另有其它明确表示，否则在整个说明书和权利要求书中，术语“包括”或其变换如“包含”或“包括有”等等将被理解为包括所陈述的元件或组成部分，而并未排除其它元件或其它组成部分。
图1和图2显示了根据本发明优选实施方式的一种甘蔗根系构型的原位观测装置的结构示意图，该观测装置包括育苗装置、图像采集装置以及图像分析处理设备。参考图1和图2，育苗装置用于培养甘蔗根系，育苗装置包括培养容器1以及固定机构，培养容器1的顶部开口，培养装置用于盛放培养液；固定机构以能够拆卸的方式安装于培养容器1内，用于固定甘蔗幼苗5和甘蔗根系，固定机构包括育苗板4、育苗管和根系分隔层，育苗板4设置于培养容器1的顶部开口处，育苗管安装于育苗板4上，并向培养容器1内延伸；根系分隔层安装于育苗板4上且位于育苗管的下方，其中，根系分隔层包括支架和若干个分层网2，支架的上端与育苗板4连接，若干个分层网2自下至上间隔地设置于支架上；图像采集装置能够采集固定机构上的甘蔗根系的多个角度的图像，用于获取多个不同角度的甘蔗根系的图像信息；图像分析处理设备用于分析和处理图像信息，根据图像信息构建甘蔗根系的三维构型图。本发明的培育装置便于甘蔗根系的观察和数据采集，当需要观察根系和采集甘蔗根系的图像信息时，只需取出固定机构进行图像信息采集即可，能够对整个根系进行完整的原位观测和数据采集，避免损伤甘蔗根系，实现实时观测和动态观测，能够研究甘蔗根系构型在整个苗期的生长变化过程。
参考图1和图2，优选地，图像采集装置包括固定框架7、转盘6、标尺盘以及摄像机9，固定框架7呈长方体结构，固定框架7围成一能够容纳根系分隔层的腔体，且固定框架7的左侧面设置有一黑色幕布8；转盘6以能够转动的方式安装于固定框架7的顶部，且转盘6开设有一供根系分隔层穿过的第一通孔；标尺盘安装于转盘6上，标尺盘上也开设有一供根系分隔层穿过的第二通孔，第二通孔与第一通孔上下对应设置，标尺盘上绕着其圆心分为24等份，即每隔15°画一个分隔线，育苗板4能够搭靠在标尺盘上，摄像机9架设于固定框架7的右方且与黑色幕布8左右相对设置，用于拍摄固定框架7内的甘蔗根系的图像，将固定机构安装于转盘6上，使根系分隔层穿过第二通孔和第一通孔伸入固定框架7的腔体内，并通过驱动转盘6转动，带动固定机构转动，转盘6每旋转15°采集一次图像信息，每株甘蔗采集24张图像信息。
参考图1和图2，优选地，幕布8上设置有标尺，标尺的长度沿上下方向分布，便于后续面积换算和计算。
参考1和图2，优选地，支架包括四个螺杆3，每个螺杆3的上端与育苗板4连接，且四个螺杆3与育苗板4的连接点的连线呈矩形状，每个分层网2安装于四个螺杆3之间并通过螺母紧固连接，以便于调整分层网2间的距离。
参考1和图2，优选地，育苗板4由黑色的亚克力板制成，标尺盘由透明的亚克力板制成。
参考3和图4，优选地，图像分析处理设备包括图像分离软件、图像处理软件、图像分析软件以及三维重构软件。图像分离软件包括卷积神经网络，卷积神经网络能够将图像信息中的甘蔗根系分离出来，用于获取根系图像A；图像处理软件能够将根系图像进行裁剪、灰化处理、二值化处理和根系深度颜色渐变处理，用于获取根系颜色渐变图像D；图像分析软件能够对根系颜色渐变图像进行分析统计，用于获取根系形态和构建根系三维图像的根系数据信息；以及三维重构软件能够根据根系形态和根系数据信息构建甘蔗根系的三维构型图。
参考图1至图4，一种用于甘蔗根系构型的原位观测装置的分析方法，包括以下步骤：
