沈阳大气所根系图像识别共享平台上线运行

　　作物根系决定了作物水分和营养物质的吸收、运输，是地上与地下各部分物质及信息交换的系统，根系吸水能力的强弱对作物产生的影响也能改变下垫面气候特征，改变地表、土壤水循环系统。研究根系，有助于构建考虑植被根系动态分布及水力再分配的陆面过程模型，将根系吸水再分配方案应用于通用陆面过程模式，进行数值模拟试验，可以进一步改进陆地碳水通量的结果，因此，在土壤—植被—大气连续系统的研究中，根系的观测研究受到极大的重视，成为热点之一。

　　根系观测方法中，传统的挖掘法和根钻法都对根系或多或少的具有破坏性，目前广泛采用的微根窗根系成像/显微可视化技术实用性强、便于操作，但根系图像解析技术仍停留在人眼识别，缺乏精确测量土壤背景根长和根直径的能力，极需要快速、准确的技术方法来替代人眼识别描根，节约科研人员的宝贵时间。

　　围绕现有根系图像解析技术的需求，中国气象局沈阳大气环境研究所“根系原位非破坏系统应用测试”项目团队开发的“根系图像识别共享平台”（http://www.irootanalysis.cn）于2021年5月16日正式上线。该平台基于图像语义分割手段，进行深度学习形成训练集。可实现大批量根系图像智能识别、自动化、快速目标检测，替代手动描根软件，为多学科根系图像分析、根系表型研究提供技术支持。

　　该平台软件的上线有效填补了国内外大批量准确快速处理分析根系图像的需求的空白，有助于细致地定量分析植被在地气相互作用中的重要性、有助于揭示气象条件改变对植物吸水能力的影响，更加精确地获取模式初始场变量，对进一步改进和发展高分辨率的天气、气候预报模式，并对未来气象要素的精细预报具有重要意义。