Summary
Una metodologia per l'ottenimento di informazioni visive e quantitative struttura radice da computerizzata a raggi X dei dati acquisiti tomografia a-terreno è presentato.
Abstract
Le radici delle piante hanno un ruolo fondamentale nelle interazioni pianta-suolo-microbo che si verificano nella rizosfera, così come i processi con importanti implicazioni per il cambiamento climatico e la gestione delle colture. Le informazioni quantitative formato sulle radici nel loro ambiente nativo è prezioso per studiare la crescita delle radici e processi ambientali che coinvolgono le piante. X-ray tomografia computerizzata (XCT) ha dimostrato di essere uno strumento efficace per la scansione in situ della radice e l'analisi. Abbiamo puntato a sviluppare uno strumento costless ed efficiente che approssima la superficie e il volume della radice indipendentemente dalla forma dai dati tridimensionali (3D) tomografia. La struttura principale di un Dropseed Prairie (heterolepis Sporobolus) esemplare è stato ripreso con XCT. La radice è stata ricostruita, e la struttura della radice primaria è stato estratto dai dati utilizzando una combinazione di software concesso in licenza e open-source. Una maglia poligonale isosuperficie è stato poi creato per facilità di analisi. Abbiamo sviluppato tegli applicazione indipendente imeshJ, generato in MATLAB 1, per calcolare il volume di root e la superficie dalla mesh. Le uscite di imeshJ sono superficie (in mm 2) e il volume (in mm 3). Il processo, utilizzando una combinazione di strumenti da imaging per analisi quantitativa radice, è descritto. Una combinazione di XCT e software open-source ha dimostrato di essere una potente combinazione per non invasivo campioni di radici di piante di immagini, dati radice del segmento, ed estrarre informazioni quantitative dai dati 3D. Questa metodologia di elaborazione di dati 3D dovrebbe essere applicabile ad altri sistemi materiale / campione in cui vi è la connettività tra i componenti di simile attenuazione dei raggi X e le difficoltà sorgono con la segmentazione.
Introduction
Roots, come parte della rizosfera 2-5, rappresentano una parte "invisibile" della biologia vegetale in quanto terreno rende difficile alle radici di immagini non invasivo 6, 7. Tuttavia, studiando la crescita delle radici e l'interazione all'interno dell'ambiente del suolo è fondamentale per la comprensione root / crescita delle piante e il ciclo dei nutrienti, che a loro volta influenzano la forestazione, la sicurezza alimentare, e del clima. X-ray tomografia computerizzata (XCT) ha dimostrato di essere uno strumento prezioso per l'imaging non invasivo di campioni radice vegetale nei loro ambienti locali 8. Al fine di misurare lo sviluppo delle radici e variazioni dimensionali in condizioni diverse, ed essere in grado di confrontare i dati provenienti da diversi set di dati / campioni, si ha la necessità di estrarre informazioni quantitative dai dati tomografia. Segmentazione dei dati radice da quello del terreno circostante, cioè l'isolamento dell'immagine radice da tutto il resto intorno (tra cui, ad esempio, un impianto adiacente) è un passaggio critico prima accuanalisi della dimensione delle rate può essere fatto. Tuttavia, un approccio semplice soglia è spesso impossibile per i dati di radice. Le sfide connesse con le radici delle piante di imaging nel suolo includono variazioni nelle proprietà di attenuazione dei raggi X del materiale radice, e la sovrapposizione di valori di attenuazione tra la radice e suolo causati da acqua e materia organica. Questi problemi sono stati affrontati superbamente recentemente da Mairhofer et al. nella loro strumento di monitoraggio visivo RooTrak 7, 9. Il passo successivo dopo una segmentazione di successo è la determinazione accurata del volume di root e di superficie. Il volume può essere stimata contando il numero di voxel e moltiplicando per dimensione al cubo voxel 'come mostrato prima del 7. Per una determinazione più accurata della superficie della radice e volume, la isosurface del sistema radicale segmentato può essere rappresentato da una maglia di triangoli, utilizzando un algoritmo noto come Marching Cubes 10. La open-source ImageJ 11 può essere utilizzato per approssimare °volume di root e in base all'algoritmo Marching Cubes. Per quanto a nostra conoscenza, solo un numero limitato di software open-source dedicato al calcolo dei dati del volume / superficie tomografia-based per i campioni di root nel campo di centimetri