Введение

Необходимым этапом селекции лесных древесных растений является сбор и обработка биометрической информации для подробного описания фенотипических признаков изучаемых объектов. Проведение измерений вручную является весьма трудоемким и малопроизводительным процессом. Это значительно снижает эффективность проводимых работ и затрудняет дальнейший анализ полученной биометрической информации.

Одним из перспективных путей количественного описания фенотипов растений является использование методов компьютерной биометрии, т. е. подхода, основанного на алгоритмическом анализе цифровых изображений. Цифровые изображения и получаемые на этой основе данные являются объектом исследования такого направления, а методы анализа изображений, в свою очередь, – аналитическим инструментом компьютерной морфометрии. Фенотипические признаки, связанные с окраской различных органов сосны обыкновенной, обладают значительной внутривидовой измечивостью. Ряд признаков, связанных с окраской, носит устойчивый, генетически обусловленный характер. Эти признаки широко используются при проведении генетико-селекционных работ.

Для оценки влияния эколого-климатических и генетических факторов на рост, развитие и смолопродуктивность фенотипов хвойных видов необходимо измерять годичные приросты деревьев и качественные показатели древесины, что возможно на основе анализа приростных кернов.

 

Определение фенотипических характеристик древесины с использованием программного модуля «Керн»

Годичный слой – ежегодный прирост древесины, ширина которого зависит от многих факторов: возраста, условий произрастания и положения в стволе дерева. По радиусу ствола дерева ширина годичных слоев увеличивается от сердцевины к периферии (коре). В молодом возрасте при благоприятных условиях произрастания древостоя образуются более широкие годичные слои, в отличии от древостоев, произрастающих на территориях с ограниченным количеством элементов питания в почве.

Годичный слой представляет собой совокупность ранней и поздней древесины. Ранняя зона, более светлая и менее твердая, образуется в первой половине вегетационного периода и обращена к сердцевине ствола дерева. Поздняя (наружная) – более темная и твердая. Переход от ранней древесины к поздней может быть резким или почти незаметным в зависимости от условий произрастания древостоя, а также климатических факторов, влияющих на строение древесины ствола дерева.

Поздняя древесина обладает лучшими физико-механическими свойствами по сравнению с ранней, и в целом с увеличением доли поздней древесины в годичном кольце физико-механические свойства древесины улучшаются.

Некоторые исследователи связывают смолопродуктивность деревьев с долей поздней древесины в годичном слое, поскольку именно в них закладываются вертикальные смоляные ходы. Ввиду этого важным являются выявление и использование в селекции на смолопродуктивность сосны обыкновенной показателей древесины, в том числе оценки накопления запаса поздней древесины.

Для получения цифровых изображений кернов использовался сканер с оптическим разрешением 1200 точек на дюйм и 24-битной глубиной цвета. С помощью программной обработки полученных изображений определялись функции продольной оптической плотности кернов. Для устранения случайных шумов и большей информативности функции оптической плотности изображение суммировалось в поперечном направлении (по ширине керна). По функциям оптической плотности кернов автоматически определялись данные о ходе роста деревьев. Для нахождения годичных приростов определялись точки локальных минимумов функции оптической плотности керна.

Получаемые при таких параметрах цветные изображения имеют размер приблизительно 20 Кб на 1 сантиметр длины керна в формате JPEG. Для ускорения получения цифровых изображений целесообразно сканиро- вание пакетов кернов.

На рис. 1 приведена форма модуля оценки доли поздней древесины программы «КЕРН».

Рис. 1. Головная форма модуля «Керн» для определения годовых приростов:

а) оценка годовых слоев по графику оптической плотности керна;

б) график радиального роста дерева

В ходе анализа изображений кернов на основе методов сегментациипроводится выделение поздней древесины и определение расположений смоляных ходов. На рис. 2 приведена форма модуля оценки доли поздней древесины программы «КЕРН» и плотности смоляных ходов древесины хвойных видов.

Рис. 2. Определение фенотипических характеристик древесины сосны обыкновенной:

а) оценка доли поздней древесины;

б) оценка количества и плотности смоляных ходов древесины

 

Апробация методов получения количественных фенотипических характеристик древесины с использованием методов компьютерной биометрии

В ходе апробации предложенных методов и созданного на их основе программного модуля были проведены анализ хода роста и определение доли поздней древесины и плотности вертикальных смоляных ходов приростных кернов сосны обыкновенной. Установлены статистически значимые корреляционные взаимосвязи плотности вертикальных смоляных ходов, плотности кернов и запаса поздней древесины с уровнем смолопродуктивности сосны обыкновенной.

 Рис. 3. Зависимость смолопродуктивности сосны от плотности смоляных ходов и доли поздней древесины

На рис. 3 показана зависимость смолопродуктивности сосны обыкновенной от доли поздней древесины и плотности смоляных ходов. Очевидно, что смолопродуктивность дерева, доля поздней древесины кернов и плотности смоляных ходов положительно коррелированы. Это обусловлено тем, что в поздней древесине закладываются вертикальные смоляные ходы.

 

Заключение

Предложенные методы хода роста дерева, оценки доли поздней древесины, плотности вертикальных смоляных ходов и текстурных характеристик кернов позволяют учитывать данные количественных фенотипических признаков древесины в лесной дендрологии и селекционных программах.

В ходе анализа количественных характеристик приростных кернов были установлены корреляционные зависимости между процентом поздней древесины, плотностью вертикальных смоляных ходов, текстурными характеристиками древесины кернов и смолопродуктивностью фенотипов сосны обыкновенной.

Морфологические признаки древесины являются важными характеристиками фенотипов древесных растений. Методы компьютерной биометрии могут быть использованы для количественной оценки характеристик древесины, выявления пороков и заболеваний деревьев, а также для количественной оценки степени декоративности древесины ценных пород.