Enabling next level research on roots: Automatizing Minirhizotron Image Acquisition and Analysis (NextMR-IAA) for Research and Agricultural Management

Permettre une recherche de niveau supérieur sur les racines: Automatisation de l'acquisition et de l'analyse d'images Minirhizotron (NextMR-IAA) pour la recherche et la gestion agricole

Boris Rewald (1) , Liaqat Seehra (2) , Ofer Hadar (3) , Adam Sofer (3) , Pavel Baykalov (1) , Mor Elmakies (3) , Gernot Bodner (1) , Kaining Zhou (4) , Naftali Lazarovitch (5)

1 BOKU - Universität für Bodenkultur Wien = University of Natural Resources and Life [Vienne, Autriche]
2 VSI - Vienna Scientific Instruments
3 CSE - Department of Communication Systems Engineering [Be'er Sheva]
4 BIDR - The Jacob Blaustein Institutes for Desert Research
5 BGU - Ben-Gurion University of the Negev

Non-invasive imaging technologies continue to rise in use; innovation of root and rhizosphere imaging devices has however not kept pace. The lack of automated, high-resolution root imaging and analysis hampers our scientific understanding and prevents application of minirhizotrons in agricultural and environmental settings. Two complementary automatic minirhizotron systems for applied and research purposes were developed, the latter featuring an unprecedented position-accuracy and image-quality. Two pipelines based on CNN models allow for feature extraction for research and practical applications (e.g. fertigation scheduling), respectively. NIR-wavebands for soil water content estimation were tested. Our technological innovations will make rooting information widely accessible.

Les technologies d'imagerie non invasives continuent à être utilisées de plus en plus; l'innovation des dispositifs d'imagerie des racines et de la rhizosphère n'a cependant pas suivi le rythme. Le manque d'imagerie et d'analyse des racines automatisées et à haute résolution entrave notre compréhension scientifique et empêche l'application de minirhizotrons dans des environnements agricoles et environnementaux. Deux systèmes de minirhizotrons automatiques complémentaires à des fins d'application et de recherche ont été développés, ce dernier présentant une précision de position et une qualité d'image sans précédent. Deux pipelines basés sur des modèles CNN permettent l'extraction de caractéristiques pour la recherche et les applications pratiques (par exemple, planification de fertigation), respectivement. Les bandes d'ondes NIR pour l'estimation de la teneur en eau du sol ont été testées. Nos innovations technologiques rendront les informations d'enracinement largement accessibles.

Mots clés: Automation; Sustainable Agriculture; Breeding; C sequestration; CNN; Minirhizotron Imaging; Root Ecology; Root Traits

Domaines: Botanique; Sylviculture, foresterie; Traitement du signal et de l'image [eess.SP]; Génie mécanique [physics.class-ph]; Science des sols; Agronomie; Sciences agricoles; Ecologie, Environnement; Ecosystèmes; Biodiversité et Ecologie; Ingénierie de l'environnement; Environnement et Société

Boris Rewald, Liaqat Seehra, Ofer Hadar, Adam Sofer, Pavel Baykalov, et al.. Enabling next level research on roots: Automatizing Minirhizotron Image Acquisition and Analysis (NextMR-IAA) for Research and Agricultural Management. ATTRACT Final Conference, Sep 2020, Online Conference, Switzerland. ⟨hal-02927075⟩