(1)制作育苗装置，即制作培养容器1和固定机构；
(2)将甘蔗幼苗5固定于育苗管中，并向培养容器1注入营养液，以使甘蔗幼苗5能够自然生长；
(3)制作图像采集装置，当甘蔗幼苗5培育出甘蔗根系后，将固定机构从培养容器1中取出，并安装于图像采集装置上，通过图像采集装置采集多个不同角度的甘蔗根系的图像信息；
(4)采用图像分析处理设备分析和处理图像信息，根据图像信息构建甘蔗根系的三维构型图。
参考图1和图2，优先地，上述步骤(1)中，制作培养容器1时，使用PVC管制作培养容器1的侧壁，再使用圆形的PP板制作培养容器1的底面，通过热熔胶将底面和侧壁黏合，以形成顶部开口的培养容器1。
参考图1和图2，优先地，上述步骤(1)中，制作固定机构时，采用黑色的亚克力板制作育苗板4，将亚克力板裁成正方形状，且亚克力板的边长大于培养容器1的顶部开口的直径，以使育苗板4能够抵靠在培养容器1的顶部开口处；使用PVC管作为固定甘蔗幼苗5的育苗管，且育苗管呈上大下小的漏斗状，在育苗板4开设有一安装孔，将育苗管安装于安装孔上；将四个螺杆3的上端固定在育苗管，将多个分层网2通过螺母间隔固定在四个螺杆3上，其中，分层网2的数量为5个，两个分层网2之间间隔10cm。
参考图1和图2，优先地，在上述步骤(2)前，先对甘蔗的单芽茎进行消毒灭菌和催芽，挑选芽和根系长势一致的甘蔗幼苗5转入培育装置中。
参考图1和图2，优先地，上述步骤(4)中，制作图像采集装置时，先制作固定框架7，在固定框架7的左侧面铺上黑色幕布8，并在幕布8上设置标尺；在转盘6的中部开设第一通孔，再将转盘6以能够转动的方式安装于固定框架7的顶部；采用透明的亚克力板制作标尺盘，并在标尺盘的中部开设第二通孔，将标尺盘安装于转盘6上，并使第二通孔与第一通孔上下连通，再用黑色马克笔沿着标尺盘的圆心将其划分为24等份，每份间距15°；最后固定好摄像机9，将摄像机9通过三脚架10固定在固定框架7的右方；将固定机构从培养容器1中取出，并安装于固定框架7上，以使根系分隔层通过第二通孔和第一通孔延伸进固定框架7的腔体内，将转盘6每旋转15°采集一次图像信息，每株甘蔗采集24张图像信息。
参考图3和图4，优先地，上述步骤(4)中，图像分析处理设备包括图像分离软件、图像处理软件、图像分析软件以及三维重构软件，以对摄像机9拍摄的图像信息进行分析和处理，根据图像信息构建所述甘蔗根系的三维构型图。首先采用图像分离软件将图像信息中的甘蔗根系分离出来，获取根系图像A；接着采用图像处理软件对根系图像进行裁剪、灰化处理、二值化处理和根系深度颜色渐变处理，用于获取根系颜色渐变图像D；然后采用图像分析软件对根系颜色渐变图像进行分析统计，用于获取根系形态和构建根系三维图像的根系数据信息；最后采用三维重构软件根据根系形态和根系数据信息构建甘蔗根系的三维构型图。
参考图3和图4，优先地，采用图像分离软件进行根系图像分离时，图像分离软件包括卷积神经网络，卷积神经网络可以高效地从复杂的图像信息中中分离出目标区域，实现根系图像与背景的分割。其中，使用卷积神经网络进行根系图像分离的方法为：扫描已知图像信息，发现图像中根系形状边缘和方向；判定根系各部位形状，如根尖、主根、侧根、分叉点等；进一步根据图像信息的特征判定物体是否为根系；多次重复上面的操作，建立深度学习模型；批量导入根系图像，得到各角度下根系的形态特征；以根系特征点为参照系，批量分割出根系图像，以获取根系图像A。
