vimjourСельскохозяйственные машины и технологииAgricultural Machinery and Technologies2073-7599Federal State Budgetary Scientific Institution «Federal Scientific Agroengineering Center VIM»10.22314/2073-7599-2021-15-1-4-8vimjour-409Research ArticleПРИБОРЫ И ОБОРУДОВАНИЕDEVICES AND EQUIPMENTОпределение стабильности развития растений в светокультуре с использованием гиперспектральной сьемкиDetermination of Plant Developmental Stability in Plant Lighting with Hyperspectral ImagingРакутькоС. А.RakutkoS. A.

Сергей Анатольевич Ракутько, доктор технических наук, главный научный сотрудник

Санкт-Петербург

Sergei A. Rakutko, Dr.Sc.(Eng.), chief researcher

Saint-Petersburg

sergej1964@yandex.ruРакутькоЕ. Н.RakutkoE. N.

Елена Николаевна Ракутько, научный сотрудник

Санкт-Петербург

Elena N. Rakutko, researcher

Saint-Petersburg

 

МишановА. П.Mishanov,A. P.

Алексей Петрович Мишанов, старший научный сотрудник

Санкт-Петербург

Alexey P. Mishanov, senior reseacher

Saint-Petersburg

Институт агроинженерных и экологических проблем сельскохозяйственного производства – филиал Федерального научного агроинженерного центра ВИМРоссияInstitute for Engineering and Environmental Problems in Agricultural Production (IEEP) – branch of Federal Scientific Agroengineering Center VIMRussian Federation20212403202115148Copyright © Ракутько С.А., Ракутько Е.Н., Мишанов А.П., 20212021Ракутько С.А., Ракутько Е.Н., Мишанов А.П.Rakutko S.A., Rakutko E.N., Mishanov, A.P.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.vimsmit.com/jour/article/view/409

Показали, что для оптимизации светокультуры необходим удобный, точный и быстрый способ оценки степени влияния факторов окружающей среды на растения. Подчеркнули важность неразрушающего мониторинга физиологического  состояния сельхозкультур, для чего привлекают технологии феномики, например дистанционное зондирование при помощи гиперспектральных камер.

(Цель исследования) Выявить возможности применения гиперспектральной сьемки для определения стабильности развития растений.

(Материалы и методы) В качестве меры благоприятности воздействия факторов окружающей среды на рост и развитие растений приняли стабильность их развития, численно характеризуемая величиной флуктуирующей асимметрии. Предложили использовать в качестве билатерального признака вегетационные индексы, определяемые по спектрам отражения листа. Объектом исследований в лабораторных условиях стали ювенильные растения огурца. Спектральные характеристики листьев огурца, выращенных под различным спектральным составом излучения, определяли с помощью гиперспектральной камеры Specim IQ. Информацию о спектральных коэффициентах отражения извлекали из полученного гиперкуба данных. Для примера вычисления вели для Normalized Difference Vegetation Index.

(Результаты и обсуждение) Выявили различия в показателях продуктивности растений, выращиваемых под различными спектрами. Отметили существенную частоту встречаемости асимметрии Normalized Difference Vegetation Index по двум половинам поверхности листа огурца. Подтвердили флуктуирующий характер этой асимметрии. Нашли, что при спектре, обеспечивающем большую продуктивность растений, наблюдаются меньшие значения величины флуктуирующей асимметрии, что свидетельствует о большей стабильности развития растений.

(Выводы) Предложили способ определения стабильности развития растения с помощью гиперспектральной камеры. Показали, что он основан на оценке флуктуирующей асимметрии вегетационных индексов, вычисляемых для точек поверхности листа, расположенных в одинаковых условиях относительно границы его левой и правой половин. Согласно предварительной оценке возможности определения стабильности развития по результатам фенотипирования на примере растений огурца показали реализуемость способа и его практическую применимость.

The authors showed that a convenient, accurate and fast way of assessing the degree of influence of environmental factors on plants was needed to optimize photoculture. They emphasized the importance of non-destructive monitoring of crops physiological state of, for which they used phenomics technologies, for example, remote sensing using hyperspectral cameras.

(Research purpose) To reveal the possibility of using hyperspectral imaging to determine the plant developmental stability.

