作物根系是为植株提供养分和水分的重要器官。如果根系受到病菌侵害,会造成植株死亡、农作物减产。由于根部病害发病处于地下土壤环境中,与侵染地上植株的作物病害相比,更难及时检测。本论文以油菜为对象,利用磁共振弛豫谱及成像技术对油菜根肿病进行早期无损检测。主要研究内容及结果如下:（1）研究了不同土壤含水率、土壤体积和测量高度对采集油菜根系的磁共振T2弛豫谱数据的影响,并基于根系磁共振T2弛豫谱建立了油菜根肿病判别分析模型。土壤含水率对根系样本的磁共振T2弛豫谱有显著影响,而土壤体积和测量高度对根系T2弛豫谱没有显著影响。感病油菜根系的T2弛豫时间大于健康根系弛豫时间,感病根系峰面积大于健康根系峰面积。基于根系弛豫谱数据,建立的梯度提升树（GBDT）和随机森林模型（RF）均可以取得87.5%的油菜根肿病判别准确率。进一步将根系弛豫谱和根系鲜重进行特征融合后的RF模型,在验证集和测试集准确率均可提高到93%以上。（2）研究了土壤类型、土壤含水率、成像参数设置等对油菜根系磁共振成像的影响,确定了有利于根系磁共振成像的土壤含水率,以及油菜根系磁共振成像的最佳成像方式和成像参数。土壤含水率超过198%时,根系的磁共振断层图像的可识别性明显下降。考虑到根系需要一定的水分满足生长发育需要,实现根系磁共振成像的土壤含水率不宜超过130%。采用SNR、CNR和成像时间,系统研究了5个关键成像参数对根系成像的影响,确定了油菜磁共振成像的最佳成像方式和成像参数组合（T2加权成像:长TR=3000ms,短TE=18.14ms）。利用优选成像参数,可检测到的油菜根系最小直径为1mm。（3）利用磁共振序列图像的根系直方图特征,建立基于根部内部组织信息的油菜根肿病检测模型;结合计算机图形学等技术,实现了油菜根系三维重建,并采用交互测量技术获取根系三维构型参数,对油菜根系三维构型参数变化规律进行定量分析;因此建立的基于外部形态构型的油菜根肿病检测模型,可实现对油菜根肿病的早期准确检测。利用磁共振图像中提取的油菜根系直方图特征,建立基于根部内部组织信息的油菜根肿病RF模型,在验证集和测试集均取得90%以上的准确率。构建了油菜根系三维模型,利用交互测量技术对根系三维构型参数原位测量,定量分析根肿病胁迫下的油菜根系三维构型参数变化规律。结果表明,根系体积、根系最大直径、根系分支总数、根系最大深度等参数,能够有效反映根系受根肿病侵害的状况,可用于油菜根肿病的早期检测和预警。基于上述外部形态构型参数建立的油菜根肿病RF模型,在验证集和测试集均达到95%以上。