Summary

X선 컴퓨터 단층 촬영을 사용한 나무 코어 분석

Published: September 22, 2023
doi:

Summary

여기에서는 X선 컴퓨터 단층 촬영 도구 체인을 사용하여 나무 코어를 처리하는 방법을 보여줍니다. 일부 목적을 위한 화학적 추출을 제외하고는 추가적인 물리적 실험실 처리가 필요하지 않습니다. 툴체인은 바이오매스 추정, MXD/나이테 너비 데이터 획득 및 정량적 목재 해부학 데이터 획득에 사용할 수 있습니다.

Abstract

X선 컴퓨터 단층 촬영(CT) 툴체인을 사용하면 노동 집약적인 표면 처리나 물리적 샘플 준비 없이 나이테 너비(TRW), 최대 레이트우드 밀도(MXD), 기타 밀도 매개변수 및 정량적 목재 해부학(QWA) 데이터를 얻을 수 있습니다. 여기서 초점은 60 μm에서 4 μm 범위의 해상도에서 증분 코어와 스캐닝 절차에 있습니다. 목재를 살펴봐야 하는 세 가지 척도가 정의되어 있습니다: (i) 나이테 간 스케일, (ii) 나이테 스케일, 즉 나이테 분석 및 밀도 측정 스케일, (iii) 해부학적 스케일, 후자는 기존의 얇은 단면 품질에 가깝습니다. 이러한 각 스케일에 대해 맞춤형으로 설계된 샘플 홀더를 사용하면 여러 증분 코어의 고처리량 스캔이 가능합니다. TRW 및 밀도 측정을 위해 나무 코어의 3차원 X선 CT 이미지를 효율적으로 처리하기 위해 일련의 소프트웨어 루틴이 특별히 개발되었습니다. 이 작업은 프로토콜에 대한 올바른 이해를 위해 필요한 CT의 기본 원리를 간략하게 설명합니다. 이 프로토콜은 dendrochronology에서 일반적으로 사용되는 일부 알려진 종에 대해 제시됩니다. 대략적인 밀도 추정치, TRW 및 MXD 데이터, 정량적 해부학 데이터의 조합을 통해 기후 재구성 또는 나무 반응에 대한 현재 분석을 넓히고 심화할 수 있을 뿐만 아니라 덴드로생태학/기후학 및 고고학 분야를 더욱 발전시킬 수 있습니다.

Introduction

목재 밀도는 목재의 해부학적 및 화학적 특성을 모두 반영하는 측정하기 쉬운 변수1이다2. 지상 바이오매스의 바이오매스 추정에서, 목재 밀도는 중요한 계량 변수 3,4,5이며, 이는 나무의 치수와 목재의 탄소 함량을 나타내는 계수와 곱해집니다. 목재의 밀도는 목재6의 기계적 성질과 밀접하게 연결되어 있으며, 나무7의 생활사를 반영한다.

세포벽 밀도는 약 1500kg/m³로 측정되며 상당히 일정한것으로 간주되지만8 고리 내 세포벽 밀도 변화도 고려해야 합니다 8,9. 목질 세포(일반적으로 침엽수의 기관, 혈관, 실질 및 활엽수의 섬유)는 다양한 방식으로 방향/모양이 지정되며 이러한 세포의 세포벽 두께와 내강 크기는10 다양합니다. 그러므로, 목재 밀도는 나무들 사이에서, 나무 내에서(축 방향 및 횡단면) 그리고 나이테 내에서 짧은 간격 내에서 변화한다(11,12). 많은 경우에, 나이테 스케일에서의 목재 밀도 변화는 또한 나이테 경계(13)를 구분한다. 목재 밀도와 궁극적으로 조직 분율이 생성되며, 이 논문에서는 아래에 설명된 대로 연구 목표(그림 1)에 따라 크게 세 가지 범주(즉, 세 가지 다른 해상도 척도)로 나뉩니다.

