Использование гиперспектральной камеры Specim IQ для выявления заболеваний и химического состава растений
Компания АЗИМУТ ФОТОНИКС предоставляет своим клиентам бесплатно протестировать гиперспектральные камеры Specim и провести анализ своих образцов с помощью данной технологии. Недавно портативная гиперспектральная камера Specim IQ была предоставлена Институту цитологии и генетики СО РАН (г. Новосибирск). По итогам проведенных экспериментов была опубликована статья в журнале "Вавиловский журнал генетики и селекции" совместно с СФНЦА РАН, ИАиЭ СО РАН, ИВТ СО РАН.
Мобильная гиперспектральная камера Specim IQ использовалась для исследований заболевания проростков четырех сортов пшеницы обыкновенной корневой гнилью (возбудитель – гриб Bipolaris sorokiniana Shoem.), а также для анализа мякоти клубней картофеля 82 линий и сортов.
Для проростков были получены спектральные характеристики и по полученным данным определены наиболее информативные спектральные признаки (индексы) для обнаружения корневой гнили. Анализ гистограмм значений вегетационных индексов показал, что индексы TVI и MCARI наиболее информативны для обнаружения патогена на проростках пшеницы по данным гиперспектральной съемки. Показано, что спектры сортов картофеля имеют наибольшие различия в области длин волн 900–1000, 400–450 нм, что в первом случае может быть связано с уровнем содержания воды, а во втором – с формированием в клубнях меланина. Кроме того, для ряда сортов были установлены минимумы в спектрах отражения, соответствующих хлорофиллу a. Результаты демонстрируют возможности камеры Specim IQ для проведения исследований гиперспектрального анализа растительных объектов.
Эксперимент
Образцы
Исследования проводили в лабораторных условиях (вегетационный опыт – водные культуры) на проростках районированных сортов мягкой яровой пшеницы селекции Сибирского научно-исследовательского института растениеводства – филиала ИЦиГ СО РАН: Новосибирская 18, Новосибирская 44, Сибирская 21 и Омского АНЦ – Омская 18. Для проведения съемки с помощью гиперспектральной камеры использовали побеги проростков пшеницы с признаками поражения корневой гнилью (штрихи и полосы темно-бурого цвета).
В исследовании использованы 82 образца картофеля (S. tuberosum L.) из коллекции ИЦиГ «ГенАгро» (Новосибирск). Все сорта и гибриды, анализируемые в ходе эксперимента, были выращеныв полевых условиях (в пределах одной локации) с июня по начало сентября 2018 г. Все образцы были посажены одновременно или с разницей в один день и выкопаны таким же образом. Для проведения съемки с помощью гиперспектральной камеры использовали срезы клубней. Срезы в пределах изучаемого сорта или гибрида выполняли непосредственно перед съемкой.
Получение гиперспектральных изображений
Спектральные характеристики проростков пшеницы и клубней картофеля для анализа были собраны с помощью гиперспектральной камеры Specim IQ (Spectral Imaging Ltd.). Эта камера позволяет оцениватьтспектры отражения в интервале 400–1000 нм. Спектральное разрешение камеры составляет 7 нм и включает 204 полосы, пространственное разрешение сенсора – 512 × 512 пикселей.
Камера была установлена на штативе над столом, на расстоянии 15–20 см от образца, расположенного на белом листе бумаги. Образцы освещались тремя галогенными лампами: две мощностью 500 Вт, одна – 700 Вт, как это рекомендовано в инструкции к камере. Перед съемкой проводилась калибровка камеры с помощью калибровочной панели, после этого при получении серий снимков панель удаляли из кадра.
Обработка спектральных изображений
Предварительный визуальный контроль качества гиперспектральных изображений осуществлялся с помощью программы Specim IQ Studio software. Для массовой обработки изображений использовали библиотеки языка Python. Извлечение данных по интенсивности спектральных линий из выходных файлов Specim IQ в формате envi проводили с помощью пакета spectral. Сглаживание спектров было выполнено с использованием фильтра Савицкого–Голая (Savitzky, Golay, 1964), программа savgol_filter – из пакета scipy.
Выделение областей проростков и срезов клубней осуществляли на основе анализа интенсивности сигнала по различным линиям спектра (белый фон имел практически одинаковую интенсивность отражения по всем линиям спектра).
Для исследования были взяты от трех до пяти гиперспектральных изображений здоровых и зараженных проростков для каждого сорта пшеницы. При получении спектральных кривых проводили сегментацию изображений и использовали средние значения спектральных яркостей выделенных сегментов по нескольким изображениям. При анализе проростков рассчитывали серию вегетационных индексов, как это было описано ранее в работе (Дубровская и др., 2018).