e, soprattutto, è attualmente disponibile 12. Un software open-source abbiamo guardato 13 si concentra sulla crescita delle radici e si rivolge a funzioni cellulari che permettono l'analisi quantitativa volume a risoluzione di una singola cellula. Alcuni software open-source dedicato a sistemi di radici intere 14 è eccellente per i sistemi di root tubolari di piccolo diametro in base al ravvicinamento che la loro forma è in realtà tubolare. Tuttavia, alcuni lavori con immagini 2D e non sono in grado di gestire in 3D stack 14. Inoltre, la forma tubolare approssimazione può non essere valido quando apparati radicali con superfici ruvide e forme non uniformi, come quelle di alberi, sono studiati. Un altro approccio 15 utilizza due-dimensionali (2D) sequenze di immagini di rotazione innovativo eludere °e la necessità di uno scanner CT costosa. Misura, record, e visualizza radice lunghezze di sistema. Il software che abbiamo testato tra quelli disponibili in commercio solo 16-18; uno non sembra essere in grado di gestire immagini 3D pile 16, il secondo è un utensile superficie fogliare e misurazione della lunghezza della radice 17, mentre la terza è basata sull'analisi colore 18. Sulla base di questa indagine, vi suggeriamo di un'opzione a costo zero che approssima la superficie e il volume della radice indipendentemente dalla sua forma a partire dai dati tomografia 3D è desiderabile.
Basandosi sul RooTrak liberamente disponibile e ImageJ, abbiamo sviluppato un programma, chiamato imeshJ (vedi file di codice supplementare), che elabora una maglia isosuperficie (file stereolitografia superficie) generato dai dati radice segmentati, e calcola il volume e la superficie della radice da facendo semplici calcoli geometrici sui dati di maglia indice triangolo. Qui riportiamo un metodo che combina l'uso dell'imaging XCT,ricostruzione e visualizzazione dei dati (software TC Pro 3D e VG Studio), la segmentazione della radice del campione dal terreno nei dati 3D (software open-source ImageJ e RooTrak), e l'estrazione dei dati di superficie e il volume da una maglia triangolare (ImageJ e il codice imeshJ computer).
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Protocol
Attenzione: L'operazione di uno scanner a raggi X tomografia richiede sia la formazione di radiazione in generale, e la formazione sulla sicurezza radiazioni specifico dello strumento. Tutte le procedure corrispondenti relativi al laboratorio del sperimentatore devono essere seguite.
1. Root Imaging
Nota: Questo passaggio descrive l'imaging del un'erba esemplare detenute nel suo terreno originale in un vaso di plastica tubolare (un tubo di plastica con un diametro di 40 mm, altezza 210 mm, e spessore di circa 2 mm).
- Pianta posto in vaso sul manipolatore campione dello strumento ad una distanza desiderata per l'ingrandimento di destinazione. Per un impianto in un supporto del diametro di 2 pollici, il campione distanza di sorgente deve essere di circa 3 pollici (7 cm).
- Regolare le impostazioni di scansione a raggi X per ottenere il colore ottimale (livello di grigio) contrasto dell'immagine rilevatore in. Nota: Queste impostazioni sono disponibili nel software di controllo dello strumento utilizzato.
- Impostare le impostazioni di potenza a raggi X; 85 kV e 190 μA sono stati utilizzati in questo esamepio.
- Impostare il tempo di esposizione. Qui, un tempo relativamente lunga esposizione di 1 sec è stato usato per un migliore rapporto segnale-rumore.
- Impostare il numero di proiezioni e fotogrammi al di proiezione; 4 fotogrammi al di proiezione per un totale di 3.142 proiezioni è consigliato per buone statistiche di dati.
- Eseguire una correzione ombreggiatura utilizzando le condizioni di misurazione stabiliti sopra selezionando la scheda "Correzione di shading", e facendo clic su "Crea".
Nota: La correzione ombreggiatura compensa la variazione nella risposta di pixel del dispositivo di imaging quando viene illuminato con una serie costante di flusso di raggi X. Il processo richiede immagini in bianco (con il campione rimosso dal percorso ottico) con il fascio di raggi X acceso, e con il fascio spento. Questa correzione viene applicata a tutte le immagini raccolte. - Selezionare l'opzione "Minimizza artefatti ad anello" (chiamato anche "modalità spola"); il campione viene ruotato in passi angolari, mentre le immagini di proiezione vengono acquisite. Questo porta a datuna acquisizione a un ritmo più lento, ma aiuta ad eliminare artefatti ad anello.