Inter-ring scale: 나무 조각을 측정하여 해당 샘플에 대한 단일 값을 얻습니다. 이것은 물에 담그거나 기하학적으로14를 통해 수행 할 수 있습니다. 이러한 방식으로 일반적인 바이오매스 또는 목재 기술 변수를 얻을 수 있습니다. 속-껍질 변화를 포함하기 위해, 이러한 나무 조각들은 생활사 전략(life history strategy) 15에 대한 정보를 얻기 위해 수동으로 측정되는 블록으로 더 나눌 수 있다. 의료용 스캐너(17,18)와 같은 저해상도 X-선 CT로 전환할 때, 많은 샘플(18,19,20)에서 중-와이드 링에 대한 TRW 데이터를 효율적인 방식으로 만들 수 있다. 이것은 또한 온대 및 열대 나무 모두의 속에서 껍질까지 바이오매스를 평가하는 데 사용할 수 있는 척도입니다 4,22, 일반적으로 50 μm에서 200 μm까지의 해상도 범위.

반지 눈금: 나무는 과거 환경 조건의 기록자입니다. 가장 잘 알려진 매개변수는 나이테 너비(TRW)이지만, 지구 온도 재구성의 경우 최대 후목 밀도(MXD) 기록이 온도22에 대한 더 나은 대용물임이 입증되었습니다. MXD는 측정하기 쉬운 변수(23)이며, 나이테의 마지막 세포에 대한 세포벽 두께 및 세포 크기에 대한 대리물이며, 계절적 기온(24)과 긍정적으로 연결된 수목 계통 및 아한대 부위에 있다: 여름이 따뜻하고 길수록 더 많은 세포벽 점화가 일어나 이러한 마지막 세포의 밀도가 증가한다. 침지 및 기하학적 구조와 같은 기존 측정은 이 링 수준 밀도를 결정하기 위해 덜 정확합니다. 이전 연구에서는 얇은 절단 샘플에 X선 필름을 사용하기 위한 툴체인을 개발했습니다25. 이것은 임업학과 후기 고기후학15,18 모두에서 혁명을 일으켰으며, 최대 latewood 밀도 (MXD), 즉 여름 온도의 대용물로 종종 고리 끝에있는 피크 밀도 값을 정의했습니다. 기본 원리는 샘플이 축 방향과 완벽하게 평행하도록 절단(대략 1.2mm –7mm13)하고 샘플을 X선 소스에 노출된 민감한 필름에 놓는 것입니다. 그런 다음 이러한 방사선 촬영 필름은 강도를 감지하고 프로필과 연간 나이테 매개변수를 저장하는 광원을 통해 판독됩니다. 그러나 이러한 도구에는 상당한 양의 시료 준비와 수동 작업이 필요합니다. 최근에는 X-ray CT를 위해 보다 표준화된 방식으로 또는 장착된 코어(26)를 기반으로 개발되었다. 여기서 분해능은 10 μm에서 20 μm 사이이며, TRW는 특히 더 작은 고리를 다룰 때 이 척도로 측정됩니다.

해부학적 규모: 이 규모(해상도 < 4μm)에서는 주요 해부학적 특징이 시각화되고 너비와 비율을 측정할 수 있으므로 평균 밀도 수준이 관련성이 떨어집니다. 일반적으로 이것은 미세 절편이나 고해상도 광학 스캔 또는 μ-CT 스캔을 통해 수행됩니다. 세포벽의 미세구조를 시각화해야 하는 경우, 주사전자현미경이 가장 일반적으로 사용되는 방법이다27. 해부학적 규모에서는 개별 조직 분획이 가시화되어 이미지에서 생리학적 매개변수를 도출할 수 있습니다. 개별적인 해부학적 매개변수와 목재의 세포벽 밀도에 기초하여, 목재 밀도의 종래의 추정기와 비교하기 위해 해부학적 밀도를 도출할 수 있다24.

개선된 단면 기법 및 이미지 소프트웨어(29,30)로 인해, 덴드로-해부학(dendro-anatomy)(30)은 침엽수에서 MXD를 보다 가깝게 추정하고 활엽수로부터 여러 해부학적 변수를 측정하기 위해 목재에 대한 보다 정확한 기록을 갖도록 개발되었다. 이 척도에서 실제 해부학적 매개변수가 측정되고 환경적 매개변수(31)와 관련된다. μCT를 사용하면 이 수준도 얻을 수 있습니다32,33.

