Оптимизация спектральных информационных каналов для флуоресцентного контроля состояния растений


https://doi.org/10.24108/rdopt.0317.0000107

Полный текст:


Аннотация

В настоящее время одним из перспективных направлений дистанционного зондирования является мониторинг состояния растительного покрова.

Статья посвящена определению оптимальных спектральных информационных каналов для дистанционного (неконтактного) флуоресцентного контроля состояния растительности при использовании для возбуждения флуоресценции длины волны излучения в длинноволновом ультрафиолетовом спектральном диапазоне.

В статье на основе экспериментально измеренных спектров лазерно-индуцированной флуоресценции проведено математическое моделирование и определение оптимальных информационных каналов регистрации для лазерного флуоресцентного метода обнаружения участков растительности, находящейся в стрессовом состоянии из-за неблагоприятных для развития условий, для безопасной для зрения лазерной длины волны возбуждения флуоресценции 0,355 мкм.

Создана база данных спектров флуоресценции разных типов растений в нормальных условиях и в условиях неблагоприятных для развития.

На основе экспериментально измеренных спектров лазерно-индуцированной флуоресценции различных видов растений получены вероятности правильного обнаружения и ложных тревог для задачи обнаружения участков растительности, находящейся в условиях неблагоприятных для развития.

Показано, что для безопасной для зрения лазерной длины волны возбуждения флуоресценции 0,355 мкм высокая надежность обнаружения может быть обеспечена при использовании спектральных информационных каналов как с центральными длинами волн 0,69 и 0,74 мкм, так и с центральными длинами волн 0,44 и 0,69 мкм.

При этом, использование спектральных информационных каналов с центральными длинами волн 0,44 и 0,69 мкм позволяет обеспечить для большинства растений более высокие вероятности правильного обнаружения стрессовых состояний растений и более низкие вероятности ложных тревог.

Представляется перспективным проводить мониторинг состояния растений при использовании трех спектральных информационных каналов с центральными длинами волн 0,44; 0,69 мкм и 0,74 мкм для получения высоких вероятностей правильного обнаружения и низких вероятности ложных тревог для всех растений.


Об авторах

М. Л. Белов
МГТУ им. Н.Э. Баумана, Москва
Россия

Белов Михаил Леонидович

кафедра РЛ2, 6214-0799



А. А. Черпакова
МГТУ им. Н.Э. Баумана, Москва
Россия

Черпакова Антонина Андреевна

кафедра РЛ2



В. А. Городничев
МГТУ им. Н.Э. Баумана, Москва
Россия

Городничев Виктор Александрович

зав. кафедры РЛ5



С. В. Альков
МГТУ им. Н.Э. Баумана, Москва
Россия

Альков Сергей Витальевич

декан факультета РЛМ

 



Список литературы

1. Jian Yang, Wei Gong, Shuo Shi, Lin Du, Jia Sun, Sha-lei Song. Laser-induced fluorescence characteristics of vegetation by a new excitation wavelength // Spectroscopy Letters. 2016. Vol. 49. No. 4. Pp. 263–267. DOI: 10.1080/00387010.2016.1138311

2. Федотов Ю.В., Булло О.А., Белов М.Л., Болвачев В.В., Городничев В.А. Экспериментальное исследование лазерного флуоресцентного метода контроля состояния растений для стрессовых состояний, вызванных механическим повреждением корневой системы // Наука и образование. МГТУ им. Н.Э. Баумана. Электрон. журн. 2014. № 12. С. 534-549. DOI: 10.7463/1214.0739882

3. Jian Yang, Wei Gong, Shuo Shi, Lin Du, Jia Sun, Sha-lei Song. The effective of different excitation wavelengths on the identification of plant species based on fluorescence lidar // Intern. archives of the photogrammetry, remote sensing and spatial information sciences: XXIII Congress (Prague, Czech Rep, July 12-19, 2016). 2016. Vol. XLI-B1. Pp. 147-150. DOI: 10.5194/isprsarchives-XLI-B1-147-2016

4. Saito K. Plant and vegetation monitoring using laser-induced fluorescence spectroscopy // Fukuchi T., Shiina T. Industrial applications of laser remote sensing. Sharjah: Bentham Science, 2012. Pp. 99-114. DOI: 10.2174/97816080534071120101

5. Hedimbi M., Singh S., Kent A. Laser induced fluorescence study on the growth of maize plants // Natural Science. 2012. Vol. 4. No. 6. Pp. 395-401. DOI: 10.4236/ns.2012.46054

6. Афонасенко А.В., Иглакова А.Н., Матвиенко Г.Г., Ошлаков В.К., Прокопьев В.Е. Лабораторные и лидарные измерения спектральных характеристик листьев березы в различные периоды вегетации // Оптика атмосферы и океана. 2012. Т. 25. № 3. С. 237-243.

7. Федотов Ю.В., Булло О.А., Белов М.Л., Городничев В.А. Дистанционный лазерный флуориметр для обнаружения стрессовых состояний растительности // Радиооптика. 2017. № 1. С. 1-13. DOI: 10.24108/rdopt.0117.0000082

8. Pandey J. K., Gopal R. Laser-induced chlorophyll fluorescence and reflectance spectroscopy of cadmium treated Triticum aestivum L. plants // Spectroscopy. 2011. Vol. 26. No. 2. Pp. 129-139. DOI: 10.3233/SPE-2011-0530

9. Лысенков В.С., Вардуни Т.В., Сойер В.Г., Краснов В.П. Флуоресценция хлорофилла растений как показатель экологического стресса: теоретические основы применения метода // Фундаментальные исследования. 2013. № 4-1. С. 112-120.