参考图3和图4，优先地，采用图像处理软件进行图像处理时，其图像处理方法如下：对根系图像进行统一尺寸的裁剪，选定图像的固定区域作为目标区域；对裁剪后的根系图像A进行RGB灰度转换，进行灰化处理；对灰化图像B进行二值化处理，运用贝叶斯判定法则在图像灰度直方图中选定阈值，将背景噪点的灰度值转变为0，将根系图像的灰度值转变为255，获取二值化图像C；对二值化图像C进行根系深度渐变处理，对不同深度的根系进行颜色渐变填充，选择合适的颜色渐变范围，从上往下对根系图像进行颜色渐变填充，获取根系颜色渐变图像D。
参考图3和图4，优先地，图像分析软件为基于Java开发的公共图像处理软件ImageJ，其图像分析方法包括：
测定标尺与图像像素的换算比例D1，首先测量标尺的长度L0和标尺的长度L0所占像素点值P，则标尺与图像像素的换算比例D1满足公式(1)：
计算面积换算比例D2，面积换算比例D2满足公式(2)：
计算根系总投影面积S1，统计目标区域总像素点数量N0和图像中灰度值为255的所有像素点数量N1，则根系总投影面积S1满足公式(3)：
计算根系分层投影面积S2，将根系图像从上到下以每10cm一段分为5段，采用与根系总投影面积S1同样的计算方法，统计单层灰度值为255的所有像素点数量N2，则根系分层总投影面积S2满足公式(4)：
计算根系网络宽度L1，在根系颜色渐变图像D中的根系的中部的上下方向建立纵坐标轴，即y轴；在根系颜色渐变图像D中的根系的顶部的左右方向建立横坐标轴，即x轴；从而建立坐标系，测定根系与每层分层网接触点到y轴的垂直长度的像素点数量N3，以最大值记为该层的根系网络宽度，则根系网络宽度L1满足公式(5)：
并依次测定出5层的根系网络宽度。
计算根系网络深度L2，在根系颜色渐变图像D中的根系的左侧的上下方向建立纵坐标轴：y轴；在根系颜色渐变图像D中的根系的顶部的左右方向建立横坐标轴：x轴，从而建立坐标系，测定根系根尖到横坐标的垂直长度的像素点数量N4，以最大值记为根系网络深度，则根系网络深度L2满足公式(6)：
从而获取根系形态和构建根系三维图像的根系数据信息。
参考图3和图4，优先地，三维重构软件为AgisoftPhotoScanPro，是一款独立的实景三维建模软件，可对根系图像进行数字化后测量和重构。其重构方法包括：导入根系颜色渐变图像，进行图像对齐运算，选择最高质量精度，选择连接点限制数；选择建模区域后，生成密集点云数据；对点云数据进行去噪处理，优选后生成数据网格；根据根系色彩特征对数据网格生成纹理，还原和重构甘蔗根系构型；测量重构的三维根系的根系夹角、根系投影面积、根系体积、根系宽度、根系深度、根系数量等根系构型数据，结合根系形态和构建根系三维图像的根系数据信息分析得到的根系构型数据，全面准确地量化甘蔗三维根系构型的特征。
本发明的观测装置能够对整个根系进行完整的原位观测和数据采集，避免损伤甘蔗根系，实现实时观测和动态观测，能够研究甘蔗根系构型在整个苗期的生长变化过程；而图像分析处理设备能重现和量化甘蔗根系的三维构型，为探究不同甘蔗品种的根构型差异及其与养分吸收利用效率的关系提供理论和应用基础；且该观测装置不仅适用于甘蔗根系研究，也同样适用于高粱、玉米、果树等其他植物复杂根系的研究。
前述对本发明的具体示例性实施方案的描述是为了说明和例证的目的。这些描述并非想将本发明限定为所公开的精确形式，并且很显然，根据上述教导，可以进行很多改变和变化。对示例性实施例进行选择和描述的目的在于解释本发明的特定原理及其实际应用，从而使得本领域的技术人员能够实现并利用本发明的各种不同的示例性实施方案以及各种不同的选择和改变。本发明的范围意在由权利要求书及其等同形式所限定。