목재는 본질적으로 흡습성 및 이방성이기 때문에 목재 밀도를 신중하게 정의해야 하며 측정 조건을 오븐 건조, 조건화(일반적으로 수분 함량 12%) 또는 녹색(숲에서 벌목된 상태)으로 지정해야 합니다34. 큰 샘플과 기술적 목적을 위해, 목재 밀도는 주어진 조건에서 무게를 부피로 나눈 값으로 정의됩니다. 그러나 목재 밀도의 값은 측정되는 척도에 따라 크게 달라지며, 예를 들어 속나무에서 나무 껍질까지의 목재 밀도는 두 배가 될 수 있으며, 고리 척도 (침엽수에서)에서 earlywood에서 latewood로의 전환은 목재 밀도도 크게 상승하며 고리 경계에서 피크를 띱니다.

여기에서는 앞서 언급한 3가지 척도에서 특징을 측정하기 위해 증분 코어의 X선 CT 스캐닝 프로토콜이 제시됩니다(그림 1). X-ray CT의 최근 개발은 유연한 설정으로 인해 이러한 스케일의 대부분을 커버할 수 있습니다. 연구 목표는 스캐닝을 위한 최종 프로토콜을 결정합니다.

중요한 제한 요소(일반적으로 목재 밀도 및 목재의 스케일된 특성과 본질적으로 연결됨)는 스캔에 필요한 해상도와 시간입니다. 예를 들어 (i) 콩고 분지의 Terminalia superba에서 바이오매스 추정을 위한 나이테 간 나무 스케일 목재 밀도 프로파일을 얻고, (ii) HECTOR 시스템35의 나선형 스캐닝을 기반으로 Clanwilliam cedar(Widdringtonia cedarbergensis)에서 밀도 기록을 얻고, (iii) Nanowood 시스템에서 고착 참나무에서 용기 매개변수를 측정하는 방법을 보여줍니다. 두 스캐너 모두 UGent Center for X-ray Tomography(UGCT,

Figure 1
그림 1: X선 CT 스캔을 위한 일반적인 방법론적 의사 결정 트리. 행은 연구 목표부터 최종 데이터 형식까지 수행해야 할 단계를 나타냅니다. 흰색 상자는 이 도구 체인과 관련된 단계입니다. 회색으로 표시된 상자는 나이테 분석을 위한 dplr47 및 Treeclim48 , ROXAS44 및 ImageJ42 또는 CT 이미지를 기반으로 목재 해부학적 매개변수를 유도하기 위한 기타 (상용) 애플리케이션과 같은 다른 소프트웨어 또는 R 패키지와 함께 수행할 수 있는 단계입니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

목재에 대한 X-CT 연구
스캐너 설정: 표준 X선 CT 스캐너는 X선관, X선 검출기, 회전 스테이지 및 회전 스테이지를 이동시키는 모터 세트로 구성되며 대부분의 경우 검출기도 앞뒤로 움직입니다(그림 2).

Figure 2
그림 2. 헥터 스캐닝 시스템. 시스템(35)은 소스 검출기 거리(SDD) 및 소스 오브젝트 거리(SOD)를 나타낸다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

대부분의 실험실 기반 시스템에는 원뿔 빔 형상이 있는데, 이는 생성된 X선이 튜브의 출구 창에서 원뿔 빔 모양으로 분포된다는 것을 의미하며, 이는 물체와 튜브 사이의 거리(SOD = Source-Object-Distance) 및 검출기와 튜브 사이의 거리(SDD = Source-Detector-Distance)를 변경하여 배율이 제어됨을 의미합니다(해상도에 대한 논의 참조). X선의 투과력으로 인해 물체를 통과하며 감쇠 빔의 강도는 X선 빔의 에너지, 물체의 화학적 조성(존재하는 원소의 원자 번호) 및 물질의 밀도의 함수입니다. 일정한 에너지 스펙트럼과 일정한 목재의 재료 구성을 감안할 때 X선 빔의 감쇠는 재료의 밀도에 크게 의존하며, 이는 밀도 측정에 사용되는 이유를 설명합니다. 감쇠(또는 전송)는 Beer-Lambert 법칙으로 표현할 수 있습니다.

Equation 1

I0을 사용하면 들어오는 X선 빔이 기하급수적으로 감소하며, 이는 거리 d에 걸쳐 물질을 통해 전파될 때 투과된 X선 빔 Id로 감소합니다. 선형 감쇠 계수 μ 물체의 재료와의 일련의 상호 작용에 따라 달라집니다. 따라서 투영은 전송된 빔의 기록입니다.

