黄土高原地区为响应城镇化建设,加快低碳经济发展与绿色转型,助力实现“黄河流域生态保护和高质量发展”等国家发展战略,开展了大规模退耕还林还草等生态工程建设,植被增加的面积占植被总面积的91.90%,在控制土体侵蚀、水土流失等方面发挥了重要作用。植物根系通过增加根系通道的入渗能力,改变土壤质地、有机含量和化学成分,并影响土体的抗剪强度,从而达到防风固土、固碳释氧的生态效益。因此解译植物根系三维结构特征,探明植物根系特征参数,有助于进一步完善植物根系保土机理,为有效防控黄土地区水土流失等问题提供理论和方法基础。本文在充分搜集区域植被类型、气象水文、工程地质等资料的基础上,以含根黄土试样为研究对象,采用计算机断层扫描（CT）、图像滤波去噪、图像分割、深度学习等技术手段,针对上述需求进行深入探讨,量化分析了植物根系三维结构特征。主要结论如下:（1）采用资料收集、野外踏勘、无人机航测等技术手段,全面分析植物根系固土机理,遴选植物类型。基于CT扫描、滤波降噪技术,获取完整含根黄土试样CT图像。综合分析含根黄土试样CT图像分割方法（OTSU阈值法、三维区域生长法和UNet神经网络识别法）,明确UNet神经网络识别法分割精度相对较高、抑制噪声能力相对较强等优势。（2）基于UNet神经网络识别法网络深度不够、特征信息提取不全面、缺乏对多尺度植物图像的包容性等缺陷,借助深度学习等技术,进行优化改进。融合金字塔卷积,通过植物根系多尺度特征提取,提高识别精度;添加CBAM注意力模型,通过通道和空间维度进行自适应特征优化,抑制噪声等无用信息,突出目标区域特征;添加位置注意力模型,提高了植物根系三维结构识别精度。实验结果比UNet神经网络在Dice系数上提升了2.1%,IoU提升了4.3%,实现了对植物根系特征信息精准提取。（3）借助MATLAB、Avizo等软件,构建了植物根系三维结构模型。基于三维结构重建和三维结构细化技术,提取植物根系结构骨架。结合参数测量公式,自动化测量植物根系特征参数,包括体积、表面积、根体积含量、根系长度,根长密度、根系径级分布、根系倾角范围,实现了对植物根系的定量分析。（4）对比分析本方法和人工标注标准提取的植物根系三维结构参数,各参数平均误差小于5%,误差来源主要为识别中对根系尖端提取不够完整,且存在欠分割和过分割现象,造成根长、体积和表面积有所损失。