[The use of Specim IQ, a hyperspectral camera, for plant analysis]

Vavilovskii Zhurnal Genet Selektsii. 2020 May;24(3):259-266. doi: 10.18699/VJ19.587.
[Article in Russian]

Abstract

Remote sensing using hyperspectral cameras is an important technology for non-destructive monitoring of plant pigment composition, which is closely related to their physiological state or infection with pathogens. The paper presents the experience of using Specim IQ, a mobile hyperspectral camera, to study common root rot (the pathogen is the fungus Bipolaris sorokiniana Shoem.) affecting the seedlings of four wheat varieties and to analyze the pulp of potato tubers of 82 lines and varieties. Spectral characteristics were obtained for seedlings and the most informative spectral features (indices) for root rot detection were determined based on the data obtained. Seedlings of control variants in the visible part of the spectrum show an increase in reflectance with a small peak in the green area (about 550 nm), then a decrease due to light absorption by plant pigments with an extremum at a wavelength of about 680 nm. Analysis of histograms of vegetation index values demonstrated that the TVI and MCARI indices are the most informative for detecting the pathogen on wheat seedlings according to hyperspectral survey data. For potato samples, regions of the spectrum were found that correspond to local maxima and minima of reflection. It was shown that the spectra of potato varieties have the greatest differences within wavelength ranges of 900-1000 nm and 400-450 nm, which in the former case may be associated with the level of water content, and in the latter, with the formation of melanin in the tubers. It was shown that according to the characteristics of the spectrum, the samples studied are divided into three groups, each characterized by increased or reduced intensity levels for the specified parts of the spectrum. In addition, minima in the reflection spectra corresponding to chlorophyll a were found for a number of varieties. The results demonstrate the capabilities of the Specim IQ camera for conducting hyperspectral analyses of plant objects.

Важной технологией для неразрушающего мониторинга пигментного состава растений, который тесно связан с их физиологическим состоянием или заражением патогенами, является дистанционное зондирование при помощи гиперспектральных камер. В работе представлен опыт применения мобильной гиперспектральной камеры Specim IQ 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 данным определены наиболее информативные спектральные признаки (индексы) для обнаружения корневой гнили. У проростков контрольных вариантов в видимой части спектра наблюдается возрастание отражательной способности с небольшим пиком в зеленой области (около 550 нм), затем идет понижение из-за поглощения света пигментами растений с экстремумом при длине волны около 680 нм. Анализ гистограмм значений вегетационных индексов показал, что индексы TVI и MCARI наиболее информативны для обнаружения патогена на проростках пшеницы по данным гиперспектральной съемки. Для образцов картофеля были выявлены участки спектра, соответствующие локальным максимумам и минимумам отражения. 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. По характеристикам спектра исследованные образцы разделились на три группы, каждая из которых содержит повышенные либо пониженные уровни интенсивности для указанных участков спектра. 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.

Keywords: chlorophyll; hyperspectral data; potato pulp; root rot; spectral characteristics of plants; vegetation indices; wheat diseases.

Publication types

  • English Abstract