실제로, 물체는 회전 스테이지에 장착되고, 적절한 SOD 및 SDD가 선택되고, 특정 전력(물체 크기, 밀도 및 구성과 관련됨)도 선택되고, 물체는 360° 회전하고, 그 회전 동안 여러 투영이 수행됩니다. 그런 다음 이러한 투영은 물체의 내부 구조를 재구성하는 데 사용됩니다. 몇 가지 재구성 알고리즘을 사용할 수 있으며, 그 중 가장 많이 사용되는 알고리즘은 여전히 라돈 변환과 푸리에 슬라이스 정리에 의존하여 수십 년 전에 개발된 분석 프레임워크를 기반으로 합니다. 보다 자세한 내용은 전문 문헌36을 참조한다.

해상도, 데이터 부피 및 샘플 크기의 난제: 해상도는 X선 CT 스캔의 핵심입니다. 역기하학 또는 싱크로트론 빔라인과 같은 평행 빔 기하학이 있는 시스템에서는 다른 고려 사항이 중요한 역할을 합니다. 이 프로토콜은 콘 빔 형상을 사용한 표준 실험실 기반 X선 CT 스캔에 대해서만 설명합니다. 여기서 배율, 검출기 픽셀 크기 및 스폿 크기의 개념이 필수적입니다. 배율은 SDD/SOD의 비율로 정의됩니다. 다음으로, 검출기의 픽셀 크기도 분명히 해상도에 영향을 미칩니다: 픽셀 크기가 작을수록 해상도가 높아지지만, 대부분의 경우 시야(FoV)는 픽셀 크기 및 검출기의 크기와도 직접적인 관련이 있습니다(동일한 픽셀 수에 대해 더 작은 픽셀 크기, 더 작은 FoV). 또한, X선 빔의 스폿 크기도 중요합니다: 스폿 크기가 클수록 해상도가 낮아져 더 적은 세부 사항을 볼 수 있습니다.

위에서 언급한 제한에 따라 가능한 것보다 높은 해상도를 얻을 수 있다는 점을 언급하는 것이 중요하므로 해상도 대신 복셀 크기(복셀은 볼륨 픽셀)라는 용어를 사용하는 것이 좋습니다. 또한 검출기 선명도와 같은 다른 요인이 작용하여 물체가 스캔되는 실제 해상도를 더욱 제한합니다. 설정된 목표를 사용하여 시스템을 올바르게 조정하는 것만이 진정한 해답을 제공합니다.

그러나 대부분의 경우 개체를 스캔할 수 있는 복셀 크기는 대부분 개체의 크기에 의해 제한됩니다. 이것은 물체가 클수록 복셀 크기가 낮아진다는 것을 의미합니다. 물체가 특정 복셀 크기에 대해 검출기의 FoV 내에 맞지 않는 경우, 예를 들어 배율을 제한하여 복셀 크기를 줄일 수 있습니다.

스캔 시간과 데이터 볼륨은 원하는 복셀 크기를 결정할 때 고려해야 할 중요한 사항입니다. 일반적으로 복셀 크기가 작을수록 보고 싶은 디테일이 높을수록, 샘플이 작을수록 또는 한 번에 스캔할 수 있는 샘플이 적을수록 더 많은 시간이 필요하고 더 많은 데이터 볼륨이 수집됩니다. 다음과 같은 이론적 인 예를 상상해보십시오 : 특정 X 선 CT 시스템을 사용하여 50 μm에서 10cm x 10cm x 10 cm 크기의 샘플을 한 번에 스캔 할 수 있으며 10 μm에서 동일한 부피를 스캔하려는 경우 FoV에 맞는 부피는 2cm x 2cm x 2cm에 불과합니다. 이것이 물리적으로 가능하다고 가정합니다. 이는 전체 부피를 다루기 위해 125개의 스캔이 필요하며(5³ = 5배 더 높은 해상도, 이미징 기술의 부피 특성으로 인해 3의 거듭제곱으로 확장됨) 데이터 볼륨도 마찬가지로 증가한다는 것을 의미합니다. 물론, 이것은 단지 사고 실험일 뿐이며, 단지 해결책을 찾는 것 이상을 고려해야 합니다. 더 많은 정보를 위해, 판독기는 스캐닝 가능성(37)의 개요를 참조한다.