(Materials and methods) As a measure of the favorable impact of environmental factors on the growth and development of plants, their developmental stability was taken, numerically characterized by the fluctuating asymmetry value. The authors proposed to use vegetation indices determined from the leaf reflection spectra as a bilateral feature. The object of experimental research was juvenile cucumber plants. The studies were carried out in laboratory conditions. The spectral characteristics of cucumber leaves grown under different light quality of radiation were determined using a Specim IQ hyperspectral camera. Information on the spectral reflectances was extracted from the resulting data hypercube. As an example calculations were performed for Normalized Difference Vegetation Index.

(Results and discussion) The authors revealed differences in the productivity indicators of plants grown under different light quality. They revealed a significant frequency of occurrence of Normalized Difference Vegetation Index asymmetry in two halves of the cucumber leaf surface. The fluctuating nature of this asymmetry was confirmed. They found that with a light quality providing a higher productivity of plants, lower values of fluctuating asymmetry were observed, which indicate greater stability of plant development.

(Conclusions) The authors proposed a method for determining the plant developmental stability using a hyperspectral camera. The method was based on the assessment of the fluctuating asymmetry of vegetation indices calculated for points on the leaf surface, characterized by the same location conditions relative to the border of its left and right halves. A preliminary assessment of the possibility of determining the developmental stability by the results of phenotyping using the example of cucumber plants showed the feasibility of the method and its practical applicability.

 

