CC BY
68МОНИТОРИНГ ИЗМЕНЕНИИ КАЧЕСТВА СРЕЗАННЫХ ЛИСТЬЕВ САЛАТА ПО ГИПЕРСПЕКТРАЛЬНЫМ ОПТИЧЕСКИМ ИЗОБРАЖЕНИЯМ
1 * 2 2 Соловченко А.Е. , Шурыгин Б.М. , Николенко А.А. ,
Чивкунова О.Б.1, Соловченко О.В.1, Ахаев Д.Н.1
1 Биологический факультет МГУ имени М.В. Ломоносова, г. Москва 2 Московский физико-технический институт (государственный университет), г. Москва
* E-mail: solovchenko @mail.bio.msu.ru
DOI 10.24411/2308-6920-2019-16032
Анализ взаимодействия света с растениями дает важную информацию о процессах их жизнедеятельности: эффективности фотосинтеза, физиологическом состоянии, действии стрессоров и прохождении стадий развития. Соответственно, измерение спектров отраженного света широко используются в настоящее время для неинвазивной дистанционной оценки качества сельскохозяйственной продукции. Появление формирующих изображения гиперспектрометров (imaging hyperspectrometers) вызвало прорыв в разработке сенсоров качества фруктов и овощей для теплиц и сортировочных линий. Однако развитие в этой области часто сдерживается недостатком фундаментальных знаний для разработки эффективных алгоритмов обработки гиперспектральных данных для получения объективной информации о состоянии растений.
Исследовали связь изменения отражательных характеристик срезанных растений салата сорта «Revolution» с темпами деградации их качества при хранении в полиэтиленовой упаковке при постоянной температуре + 15 °C в климакамере Liebherr (Германия). В качестве опорных параметров использовали относительное содержание воды в тканях, а также содержание суммы хлорофиллов и каротиноидов, определенное спектрофотометрическим методом [1]. Гиперспектральные изображения растений регистрировали кадровым спектрометром IQ (Specim, Финляндия; спектральный диапазон — 400-1000 нм, спектральное разрешение — 1 нм.) с использованием белого тела из материала Spectralon в качестве отражательного стандарта при освещении объекта 150-Вт люминесцентными лампами (4500 K). Для каждого пиксела гиперспектрального изображения рассчитывали отражающий содержание хлорофилла индекс CI678 = R800/R678 ([2], рис. 1, 2). Строили гистограммы распределений значений индекса CI678 в диапазоне 0-10 (рис. 1), суммировали число пикселов по интервалам шириной в 2 ед. и нормировали полученные суммы на общее число обработанных пикселов.
0 сут.
rUJ-LtC 20:9 Ш 13 IM9 SrWJBitlbJSl
4 сут
iijgjfc
щш * ф, s ж»
11 сут.
I
Рис. 1. Типичные изменения распределения значения индекса С1678 по поверхности листьев салата. Верхний ряд: изображения, пикселы которых представляют значения индекса С1678,рассчитанные
72
№6 2019 СПЕЦВЫПУСК «ФОТОН-ЭКСПРЕСС-НАУКА 2019» www.fotonexpres.rufotonexpress@mail.ru
по гиперспектральным коэффициентам отражения. Нижний ряд: гистограммы значений индекса CI678, построенные по этим изображениям
На основании обработанных гистограмм для каждого гиперспектрального изображения рассчитывали значения разработанного авторами индекса Hyperspectral Chlorophyll Index, ИС1б78 (рис. 2), основанного на индексе CI678:
HCI678 = £ С1678 Ц c/678)
Сопоставление динамики индекса с изменениями содержания хлорофилла при хранении срезанных растений салата выявило высокую > 0.84; п = 80) корреляцию между изменениями содержания Хл, измеренными традиционным спектрофотометрическим методом, и интегральной оценкой динамики содержания этих пигментов, выполненной по гиперспектральным изображениям.
Снижение качества хранящейся сельскохозяйственной продукции, включая листовые и зеленые овощи (включая листья салата), сопровождается, наряду с увяданием (потерей воды),
снижением содержания полезных биохимических компонентов. К таковым относятся Хл, Кар, полиненасыщенные жирные кислоты. В силу физиолого-биохимических особенностей растений, содержание этих метаболитов тесно связано, и во многих случаях сильно коррелирует [3]. Это позволяет судить об основных параметрах качества листьев салата по динамике параметров, отражающих содержание Хл. Одним из наиболее точных и чувствительных среди спектральных индексов является индекс С1б78 [4,5].
Использование этого индекса в сочетании с гиперспектральной камерой, формирующей изображения, позволило получить количественную информацию о распределении содержания Хл по всей поверхности исследуемых растений. Это обстоятельство является критически важным для разработки чувствительных и эффективных методов мониторинга качества листовых овощей и сельскохозяйственной продукции в целом, поскольку позволяет учесть значительную физиолого-биохимическую гетерогенность тканей, характерную для растительных объектов. Так, различные участки поверхности листьев характеризовались разными темпами снижения содержания Хл при хранении (рис. 1), поэтому эффективный мониторинг состояния листьев требует классификации участков их поверхности по данному признаку. Эту задачу удалось решить с помощью разработанного нами индекса ИС1б78 (рис. 2), позволяющего количественно регистрировать снижение качества листьев срезанных растений салата по истечении даже коротких сроков хранения (вплоть до 1 суток).
Полученные результаты свидетельствуют об эффективности методов, основанных на регистрации содержащих данные о коэффициентах отражения гиперспектральных изображений для мониторинга качества растительных объектов, включая культурные растения, такие как салат. Возможно дальнейшее совершенствование данного подхода путем перехода от гиперспектральных к более доступным для массового практического применения мультиспектральным сенсорам. Однако подобная оптимизация требует обоснованного выбора спектральных каналов, максимально насыщенных целевой информацией о состоянии растительных объектов.
Работа выполнена при поддержке ООО «Панасоник Рус» и РФФИ (проект 18-416-680007).
400 600 800 1000 1200 1400 1600
Хлорофилл (мкг г-1 с.в.)
Рис. 2. Изменения индекса HCI678 при обесцвечивании срезанных листьев
Литература
1. Соловченко и др, Физиол. раст. 48, 801-808 (2001)
2. Merzlyak M, et al, Postharv. Biol. Technol. 27, 197-211 (2003)
3. Watada A. et al, Postharv Biol Technol. 15, 201-205 (1999)
4. Gitelson A., et al, Geophys. Res. Lett. 44 9293-9298 (2017)
5. Merzlyak M. et al, Plant Physiol. Biochem. 40 679-684 (2002)
№6 2019 СПЕЦВЫПУСК «ФОТОН-ЭКСПРЕСС-НАУКА 2019»
www.fotonexpres.rufotonexpress@mail.ru 73