- Avviare la scansione facendo clic sul pulsante "Acquisisci" nella scheda di acquisizione (con le impostazioni di cui sopra, raccolta di immagini richiede circa 4 ore).
2. I dati Ricostruzione
Nota: Questa sezione descrive la ricostruzione dei dati del volume 3D da immagini crude (radiografie dalla TAC).
- Caricare i dati grezzi in programma.
- Confronto prima e l'ultima immagine (che dovrebbero essere quasi identici come l'ultima immagine è presa dopo una rotazione di 360 o del campione) per assicurarsi che il campione non si mosse o le impostazioni di scansione non è cambiato durante l'acquisizione dei dati.
- Calcolare il centro di rotazione (COR) selezionando la scheda "Centro di rotazione", e facendo clic su "Start"; utilizzare le opzioni "Automatico" COR trovando con "Alta Qualità" accuratezza, e "Dual" (superiore e inferiore) fetta di selezione per il calcolo COR.
- Selezionare il volume del campione da ricostruire: selezionare la scheda "Volume", e modificare le finestre di selezione volume, con le miniature.
- Eseguire la ricostruzione per creare il file di volume contenente dati 3D facendo clic su "Start".
3. Elaborazione dati / Segmentazione
Nota: Questa sezione descrive i passi da compiere per preparare i dati ricostruiti per l'ulteriore elaborazione nel RooTrak programma per rintracciare le radici come si diramano attraverso il suolo, e isolare le radici da qualsiasi materiale circostante per produrre una pila di immagini binarie di solo il radice stessa.
- Il trattamento dei dati del volume in ImageJ per preparare una serie di immagini lavorabile RooTrak:
- Caricare il file di volume in ImageJ.
- Ottimizzare il contrasto delle immagini tra radice e suolo regolando le impostazioni di luminosità e contrasto (Clicca l'immagine / Regola / Luminosità / Contrasto). Quando la regione di interesse all'interno dell'immagine è visibile e clearly distinguibili, le impostazioni sono considerati ottimizzate.
- Salva come una serie di immagini in formato JPEG, BMP o PNG.
- Elaborazione in RooTrak di segmentare la radice:
- Carica immagine Pila in RooTrak (vai alla scheda "Strumenti", e premere "Tracker").
- Impostare i punti di seme dentro radice: clicca diversi punti all'interno di ciascuna delle sezioni di radice pertinenti visibili nella vista dall'alto fetta dei dati del volume.
- Impostare i parametri tracker "scorrevolezza" e "somiglianza" per, rispettivamente, 0,3 e 0,8,.
- Eseguire la funzione di tracciamento. Questo seguirà la radice della porzione di immagine superiore fino alla porzione inferiore.
- Dopo aver visto i dati del volume, selezionare il numero di fette in base al volume di dati utilizzabile; in questo caso, il monitoraggio è stato fermato al 200 fette, equivalente ad una profondità di 6,2 mm, in cui i confini radice divennero mal definiti (l'immagine della radice cingolato iniziato a fondersi in quello del suolo).
Nota: laimmagine Pila prodotta verrà salvata automaticamente, ovunque è stato creato la directory di output.
4. Volume e analisi di superficie
Nota: Questo passaggio descrive la generazione di mesh isosuperficie dalla serie di immagini creato da RooTrak.
- Convertire immagine Pila da RooTrak in un formato di immagine binaria in ImageJ. Selezionare "Processo", poi "binario", poi "Make Binary".
- Utilizzare il plugin ImageJ open-source, BoneJ, per creare la mesh triangolare; in ImageJ selezionare "Plugins", poi "BoneJ", poi "isosuperficie".
- Impostare "ricampionamento" e "Threshold" per, rispettivamente, 6 e 120, (impostazioni di default). Controllare "Mostra di superficie", e premere il tasto "OK".
- Sul "visualizzatore 3D" fare clic sulla scheda File, poi su "superfici di esportazione", quindi salvare come "STL (binary)".
- Aperto imeshJ, selezionare il file STL e inserire le dimensioni voxel in micron. Fai clic su "Calculate Superficie "di acquisire superficie totale della radice del campione in mm 2. Allo stesso modo, fare clic su" Calcola Volume "per ottenere volume totale di root del campione in mm 3.