светокультурафлуктуирующая асимметриябилатеральные признакибиометрияфеномика растенийвысокопроизводительное фенотипированиегиперспектральная камеравегетационный индексphotoculturefluctuating asymmetrybilateral traitsbiometricsplant phenomicshigh-performance phenotypinghyperspectral cameravegetation indexReferencesDorokhov А.S., Grishin А.P., Grishin А.А. Printsipy sinergetiki i eksergeticheskogo modelirovaniya dlya upravleniya productsionnymi processami v zakrytykh iskusstvennykh agroekosistemakh (ZIAES) [Principles of synergy and exergy modeling for managing production processes in closed artificial agroecosystems (CAAES)]. Agrotekhnika i energoobespetchenie. 2019. N3(24). 128-139 (In Russian).Dorokhov А.S., Grishin А.P., Grishin А.А. Printsipy sinergetiki i eksergeticheskogo modelirovaniya dlya upravleniya productsionnymi processami v zakrytykh iskusstvennykh agroekosistemakh (ZIAES) [Principles of synergy and exergy modeling for managing production processes in closed artificial agroecosystems (CAAES)]. Agrotekhnika i energoobespetchenie. 2019. N3(24). 128-139 (In Russian).Rakut’ko S.A., Markova A.E., Mishanov A.P., Rakut’ko E.N. Energoekologiya svetokul’tury - novoe mezhdisciplinarnoe nauchnoe napravlenie [Energyecology of plant lighting is a new interdisciplinary scientific direction]. Tekhnologii i tekhnicheskie sredstva mekhanizirovannogo proizvodstva produktsii rastenievodstva i zhivotnovodstva. 2016. N90. 14-28 (In Russian).Rakut’ko S.A., Markova A.E., Mishanov A.P., Rakut’ko E.N. Energoekologiya svetokul’tury - novoe mezhdisciplinarnoe nauchnoe napravlenie [Energyecology of plant lighting is a new interdisciplinary scientific direction]. Tekhnologii i tekhnicheskie sredstva mekhanizirovannogo proizvodstva produktsii rastenievodstva i zhivotnovodstva. 2016. N90. 14-28 (In Russian).Zorina A. A. Metody statisticheskogo analiza fluktuirujushhej asimmetrii [Methods for statistical analysis of fluctuating asymmetry]. Principy ekologii. 2012. N3. 24-47 (In Russian).Zorina A. A. Metody statisticheskogo analiza fluktuirujushhej asimmetrii [Methods for statistical analysis of fluctuating asymmetry]. Principy ekologii. 2012. N3. 24-47 (In Russian).Zakharov V.M., Trofimov I.E. Morfogeneticheskij podhod k ocenke zdorov’ja sredy: issledovanie stabil’nosti razvitija [Morphogenetic approach to assessing environmental health: research on developmental stability]. Ontogenez. 2017. Vol. 48. N6. 433‑442 (In Russian).Zakharov V.M., Trofimov I.E. Morfogeneticheskij podhod k ocenke zdorov’ja sredy: issledovanie stabil’nosti razvitija [Morphogenetic approach to assessing environmental health: research on developmental stability]. Ontogenez. 2017. Vol. 48. N6. 433‑442 (In Russian).Granier C., Vile D. Phenotyping and beyond: modelling the relationships between traits. Current Opinion in Plant Biology. 2014 Vol. 18. 96-102 (In English).Granier C., Vile D. Phenotyping and beyond: modelling the relationships between traits. Current Opinion in Plant Biology. 2014 Vol. 18. 96-102 (In English).Demidchik V.V., Shashko A.Yu., Bondarenko V.Yu., et al. Fenomika rasteniy: fundamental’nye osnovy, programmno-apparatnye platformy i metody mashinnogo obuchenija [Plant phenomics: fundamental foundations, software and hardware platforms and machine learning methods]. Fiziologiya rasteniy. 2020. Vol. 67. N3. 227-245 (In Russian).Demidchik V.V., Shashko A.Yu., Bondarenko V.Yu., et al. Fenomika rasteniy: fundamental’nye osnovy, programmno-apparatnye platformy i metody mashinnogo obuchenija [Plant phenomics: fundamental foundations, software and hardware platforms and machine learning methods]. Fiziologiya rasteniy. 2020. Vol. 67. N3. 227-245 (In Russian).Pieruschka R., Schurr U. Perspective plant phenotyping: past, present, and future. Plant Phenomics. 2019. Article 7507131 (In English).Pieruschka R., Schurr U. Perspective plant phenotyping: past, present, and future. Plant Phenomics. 2019. Article 7507131 (In English).Walter A., Liebisch F., Hund A. Plant phenotyping: from bean weighing to image analysis (review). Plant Methods. 2015. Article 14 (In English).Walter A., Liebisch F., Hund A. Plant phenotyping: from bean weighing to image analysis (review). Plant Methods. 2015. Article 14 (In English).Bolger M., Schwacke R., Gundlach H., Schmutzer T., Chen J., Arend D., Oppermann M., Weise S., Lange M., Fiorani F., Spannagl M., Scholz U., Mayer K., Usadel B. From plant genomes to phenotypes. Journal of Biotechnology. 2017. Vol. 261. 46-52 (In English).Bolger M., Schwacke R., Gundlach H., Schmutzer T., Chen J., Arend D., Oppermann M., Weise S., Lange M., Fiorani F., Spannagl M., Scholz U., Mayer K., Usadel B. From plant genomes to phenotypes. Journal of Biotechnology. 2017. Vol. 261. 46-52 (In English).Fahlgren N., Gehan M.A., Baxter I. Lights, camera, action: high-throughput plant phenotyping is ready for a close-up. Current Opinion in Plant Biology. 2015 .Vol. 24. 93-99 (In English).Fahlgren N., Gehan M.A., Baxter I. Lights, camera, action: high-throughput plant phenotyping is ready for a close-up. Current Opinion in Plant Biology. 2015 .Vol. 24. 93-99 (In English).Afonnikov D.A., Genaev M.A., Doroshkov A.V., Komyshev E.G., Pshenichnikova T.A. Metody vysokoproizvoditel’nogo fenotipirovaniya rasteniy dlya massovykh selekcionno-geneticheskikh eksperimentov [Methods for high-throughput plant phenotyping for mass selection and genetic experiments]. Genetika. 2016. Vol. 52. 788 (In Russian).Afonnikov D.A., Genaev M.A., Doroshkov A.V., Komyshev E.G., Pshenichnikova T.A. Metody vysokoproizvoditel’nogo fenotipirovaniya rasteniy dlya massovykh selekcionno-geneticheskikh eksperimentov [Methods for high-throughput plant phenotyping for mass selection and genetic experiments]. Genetika. 2016. Vol. 52. 788 (In Russian).Alt V.V., Gurova T.A., Elkin O.V., Klimenko D.N., Maximov L.V., Pestunov I.A., Dubrovskaya O.A., Genaev M.A., Erst T.V., Genaev K.A., Komyshev E.G., Khlestkin V.K., Afonnikov D.A. The use of Specim IQ, a hyperspectral camera, for plant analysis. Vavilovskiy Zhurnal Genetiki i Selektsii. 2020. N24(3). 259-266 (In Russian).Alt V.V., Gurova T.A., Elkin O.V., Klimenko D.N., Maximov L.V., Pestunov I.A., Dubrovskaya O.A., Genaev M.A., Erst T.V., Genaev K.A., Komyshev E.G., Khlestkin V.K., Afonnikov D.A. The use of Specim IQ, a hyperspectral camera, for plant analysis. Vavilovskiy Zhurnal Genetiki i Selektsii. 2020. N24(3). 259-266 (In Russian).

The authors declare that there are no conflicts of interest present.