Claims (5)

1.一种甘蔗根系构型的原位观测装置，其特征在于，包括：
育苗装置，其用于培养甘蔗根系，该育苗装置包括：
培养容器，其顶部开口，所述培养容器用于盛放培养液；以及
固定机构，其以能够拆卸的方式安装于所述培养容器内，所述固定机构包括育苗板、育苗管和根系分隔层，所述育苗板设置于所述培养容器的顶部开口处，所述育苗管安装于所述育苗板上，并向所述培养容器内延伸；所述根系分隔层安装于所述育苗板上且位于所述育苗管的下方，其中，所述根系分隔层包括支架和若干个分层网，所述支架的上端与所述育苗板连接，若干个所述分层网自下至上间隔地设置于所述支架上；
图像采集装置，其能够采集所述固定机构上的所述甘蔗根系的多个角度的图像，用于获取多个不同角度的所述甘蔗根系的图像信息；以及
图像分析处理设备，其用于分析和处理所述图像信息，根据所述图像信息构建所述甘蔗根系的三维构型图；
其中，所述图像采集装置包括：
固定框架，其呈长方体结构，该固定框架围成一能够容纳所述根系分隔层的腔体，且该固定框架的左侧面设置有一黑色幕布；
转盘，其以能够转动的方式安装于所述固定框架的顶部，且该转盘开设有一供所述根系分隔层穿过的第一通孔；
标尺盘，其安装于所述转盘上，该标尺盘上也开设有一供所述根系分隔层穿过的第二通孔，所述第二通孔与所述第一通孔上下对应设置，且该标尺盘上绕着其圆心分为24等份，所述育苗板能够搭靠在该标尺盘上；以及
摄像机，其架设于所述固定框架的右方且与所述黑色幕布左右相对设置，用于拍摄所述固定框架内的所述甘蔗根系的图像；
所述图像分析处理设备包括图像分离软件、图像处理软件、图像分析软件以及三维重构软件；首先采用所述图像分离软件将所述图像信息中的甘蔗根系分离出来，获取根系图像；接着采用所述图像处理软件对所述根系图像进行裁剪、灰化处理、二值化处理和根系深度颜色渐变处理，用于获取根系颜色渐变图像；然后采用所述图像分析软件对所述根系颜色渐变图像进行分析统计，用于获取根系形态和构建根系三维图像的根系数据信息；最后采用所述三维重构软件根据所述根系形态和根系数据信息构建所述甘蔗根系的三维构型图；
其中，采用图像分离软件进行根系图像分离时，扫描已知图像信息，发现图像中根系形状边缘和方向；判定根系各部位形状，如根尖、主根、侧根、分叉点等；进一步根据图像信息的特征判定物体是否为根系；多次重复上面的操作，建立深度学习模型；批量导入根系图像，得到各角度下根系的形态特征；以根系特征点为参照系，批量分割出根系图像，以获取根系图像A；其中，采用卷积神经网络实现根系图像与背景的分割；
其中，采用图像处理软件进行图像处理时，对根系图像进行统一尺寸的裁剪，选定图像的固定区域作为目标区域；对裁剪后的根系图像A进行RGB灰度转换，进行灰化处理；对灰化图像B进行二值化处理，运用贝叶斯判定法则在图像灰度直方图中选定阈值，将背景噪点的灰度值转变为0，将根系图像的灰度值转变为255，获取二值化图像C；对二值化图像C进行根系深度渐变处理，对不同深度的根系进行颜色渐变填充，选择合适的颜色渐变范围，从上往下对根系图像进行颜色渐变填充，获取根系颜色渐变图像D；
其中，图像分析软件为基于Java开发的公共图像处理软件Image J，测定标尺与图像像素的换算比例D1，首先测量标尺的长度L0和标尺的长度L0所占像素点值P，则标尺与图像像素的换算比例D1满足公式(1)：
