一、根系數據的重要性
1. 根系數據的處理難度
根系是植物隱藏的一半，根系研究數據龐大。科研人員需要將數據有效提取并進行軟件處理，得出想要的圖、表，撰寫論文將實驗成果完美表達。從實驗設計到論文發表，整個過程需要花費大量的時間精力。
2. 根系數據量的龐大
俗話說“樹有多高，根有多深”，一棵大樹的地下部分常常會比地上部分還要龐大。這樣植物才能更好地根深蒂固，開花結果。曾經有一位科學家統計了一株生長良好的黑麥的根，發現這株黑麥的根約有1400萬條。如果一根根連接起來，全長達600千米。這些根一共有150億條根毛，根毛全長1萬千米。精確計算表明：這株黑麥所有根的總面積是莖和葉總面積的130倍。龐大的根系是不是很神奇呢？
根系圖片的數據量也是比較大的。通常情況下，設置100個采樣點，每個采樣點采集4個土層的圖像信息，一次觀測，就有400張圖片信息。如果涉及全生育期的監測，需要觀測4-8次的話，圖片數據量就達1600-3200張了。科學研究來不得半點馬虎，認真從大量數據中找到規律，提取經驗是必須的功課。
二、根系數據處理解決方案
1. 利用根系分析軟件高效精確分析根系數據。
根系分析軟件可以更加全面和精準的測量各種參數，包括：
12種單根系參數、
30種活根死根統計學參數、
30種拓撲統計學參數、
5種根系節點趨勢參數、
使得數據分析更可靠；
更有豐富的快捷鍵，有效提高數據處理速度。
三、服務案例
1. 案例一
某用戶關注不同土層的根系生長量及根系長度，提供給我們圖片數據包。
解析過程如下：
A圖片拼接
將同一個采樣點的4個土層的圖像進行拼接，去除重疊部分，得到完整連續的圖像。
B土層切割
按照實驗要求，以10cm為一個層次（按實驗需求），切割圖片。
C去除土壤背景
利用根系分析軟件去除圖片的所有雜質，利用軟件進行生物量估算。
D數據統計匯總
利用軟件分析得出得到相應的根系深度的生物量估算數據以及根系長度數值，得到原始數據表。
E利用根系分析軟件也可以直接出圖。
2. 案例二
某中心主要做小麥的育種栽培，使用根系原位監測系統，在干旱條件下通過根系情況的觀察，選擇抗旱性強的小麥品種，來指導干旱、少水條件下小麥的栽培生產，以適應未來可能氣候變化的影響。
在大棚內采用盆栽的方式，播種不同品種的小麥，在播種前就預先埋設好根管，待麥苗長出地面一段時間后，開始采集根系圖像，設置一周作為一個周期，進行小麥根系監測。
待到一定時間段后，通過小麥苗的生長狀況即是否存活，進行根系與抗旱性等分析。我們做根系數據的分析，大大節省了老師的時間與精力，使得數據處理與論文撰寫與投稿同步進行，極大地提高了工作效率。