L'évaluation virtuelle basée sur la modélisation de l'architecture du système racine (RSA) a une grande valeur dans l'optimisation des stratégies d'échantillonnage de base. Sur la base de l'ensemble de données de mesure de deux cultivars de maïs ayant des angles de racine axile contrastés, Wu et al. construire des modèles RSA tridimensionnels contrastés de plants de maïs individuels dans lesquels les différents angles d'enracinement latéral sont représentés.

Les modèles d'architecture tridimensionnelle du système racinaire reconstruits pour des plants de maïs individuels au stade de remplissage du grain de deux cultivars, ZD958 et XY335, avec des angles de racine axile contrastés
Les modèles d'architecture tridimensionnelle du système racinaire reconstruits pour des plants de maïs individuels au stade de remplissage du grain de deux cultivars, ZD958 et XY335, avec des angles de racine axile contrastés. L'architecture spatiale des racines axiles a été reconstruite à l'aide de données numérisées pour les racines axiles. L'architecture des racines latérales a été reconstruite en faisant correspondre les données numérisées des racines latérales de ZD958 avec les racines axiles des deux cultivars. Les angles aigus et obtus des racines latérales ont été définis dans la reconstruction dans laquelle les racines latérales avec des angles aigus ayant une forte préférence pour la direction verticale et celle avec des angles obtus ayant une forte préférence pour la direction horizontale. Les segments rouges, jaunes et verts sont respectivement des racines latérales de premier, secondaire et tertiaire ordre.

Les précisions de diverses stratégies d'échantillonnage de carottes pour estimer la densité de longueur des racines (RLD), y compris une nouvelle stratégie d'échantillonnage à deux carottes basée sur un algorithme de pondération de surface, sont évaluées à l'aide de ces modèles. La nouvelle stratégie d'échantillonnage à deux carottes est très prometteuse en tant que moyen rentable d'obtenir des estimations RLD de bonne qualité pour le maïs.

Ce papier fait partie de la Annals of Botany Numéro spécial sur la modélisation fonctionnelle-structurelle de la croissance des plantes. Il sera en accès libre jusqu'en juin 2018, puis disponible uniquement aux abonnés jusqu'en avril 2019, date à laquelle il sera à nouveau en accès libre.