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Representative Results
Il campione costituito da due steli dell'erba nativa Prairie Dropseed (Sporobolus heterolepis) e il terreno originale attorno è stato preso da una zona residenziale e collocato in un piccolo supporto a forma di tubo visibile in figura 1. La dimensione dei dati voxel ricostruiti era circa 31 um x 31 um x 31 um. Il file di volume ricostruito è stato utilizzato per creare una pila di immagini da un orientamento selezionato (vista dall'alto) utilizzando l'open-source programma di elaborazione delle immagini ImageJ 1.6 11. I dati volume è stato anche illuminarono in questo programma per aumentare il contrasto tra i valori della radice e del suolo. Dai dati ricostruiti, era chiaro che la radice e alcuni componenti del suolo, molto probabilmente la materia organica, hanno molto simili fattori di raggi X attenuazione con conseguente poco o nessun contrasto in scala di grigi nelle immagini (Figura 2).
RooTrak, il programma utilizzato per la segmentazione, è un programma open source sviluppato presso il Centro di Biologia Integrativa piante presso l'Università di Nottingham 7. E 'progettato specificamente per monitorare le radici in quanto si diramano attraverso il suolo, e isolare le radici da materiale circostante per produrre una pila di immagini binarie. RooTrak ha dimostrato di produrre segmentazioni meglio di soglia semplice per i dati radice 7, 9. Un punto seme è stato selezionato all'interno di ciascuna delle sezioni di radice pertinenti visibili nella fetta superiore dei dati del volume (Figura 3), allora la funzione di inseguimento del software è stato eseguito. I parametri RooTrak "scorrevolezza" e "somiglianza" sono stati fissati a 0,3 e 0,8 rispettivamente. Questa gamma offre costantemente una buona separazione valore di grigio e isola la regione di interesse bene. RooTrak segmentato con successo i selezionati 200 fette di dati del volume (Figura 4), che era equivalente ad una profondità di 6,2 mm. Vedi segme ntazione della radice del file di animazione (Rootvideo.mov).
ImageJ è stato utilizzato per generare una mesh triangolare isosuperfici, del volume 3D (approssima la superficie della radice isolato) dai dati prodotti dal RooTrak (Figura 5). Le impostazioni predefinite impiegati per "ricampionamento" e "Threshold" in ImageJ plug BoneJ (vedi 4.3 del protocollo) sono stati selezionati perché producono un isosuperficie dettagliata in modo relativamente rapido. Regolazione del livello di ricampionamento influenzerà la quantità di tempo che ci vuole per rendere la isosuperficie. La maglia è stato salvato nel formato STL, e imeshJ è stato utilizzato per calcolare l'area superficiale e volume del mesh. Per il volume ricostruito nel presente studio, la superficie calcolata era 351,87 millimetri 2, e il volume 47,27 millimetri 3 (vedi figura 6).
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Figura 1. L'esemplare vivo utilizzati per lo studio. Il campione erba è stato ripreso nella sua terra natale in un 7 "alto, 1.5" piatto di plastica di diametro. Cliccate qui per vedere una versione più grande di questa figura.
Figura 2. Il problema Segmentazione sinistra:. Vista dall'alto di una fetta orizzontale del campione con componenti di sostanza organica (OM) del livello di grigio simile a quello della radice destra:. Rappresentazione 3D di dati che mostra tutti i componenti che sono di grigio simili livello alla radice. clicca qui per vedere una versione più grande di questa figura.
. Figura 3. Punto di partenza RooTrak In alto a sinistra: vista dall'alto fetta dei dati del volume in cui viene avviata la semina; In alto a destra: vista aumentata della fetta sono contrassegnati da un quadrato rosso nella figura a sinistra, i punti di semi sono selezionati all'interno della radice pertinente . sezione; inferiore: La radice saturo di colore rosso viene selezionato per la segmentazione clicca qui per vedere una versione più grande di questa figura.
Figura 4. Confronto di fette da RooTrak. Tre paia rappresentativi di vista superiore fette di diversi "altezze" che mostrano la radice segmentato per RooTrak. (A - B): Fetta superiore e la corrispondente porzione dello stelo segmentato; (C - D): fetta regione medio e la corrispondente porzione della radice segmentato; (E - F):. Fetta regione inferiore e la corrispondente porzione della radice segmentato Clicca qui per vedere una versione più grande di questa figura.