计算面积换算比例D2，面积换算比例D2满足公式(2)：
计算根系总投影面积S1，统计目标区域总像素点数量N0和图像中灰度值为255的所有像素点数量N1，则根系总投影面积S1满足公式(3)：
计算根系分层投影面积S2，将根系图像从上到下以每10cm一段分为5段，采用与根系总投影面积S1同样的计算方法，统计单层灰度值为255的所有像素点数量N2，则根系分层总投影面积S2满足公式(4)：
计算根系网络宽度L1，在根系颜色渐变图像D中的根系的中部的上下方向建立纵坐标轴，即y轴；在根系颜色渐变图像D中的根系的顶部的左右方向建立横坐标轴，即x轴；从而建立坐标系，测定根系与每层分层网接触点到y轴的垂直长度的像素点数量N3，以最大值记为该层的根系网络宽度，则根系网络宽度L1满足公式(5)：
并依次测定出5层的根系网络宽度；
计算根系网络深度L2，在根系颜色渐变图像D中的根系的左侧的上下方向建立纵坐标轴：y轴；在根系颜色渐变图像D中的根系的顶部的左右方向建立横坐标轴：x轴，从而建立坐标系，测定根系根尖到横坐标的垂直长度的像素点数量N4，以最大值记为根系网络深度，则根系网络深度L2满足公式(6)：
从而获取根系形态和构建根系三维图像的根系数据信息；
其中，三维重构软件为AgisoftPhotoScanPro，其导入根系颜色渐变图像，进行图像对齐运算，选择最高质量精度，选择连接点限制数；选择建模区域后，生成密集点云数据；对点云数据进行去噪处理，优选后生成数据网格；根据根系色彩特征对数据网格生成纹理，还原和重构甘蔗根系构型；测量重构的三维根系的根系夹角、根系投影面积、根系体积、根系宽度、根系深度、根系数量等根系构型数据，结合根系形态和构建根系三维图像的根系数据信息分析得到的根系构型数据，全面准确地量化甘蔗三维根系构型的特征。
2.根据权利要求1所述的甘蔗根系构型的原位观测装置，其特征在于，所述幕布上设置有标尺，所述标尺的长度沿上下方向分布。
3.根据权利要求1所述的甘蔗根系构型的原位观测装置，其特征在于，所述支架包括四个螺杆，每个所述螺杆的上端与所述育苗板连接，且四个所述螺杆与所述育苗板的连接点的连线呈矩形状，每个所述分层网安装于四个所述螺杆之间并通过螺母紧固连接。
4.根据权利要求1所述的甘蔗根系构型的原位观测装置，其特征在于，所述育苗板由黑色的亚克力板制成。
5.一种如权利要求1所述的甘蔗根系构型的原位观测装置的分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)制作所述育苗装置；
(2)将甘蔗幼苗固定于所述育苗管中，并向所述培养容器注入营养液，以使甘蔗幼苗能够自然生长；
(3)制作所述图像采集装置，当甘蔗幼苗培育出甘蔗根系后，将所述固定机构从所述培养容器中取出，并安装于所述图像采集装置上，通过所述图像采集装置采集多个不同角度的所述甘蔗根系的图像信息；
(4)采用所述图像分析处理设备分析和处理所述图像信息，根据所述图像信息构建所述甘蔗根系的三维构型图；
其中，步骤(4)中，所述图像分析处理设备包括图像分离软件、图像处理软件、图像分析软件以及三维重构软件；首先采用所述图像分离软件将所述图像信息中的甘蔗根系分离出来，获取根系图像；接着采用所述图像处理软件对所述根系图像进行裁剪、灰化处理、二值化处理和根系深度颜色渐变处理，用于获取根系颜色渐变图像；然后采用所述图像分析软件对所述根系颜色渐变图像进行分析统计，用于获取根系形态和构建根系三维图像的根系数据信息；最后采用所述三维重构软件根据所述根系形态和根系数据信息构建所述甘蔗根系的三维构型图；