목재 물체 스캔을 위한 기기의 유연성: 지난 10년 동안 많은 회사에서 HECTOR35와 유사한 어셈블리를 가진 X선 CT 시스템을 출시했습니다. 특히 시간적 해상도로 평가되는 여러 CT 시스템에 대한 개요가38에 나와 있습니다.

전체적으로 X-ray CT 시스템의 유연성과 사용자 친화성이 크게 향상되었습니다. 많은 시스템에서 다양한 물체를 스캔할 수 있으며, 이는 UGCT의 시스템에서도 마찬가지입니다. 아래 프로토콜은 나이테 분석에 적합한 HECTOR 시스템에 대해 시연된 것입니다. 그러나 프로토콜은 해상도 및 데이터 형식이 허용하는 경우 사용 가능한 다른 시스템에 유효합니다.

이러한 시스템을 사용하면 다양한 물체를 스캔할 수 있습니다. HECTOR 시스템으로 스캔한 다양한 목재 물체의 몇 가지 사진이 그림 3에 나와 있습니다. 이러한 유연성은 그림 1에 제시된 세 가지 스케일을 구성하며, 그 범위는 거친 해상도에서 매우 미세한 해상도에 이르기까지 다양합니다.

Figure 3
그림 3. 스캔 설정 예시. (A) 통나무, (B) 첼로49, (C) 배치 스캔용 트리 코어가 있는 샘플 홀더(유형 1) 및 (D) HECTOR의 회전 스테이지에 장착된 나선형 스캐닝용 증분 코어가 있는 샘플 홀더 유형 2. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

Protocol

1. 코어 샘플링 Pressler 보어로 나무를 샘플링하십시오. 트리를 수동으로 코어링하는 방법에 대한 참고 문헌 참조39. 이 툴체인은 5.15mm 코어용으로 제공됩니다. 나무 코어를 6mm 종이 빨대나 접착제가 필요하지 않은 다른 수용체에 풀지 않은 상태로 넣습니다. 나무 지지대에 나무 코어를 붙이지 마십시오. 코어가 이미 장착된 경우 접착제 유형에 따라 메?…

Representative Results

목표가 많은 샘플의 바이오매스 추정 또는 나무 성장 증가, 즉 고리 간 스케일(그림 1)인 경우, 샘플 홀더 1(그림 5)을 사용하여 샘플을 스캔하여 밀도 프로필(단계 5.4.3 참조) 및 나무 성장 추정치(예: TRW가 크고 빠르게 자라는 나무의 경우)를 얻어 더 거친 분해능을 허용합니다. 그림 12 는 콩고 분지의 종인 T. superba의 속-껍질 …

Discussion

프로토콜 내의 중요한 단계
프로토콜 내의 중요한 단계에는 비트 앤 피스를 방지하기 위해 고품질 증분 코어(1.1단계 및39 참조)를 얻기 위한 증분 보어의 적절한 처리가 포함됩니다. 다음으로, 샘플 홀더에 삽입하고(그림 5,21 참조) 적절한 수지 추출(50) 및 가능한 미래 분석을 위해 코어를 장착하지 않은 상태로 두는 것?…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

세 명의 익명 검토자의 피드백과 제안에 감사드립니다. 이 연구는 JVdB를 위한 BOF 특별 연구 기금(BOF Starting Grant BOF. STG.2018.0007.01), UGCT의 전문지식센터(BOF. EXP.2017.0007) 및 핵심설비(BOF. COR.2022.008), 저자들은 또한 플랑드르 연구 재단(G019521N 및 G009720N)과 UGent Industrial Research Fund(IOF)가 보조금 IOF를 통해 인프라에 대한 재정적 지원을 제공한 것에 대해 감사를 표합니다. APP.2021.0005 (프로젝트 FaCT F2021/IOF-Equip/021).