Figura 5. isosuperficie della radice come catturato dal ImageJ. La superficie della radice è stata approssimata da una maglia triangolare. Si prega di cliccare qui per vedere una versione più grande di questa figura.
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Discussion
Una combinazione di raggi X tomografia computerizzata e diversi programmi open-source ha dimostrato di essere una potente combinazione per non invasivo campioni di radici di piante di immagini, dati radice del segmento, ed estrarre informazioni quantitative (area di superficie e volume) dai dati 3D. La nostra capacità di visualizzare e misurare caratteristiche è sempre limitata dalla risoluzione di scansione, nonché da limitazioni del software RooTrak. Tuttavia, la risoluzione di scansione è stato sufficiente a catturare la maggior parte delle caratteristiche del campione in questo studio, e RooTrak poté successo segmento una parte significativa della radice. La versione di RooTrak impiegato in questo lavoro non ha traccia segmenti radice viaggiare verso l'alto (ramificazione verso l'alto non era presente in misura significativa nel campione studiato qui); una versione più recente del programma affronta questo problema 9.
Come accennato nell'introduzione, una rassegna della letteratura suggerisce che una opzione software a costo zero per il calcolo della radice volumE Superficie / superficie dai dati di tomografia 3D su esemplari della gamma centimetri e, soprattutto, era altamente desiderabile. Il significato dell'approccio riferito qui è che, dopo la radice è segmentato, funziona con un formato di dati 3D creato dal ImageJ programma ampiamente utilizzato. Il cuore dell'analisi è il calcolo del volume e l'area della radice dalla sua immagine approssimata da una maglia triangolare. La maglia triangolare generata dal ImageJ nel formato STL, è rappresentato dagli indici dei triangoli che compongono il ravvicinamento superficie. ImeshJ estrae gli indici dal formato di file binario ed è in grado di calcolare la superficie dagli indici (che è semplicemente metà della grandezza del prodotto incrocio tra vettori congiungente i punti [1,2] e punti [1,3].) il volume viene calcolato costruendo un tetraedro tra i punti triangolo e l'origine, e trovare il triplo prodotto scalare tra i vettori posizione del triangolo. Anche se ci sono diversi risorse per tali calcoli, la sfida era quella di calcolare in modo efficiente la superficie e il volume per maglie che contenevano verso l'alto di 10 milioni di triangoli (come può essere il caso in strutture di root più grandi.) Eliminando le strutture ad anello dal codice, che processare i triangoli uno per uno, e l'attuazione di diversi metodi che consentono l'elaborazione simultanea di più punti di dati, siamo stati in grado di eseguire i calcoli su un 6 milioni-triangolo maglia in meno di 5 secondi. Per quanto riguarda la dimensione del campione, una pianta in vaso in un contenitore di 20 once coprirebbe l'intera gamma del rivelatore sotto lo stesso ingrandimento e si tradurrebbe in una immagine Pila 2.000 fetta come set di dati. Se estrapoliamo la velocità del calcolo da un'immagine pila 200 porzioni (la dimensione del campione della radice trattati in questo studio, 6.2 mm) trasformati in 5 sec ad una pila di 2.000 slice, imeshJ deve ancora elaborare che in 1 min .
I prodotti di questo metodo sono la superficie e il volumedel campione radice, e determinati senza rimuovere la pianta dal suolo, o disturbare in alcun modo. La superficie è calcolato 351,87 millimetri 2, il volume è 47,27 millimetri 3. Altri, intermedi, prodotti sono una visualizzazione 3D della struttura della radice, e la maglia triangolare delle radici (Figura 6).
Le fasi critiche nel presente protocollo sono tomografica non invasiva del campione per fornire dati con sufficiente contrasto densità (passaggio 1 Protocol), la segmentazione della porzione di radice di studi dal resto del campione (fase 3), e calcolo del volume di root e la superficie dalla mesh triangolare isosuperficie (punto 4). Per ottenere un contrasto ottimale densità, le impostazioni di alimentazione a raggi X, 85 kV e 190 μA, sono stati scelti in base alla risposta del rivelatore per il presente campione; bassa potenza a raggi X avrebbe prodotto contrasto di colore inferiore, mentre la potenza più elevata avrebbe saturato rivelatore. La caratteristica del livello istogramma grigio del software di raccolta dati guida l'utente nel decidere quali impostazioni di alimentazione da utilizzare. In generale, i campioni del suolo-pianta un notevole contenuto organico tendono a richiedere più bassa (> 100 kV) impostazioni di tensione radiografici.
