使用探地雷达对甘薯贮藏根的快速检测与量化

《Plant Phenomics》：Rapid Detection and Quantification of Sweet Potato Storage Roots Using Ground Penetrating Radar

　　

甘薯是一种营养丰富的作物，其贮藏根富含淀粉、糖和抗氧化剂，且只需最低限度的栽培投入，因此有助于粮食安全。由于地上部生物量与贮藏根发育之间的相关性较弱且不一致，基于可见地上性状估算其产量仍然具有挑战性。因此，直接评估地下生物量至关重要。在本研究中，研究人员展示了探地雷达（Ground Penetrating Radar，GPR）在甘薯非破坏性检测和产量估算方面的现场应用。GPR是一种地球物理技术，通常向土壤中发射超高频无线电波并记录来自地下目标的反射。在土壤-根系系统中进行的电磁波模拟显示，GPR信号与根长密切相关，这为产量量化奠定了基础。研究人员开发了一个图像处理流程，包括静态校正、增益调整、噪声滤波以及通过霍夫变换（Hough transform）进行双曲线分割，从而实现对GPR数据中贮藏根的半自动化检测。通过整合检测与量化方法，一个根据GPR信号预测甘薯产量的线性回归模型达到了中等精度（R² = 0.567，归一化均方根误差（RMSE）为0.190）。研究人员建立了一种非破坏性且低劳动强度的根系监测方法，为甘薯及其他根茎作物的快速、可扩展及现场就绪的产量估算奠定了基础。

甘薯（sweet potato）作为全球重要的根茎作物，具有耐旱耐贫瘠、高产潜力和高收获指数等特性，其块根富含淀粉、糖和抗氧化剂，在保障粮食安全和空间生命支持系统中具有重要价值。然而，甘薯地上部生物量与地下贮藏根发育之间的相关性较弱且不稳定，传统基于地上性状的产量估算方法可靠性低；直接评估地下生物量成为关键，但传统挖掘方法破坏性强、劳动密集且无法动态观测。非侵入性技术如X射线计算机断层扫描（X-ray computed tomography，CT）和磁共振成像（magnetic resonance imaging，MRI）虽能高分辨率成像，但限于室内环境；近感光谱技术因地上-地下相关性差而不适用于甘薯。探地雷达（ground penetrating radar，GPR）利用电磁波穿透土壤，在干燥、弱导电的农业土壤中具有独特优势。因此，研究人员旨在评估GPR作为非破坏性工具在甘薯贮藏根探测和产量估算中的可行性。论文发表在《Plant Phenomics》。

研究人员通过gprMax进行二维电磁波模拟，系统改变贮藏根的水平与垂直尺寸，分析反射信号与根长的关系；利用800 MHz（MAL? ProEx系统）和1000 MHz（PulseEkko系统）GPR天线，分别对人工埋藏根（来源：日本鸟取大学干旱土地研究中心，ALRC，品种包括Beniazuma等多个纺锤形品种）和田间种植甘薯（品种Beniazuma，20个生物学重复，位于ALRC砂质土壤，平均含水量6.1%-7.7%，使用雨棚干燥土壤）进行扫描；开发基于MATLAB和Python的图像处理流程，包含静态校正、sigmoid增益函数、带通滤波和霍夫变换双曲线分割，提取双曲线顶点像素强度作为反射振幅，建立线性回归模型估算产量。

研究结果分为四个部分：
在“3.1 GPR Simulation with Variable Root Length”中，通过二维模拟发现，一次反射振幅随贮藏根水平长度增加而增大，至约130 mm后饱和，二次反射时延与垂直长度线性相关，振幅几乎不变，为基于信号的根长估算提供了物理基础。
在“3.2 Artificially Buried Storage Roots”中，人工埋藏根实验显示峰值反射振幅与贮藏根长度显著相关（r = 0.86，P < 0.01），与根重也有显著但较弱的相关性（r = 0.48，P < 0.05），验证了模拟结果，并指出线性模型在根重估算中受体积和密度变异性限制。
在“3.3 Field GPR Scans over Time”中，田间时序B-scan显示，从种植后0天到110天，4-6 ns深度（约0.15 m）的反射信号随生长逐步增强，尤其在64天后快速增殖，与地上部蔓生增长一致，表明GPR能有效监测贮藏根发育动态。
在“3.4 Yield Estimation from Pixel Intensity”中，110天收获后，利用单株双曲线顶点像素强度与根鲜重建立线性回归，获得中等精度（R² = 0.567，归一化RMSE = 0.190），排除一根因根系向西侧不对称生长而未被扫描覆盖的样本后，模型表现优于单个贮藏根重量估算。

讨论中研究人员指出，GPR在砂质土壤中实现了贮藏根的非破坏性检测与产量估算，模拟与实验验证了反射振幅与根长的强关联；自动图像处理管道提高了场数据分析效率，但模型受深度衰减、土壤含水量变化、多根反射干扰及根系不对称分布等影响。与传统挖掘法相比，GPR提供可扩展的低劳动替代方案，且精度（R² = 0.567，对应相关系数r = 0.75）与已有GPR研究（如木薯R² = 0.51-0.77、马铃薯R² = 0.64）相当或更优。研究结论翻译如下：总之，本研究确立了GPR作为在田间条件下监测和量化甘薯贮藏根发育的有前景的工具。通过实现对地下根性状的快速、高通量评估，GPR有潜力推动精准农业、支持数据驱动的作物管理，并加速针对根性状的育种项目。信号处理算法的进一步改进以及更高维空间和频率域分析的整合有望提高准确性、鲁棒性和可扩展性。这些进展最终可能释放自动根表型分析在多种作物和土壤环境中的更广泛潜力。