При анализе клубней для каждого изображения были выбраны случайным образом 6000 пикселей (выборка с возвращением), принадлежащих области мякоти клубня, и по ним усредняли значение интенсивностей для каждой линии спектра. Полученные таким образом средние значения характеризовали спектры каждого из 82 образцов мякоти картофеля.
Для предсказания содержания крахмала и мезги в клубнях картофеля по гиперспекральным данным применен метод частных наименьших квадратов (PLS), в качестве зависимых переменных рассматривали значения содержания крахмала или мезги, независимыми переменными были значения первой производной интенсивностей спектра (дифференциальные кривые).
Результаты
Анализ данных по корневой гнили пшеницы
Анализ спектральных кривых, полученных для проростков разных сортов пшеницы, показал, что отражательные характеристики здоровых проростков пшеницы и инфицированных возбудителем обыкновенной корневой гнили злаков отличаются в исследуемых частях спектра – видимой (400–700 нм) и ближней инфракрасной области (700–900 нм) (рис. 1).
Рис.1 Спектры отражения проростков пшеницы: синяя кривая - здоровые побеги, красная кривая - зараженные образцы.
Различия отражательных характеристик в определенных зонах спектра послужили основой для применения вегетационных индексов для обнаружения и диагностики корневой гнили на посевах и распознавания особенностей здоровых и пораженных заболеванием всходов пшеницы. Анализ гистограмм значений вегетационных индексов показал (рис. 2), что индексы TVI и MCARI наиболее информативны для обнаружения патогена на проростках пшеницы, по данным гиперспектральной съемки.
Рис. 2 Плотность распределения индексов TVI и MCARI по классам рассады (Новосибирская 18): синие столбики - здоровые растения; красные столбики - зараженные растения. Выноски указывают примерные значения и стандартные отклонения индексов.
Анализ мякоти клубней картофеля
Спектральные кривые мякоти клубней 82 образцов картофеля представлены на рис. 3, а. Из диаграмм видны две характерные спектральные области, в которых наблюдаются существенные различия в интенсивности спектров отражения различных сортов: 420–470 и 860–980 нм.
Рис. 3 Спектральные особенности клубней картофеля 82 генотипов: а - средняя интенсивность отражения для 204 спектральных линий в пределах 400–1000 нм; б - дифференциальные кривые.
Более детальный анализ показал, что все образцы в выборке можно разделить на три группы по значению величин интенсивности спектра в этих двух областях. Эти три кластера оказались хорошо различимы на графике рассеяния для двух главных компонент, полученных при анализе производных от спектров (рис. 4). На этой диаграмме также видно, что пиксели клубней одного сорта формируют компактные облака, которые хорошо отделяются от областей, соответствующих другим генотипам картофеля.
Рис. 4 Рассеяние двух основных компонентов в 82 полученных образцах по главному компоненту анализа дифференциальных кривых. Ось X: компонент 1 (отклонение 79.9%); Ось Y: компонент 2 (12.9% вариации).
Обсуждение результатов
Проведенные исследования показали возможность применения камеры Specim IQ для анализа спектров отражения растительных образцов (проростков пшеницы и срезов клубней картофеля). В первом случае удалось выявить значимые различия в спектрах проростков здоровых и пораженных корневой гнилью. Обнаружено, что различия в спектрах можно описать за счет изменения ряда известных индексов, в частности TVI и MCARI, связанных с содержанием хлорофилла.
При анализе срезов клубней картофеля выделили две области спектра (400–450 и 900–1000 нм), в которых наблюдаются наибольшие различия в выборке образцов. Полученные данные говорят о возможности анализа состава картофеля: выявления мелатонина, хролофилла, групп ОН. Оценка скорости потемнения среза клубня (образования мелатонина) имеет практическое значение при производстве чипсов и полупродуктов для жареного картофеля. Анализ наличия хлорофилла в картофеле позволяет судить о том, экспонировался ли картофель на свету и, соответственно, есть ли риск присутствия в нем ядовитого алкалоида соланина. Таким образом, использование гиперспектральной камеры имеет значительный потенциал для оценки наличия метаболитов в картофеле по его срезу и автоматизации процессов переработки картофеля в продукты с высокой добавленной стоимостью.
Заключение
С помощью гиперспектральной камеры Specim IQ проведен анализ двух типов биологических образцов: проростков пшеницы четырех сортов с поражением корневой гнилью (возбудитель – B. sorokiniana Shoem.) и здоровых. Выявлено наличие различий в спектрах здоровых и пораженных растений, определены индексы TVI и MCARI, которые в наибольшей степени различаются для здоровых и больных проростков. Анализ мякоти клубней картофеля показал выраженные группы образцов, которые различаются по интенсивности спектров отражения в областях 400–450 и 900–1000 нм, что может быть связано с областями поглощения меланина в первом случае (почернение мякоти) и молекул воды и групп OH – во втором (содержание влаги).