10. Ничипорович А.А., Овчаров К.Е. КПД зеленого листа, витамины в растениях: Структурная организация фотосинтетического аппарата растений. Режим доступа: http://lsdinfo.org/strukturnaya-organizaciya-fotosinteticheskogo-apparata-rastenij (дата обращения 14.09.2015).

11. ГОСТ 31581-2012. Лазерная безопасность. Общие требования безопасности при разработке и эксплуатации лазерных изделий. Введ. 2015-01-01. М.: Стандартинформ, 2013. 19 с.

12. Chappelle E.W, Corp L.A., McMurtrey J.E., Kim M.S., Daughtry C.S.T. Fluorescence: a diagnostic tool for the detection of stress in plants // Proc. of the Soc. of Photo-Optical Instrumentation Engineers (SPIE). 1997. Vol. 2959. Pp.14-23. DOI: 10.1117/12.264261

13. Apostol S. Leaf fluorescence as diagnostic tool for monitoring vegetation // From cells to proteins: Imaging nature across dimensions. Dordrecht: Springer, 2005. Pp. 423-430.

14. Saito Y. Laser-induced fluorescence spectroscopy/ technique as a tool for field monitoring of physiological status of living plants // Proc. of the Soc. of Photo-Optical Instrumentation Engineers (SPIE). 2007. Vol. 6604. Рp. 66041W-1- 66041W-12. DOI: 10.1117/12.727194

15. Mishra K. B., Gopal R. Study of laser-induced fluorescence signatures from leaves of wheat seedlings growing under cadmium stress // General and Applied Plant Physiology. 2005. Vol. 31. No. 3-4. Рp. 181-196.

16. Snels M., Guarini R., De1l’Ag1io M. First results obtained with a lidar fluorescence sensor system // Proc. of the Soc. of Photo-Optical Instrumentation Engineers (SPIE). 2000. Vol. 4070. Рp. 100-107. DOI: 10.1117/12.378144

17. Lichtenthaler H.K., Wenzel O., Buschmann C., Gitelson A. Plant stress detection by reflectance and fluorescence // Annals of the New York Academy of Sciences. 1998. Vol. 851. Рp. 271-285. DOI: 10.1111/j.1749-6632.1998.tb09002.x

18. Saito Y., Kanoh M., Hatake K., Kawahara T.D., Nomura A. Investigation of laser-induced fluorescence of several natural leaves for application to lidar vegetation monitoring // Applied Optics. 1998. Vol. 37. No 3. Рp. 431-437. DOI: 10.1364/AO.37.000431

19. Edner H., Johansson J., Svanberg S., Wallinder E., Bazzani M., Breschi B., Cecchi G., Pantani L., Radicati B., Raimondi V., Tirelli D., Valmori G., Mazzinghi P. Laser-induced fluorescence monitoring of vegetation in Tuscany // EARSeL Advances in Remote Sensing. 1992. Vol. 1. No. 2. Рp. 119-130.

20. Lichtenthaler H.K., Subhash N., Wenzel O., Miehe J.A. Laser-induced imaging of blue/red and blue/far-red fluorescence ratios, F440/F690 and F440/F740, as a means of early stress detection in plants // Intern. geoscience and remote sensing symp.: IGARSS’97 (Singapore, August 3-8, 1997): Proc. N.Y.: IEEE, 1997. Vol. 4. Рp. 1799-1801. DOI: 10.1109/IGARSS.1997.609078

21. Mishra K.B., Gopal R. Detection of nickel-induced stress using laser-induced fluorescence signatures from leaves of wheat seedlings // Intern. J. of Remote Sensing. 2008. Vol. 29. No. 1. Рp. 157-173. DOI: 10.1080/01431160701280975

22. Maurya R., Gopal R. Laser-induced fluorescence ratios of Cajanus cajan L. under the stress of cadmium and its correlation with pigment content and pigment ratios // Applied Spectroscopy. 2008. Vol. 62. No. 4. Рp. 433- 438.

23. Maurya R., Prasad S.M., Gopal R. LIF technique offers the potential for the detection of cadmium-induced alteration in photosynthetic activities of Zea Mays L. // J. of Photochemistry and Photobiology. C: Photochemistry Reviews. 2008. Vol. 9. No. 1. Рp. 29-35. DOI: 10.1016/j.jphotochemrev.2008.03.001

24. Samson G., Tremblay N., Dudelzak A.E., Babichenko S.M., Dextraze L., Wollring J. Nutrient stress of corn plants: Early detection and discrimination using a compact multiwavelength fluorescent lidar // EARSeL eProceedings. 2001. Vol. 1. No. 1. Рp. 214-223.


Дополнительные файлы

Для цитирования: Белов М.Л., Черпакова А.А., Городничев В.А., Альков С.В. Оптимизация спектральных информационных каналов для флуоресцентного контроля состояния растений. Радиостроение. 2017;(3):29-42. https://doi.org/10.24108/rdopt.0317.0000107

For citation: Belov M.L., Cherpakova A.A., Gorodnichev V.A., Alykov S.V. Optimization of Spectral Data Channels for Fluorescence Vegetation Monitoring. Radio Engineering. 2017;(3):29-42. (In Russ.) https://doi.org/10.24108/rdopt.0317.0000107

Просмотров: 80

Обратные ссылки

  • Обратные ссылки не определены.


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2587-926X (Online)