La precisione della superficie calcolata dipende dal presupposto che il isosurface prodotta da ImageJ è una ragionevole approssimazione alla superficie effettiva della radice. Questa ipotesi è ragionevole per ampi segmenti di root, ma può risultare in modo minore, quando le radici di dimensioni paragonabili alle dimensioni voxel vengono esposte. Per il campione in questo studio, la dimensione della radice intera e suoi segmenti erano grandezze maggiori di quelle del voxel. I / BoneJ impostazioni di default ImageJ (vedi parametro "Threshold" in 4.3 del protocollo) con conseguente 3.6x10 -4 mm 2 triangoli rispetto al 9.6x10 -4 mm image 2 dimensione dei pixel deve aver fornito una stima accurata della radice superficie di unrea. Per campioni con caratteristiche più piccole che richiedono maggiore dettaglio, il numero di triangoli che approssimano la superficie può essere aumentata (formato triangolo diminuita) abbassando il valore di "Threshold". Ciò comporterà più tempo di calcolo. Per i segmenti di root con dimensioni si avvicina alla dimensione voxel, la risoluzione strumentale diventa il collo di bottiglia, dal momento che la rappresentazione voxel diventa meno accurato. La precisione della figura volume calcolato dipende anche nell'ipotesi sopra, ma in misura minore perché radici piccolo diametro contribuiscono proporzionalmente inferiore al volume della radice rispetto alla superficie della radice. Tuttavia, una sezione trasversale più piccola della radice può essere scansionato altrettanto efficace se la distanza dalla sorgente di raggi X è minimizzato. In altre parole, segmenti di radice richiedono dati ad alta risoluzione, avrebbe bisogno di essere ri-scansionato con un ingrandimento maggiore, e metriche più accurate possono essere ottenute. La precisione del calcolo dell'area superficiale può anche esserecolpiti dalla segmentazione imperfetta della radice dal terreno. Mentre la nostra capacità di distinguere la radice dal terreno dipende dal colore (livello di grigio) di contrasto ottenuto nel passaggio di imaging, miglioramento della fase di segmentazione contribuirebbe a ridurre eventuali errori nel calcolo. Sviluppo di un nuovo codice in grado di migliorare il processo di segmentazione RooTrak è in corso. Il calcolo svolto da imeshJ stata verificata confrontando l'output del programma per semplici, campioni monocomponenti di volume noto e superficie nel nostro laboratorio.
Questa metodologia di elaborazione di dati 3D dovrebbe essere applicabile ad altri sistemi materiali / campione in cui vi è la connettività tra i componenti di simile attenuazione dei raggi X e le difficoltà sorgono con la segmentazione del campione. ImeshJ lavorerà su dati 3D da qualsiasi fonte (PET, risonanza magnetica) su qualsiasi oggetto di interesse finché una serie di immagini viene creato dai dati, che viene utilizzato per creare un isosuperfici, e il file STLche imeshJ utilizza. L'area e volume figure superficiali calcolato dovrebbero essere confrontati con i valori ottenuti sullo stesso campione con altri mezzi (da sviluppare) per valutare l'accuratezza di questi calcoli. Tale confronto sarà importante per la nostra capacità di perfezionare ulteriormente il codice imeshJ. I piani futuri includono lo sviluppo di un nuovo strumento di monitoraggio delle radici e il codice imeshJ per l'imaging high-throughput di campioni radici delle piante.
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Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| X-Tek/Metris XTH 320/225 kV | Nikon Metrology | X-ray tomography scanner | |
| Inspect X | Nikon Metrology | Instrument control software | |
| CT Pro 3D | Nikon Metrology | Reconstruction software, version XT 2.2 | |
| VG Studio MAX | Visual Graphics GmbH | Visualization software for 3D volumes, version 2.1.5 | |
| ImageJ | Open-source | Image processing and analysis software, version 1.6 | |
| RooTrak | Open-source | Root segmentation software, version 0.3.1-b1 beta | |
| imeshJ | EMSL | MATLAB script developed by the authors | |
| Prairie dropseed grass sample | Sample obtained from ground in residential area |
References
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