其中，采用图像分离软件进行根系图像分离时，图像分离软件包括卷积神经网络，使用卷积神经网络实现根系图像与背景的分割；其中，使用卷积神经网络进行根系图像分离的方法为：扫描已知图像信息，发现图像中根系形状边缘和方向；判定根系各部位形状，如根尖、主根、侧根、分叉点等；进一步根据图像信息的特征判定物体是否为根系；多次重复上面的操作，建立深度学习模型；批量导入根系图像，得到各角度下根系的形态特征；以根系特征点为参照系，批量分割出根系图像，以获取根系图像A；
其中，采用图像处理软件进行图像处理时，其图像处理方法如下：对根系图像进行统一尺寸的裁剪，选定图像的固定区域作为目标区域；对裁剪后的根系图像A进行RGB灰度转换，进行灰化处理；对灰化图像B进行二值化处理，运用贝叶斯判定法则在图像灰度直方图中选定阈值，将背景噪点的灰度值转变为0，将根系图像的灰度值转变为255，获取二值化图像C；对二值化图像C进行根系深度渐变处理，对不同深度的根系进行颜色渐变填充，选择合适的颜色渐变范围，从上往下对根系图像进行颜色渐变填充，获取根系颜色渐变图像D；
其中，图像分析软件为基于Java开发的公共图像处理软件Image J，其图像分析方法包括：
测定标尺与图像像素的换算比例D1，首先测量标尺的长度L0和标尺的长度L0所占像素点值P，则标尺与图像像素的换算比例D1满足公式(1)：
计算面积换算比例D2，面积换算比例D2满足公式(2)：
计算根系总投影面积S1，统计目标区域总像素点数量N0和图像中灰度值为255的所有像素点数量N1，则根系总投影面积S1满足公式(3)：
计算根系分层投影面积S2，将根系图像从上到下以每10cm一段分为5段，采用与根系总投影面积S1同样的计算方法，统计单层灰度值为255的所有像素点数量N2，则根系分层总投影面积S2满足公式(4)：
计算根系网络宽度L1，在根系颜色渐变图像D中的根系的中部的上下方向建立纵坐标轴，即y轴；在根系颜色渐变图像D中的根系的顶部的左右方向建立横坐标轴，即x轴；从而建立坐标系，测定根系与每层分层网接触点到y轴的垂直长度的像素点数量N3，以最大值记为该层的根系网络宽度，则根系网络宽度L1满足公式(5)：
并依次测定出5层的根系网络宽度；
计算根系网络深度L2，在根系颜色渐变图像D中的根系的左侧的上下方向建立纵坐标轴：y轴；在根系颜色渐变图像D中的根系的顶部的左右方向建立横坐标轴：x轴，从而建立坐标系，测定根系根尖到横坐标的垂直长度的像素点数量N4，以最大值记为根系网络深度，则根系网络深度L2满足公式(6)：
从而获取根系形态和构建根系三维图像的根系数据信息；
其中，三维重构软件为AgisoftPhotoScanPro，其重构方法包括：导入根系颜色渐变图像，进行图像对齐运算，选择最高质量精度，选择连接点限制数；选择建模区域后，生成密集点云数据；对点云数据进行去噪处理，优选后生成数据网格；根据根系色彩特征对数据网格生成纹理，还原和重构甘蔗根系构型；测量重构的三维根系的根系夹角、根系投影面积、根系体积、根系宽度、根系深度、根系数量等根系构型数据，结合根系形态和构建根系三维图像的根系数据信息分析得到的根系构型数据，全面准确地量化甘蔗三维根系构型的特征。
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