Разработка системы фенотипирования древесных растений при помощи алгоритмов машинного зрения и спектрального анализа

Abstract

Фенотипирование – современная технология, позволяющая производить автоматическую регистрацию и анализ данных о фенотипах живых систем. В последние годы значительно развито высокоэффективное фенотипирование высших растений в целях глубокого исследования физиологических и биохимических основ их функционирования, а также селекции новых высокопродуктивных и стрессоустойчивых сортов. Оно базируется на адаптации и внедрении современных информационных подходов, таких как алгоритмы компьютерного зрения, и позволяет получать детальную информацию о феномах растений на различных уровнях их организации. Одним из не изученных пока разделов в данной области является фенотипирование саженцев древесных растений. В настоящем исследовании разработана система фенотипирования зеленых стеблевых черенков древесных растений Thuja occidentalis L. (сорт Smaragd), Juniperus scopulorum Sarg. (сорт Blue Arrow), Picea abies L., H. Karst. с использованием алгоритмов машинного зрения и спектрального анализа. Создан модульный феномный комплекс, состоящий из бокса, систем культивирования растений, освещения и полива, а также системы регистрации и обработки RGB-изображений, включая программное обеспечение. Данный комплекс протестирован в лаборатории и в условиях открытого грунта. Его первичное тестирование показало, что изменения кривых распределения пикселей RGB-изображений по длинам волн могут служить основой оценки размеров и физиологического состояния черенков древесных растений. Установлено, что смещение спектральной кривой отраженного света в длинноволновую область под действием водного дефицита позволяет неинвазивно и статистически достоверно регистрировать гибель части клеток. В то же время статистически достоверных отличий не было выявлено при тестировании воздействия фитогормонов (ауксинов и брассиностероидов) на укоренение черенков хвойных видов. Полученные результаты имеют фундаментальную практическую значимость и могут быть использованы в исследованиях физиологических процессов у высших растений, декоративном питомниководстве и лесоводстве.