Materials

6 mm paper straws  http://artstraws.com/education/product/artstraws-thick-asst-cols/ Coring
Aluminium core holders
ASTM standard ASTM D 1107 – 96
Cardboard postal tubes https://www.rajapack.co.uk/envelopes-mailing-bags/postal-tubes/1-5-2mm-brown-cardboard-postal-tubes_PDT05623.html
Column drill
Computer hardware for reconstruction and analysis X-ray CT scanning
Cooling 
Drying oven
Ethanol 
Flask for under soxhlet (2000 ml)
Floral foam https://www.oasisfloral.eu/ Sample holder type 1
Glass beads to fill void volume of Soxhlet to save solvent
Glue
Hot water bath  https://www.memmert.com/products/water-baths/water-bath/#!filters=%7B%7D Soxhlet extraction
Increment borer  https://haglofsweden.com/project/increment-borers/
Plastic cylinder  Moonen et al. 2022  Sample holder type 2
Plastic cylinders
Reservoir
Tailored soxhlet apparatus 
Toluene 
Water pump 
X-ray CT scanner

References

  1. Björklund, J., et al. The utility of bulk wood density for tree-ring research. Dendrochronologia. 69 (September), 125880 (2021).
  2. Lachenbruch, B., Mcculloh, K. A. Traits, properties, and performance: How woody plants combine hydraulic and mechanical functions in a cell, tissue, or whole plant. New Phytologist. 204 (4), 747-764 (2014).
  3. Baker, T. R., et al. Variation in wood density determines spatial patterns in Amazonian forest biomass. Global Change Biology. 10 (5), 545-562 (2004).
  4. Bastin, J. F., et al. Wood specific gravity variations and biomass of central African tree species: The simple choice of the outer wood. PLoS ONE. 10 (11), 1-16 (2015).
  5. Chave, J., et al. Improved allometric models to estimate the aboveground biomass of tropical trees. Global Change Biology. 20 (10), 3177-3190 (2014).
  6. Chave, J., et al. Towards a worldwide wood economics spectrum. Ecology letters. 12, 351-366 (2009).
  7. Plourde, B. T., Boukili, V. K., Chazdon, R. L. Radial changes in wood specific gravity of tropical trees: inter- and intraspecific variation during secondary succession. Functional Ecology. 29 (1), 111-120 (2015).
  8. Decoux, V., Varcin, &. #. 2. 0. 1. ;., Leban, J. -. M. Relationships between the intra-ring wood density assessed by X-ray densitometry and optical anatomical measurements in conifers. Consequences for the cell wall apparent density determination. Annals of Forest Science. 61, 251-262 (2004).
  9. Rathgeber, C. B. K., Decoux, V., Leban, J. M. Linking intra-tree-ring wood density variations and tracheid anatomical characteristics in Douglas fir (Pseudotsuga menziesii (Mirb.) Franco). Annals of Forest Science. 63 (7), 699-706 (2006).
  10. Ziemińska, K., Butler, D. W., Gleason, S. M., Wright, I. J., Westoby, M. Fibre wall and lumen fractions drive wood density variation across 24 Australian angiosperms. AoB PLANTS. 5, plt046 (2013).
  11. Ziemińska, K., Westoby, M., Wright, I. J. Broad anatomical variation within a narrow wood density range – A study of twig wood across 69 Australian angiosperms. PLoS ONE. 10 (4), 1-25 (2015).
  12. De Mil, T., et al. Wood density profiles and their corresponding tissue fractions in tropical angiosperm trees. Forests. 9 (12), 763 (2018).
  13. Björklund, J., et al. Scientific Merits and Analytical Challenges of Tree-Ring Densitometry. Reviews of Geophysics. 57 (4), 1224-1264 (2019).
  14. Maniatis, D., Saint André, L., Temmerman, M., Malhi, Y., Beeckman, H. The potential of using xylarium wood samples for wood density calculations: A comparison of approaches for volume measurement. IForest. 4 (1), 150-159 (2011).
  15. Lehnebach, R., et al. Wood density variations of legume trees in French Guiana along the shade tolerance continuum: Heartwood effects on radial patterns and gradients. Forests. 10 (2), 1-22 (2019).
  16. Longuetaud, F., et al. Within-stem maps of wood density and water content for characterization of species: a case study on three hardwood and two softwood species. Annals of Forest Science. 73 (3), 601-614 (2016).
  17. Steffenrem, A., Kvaalen, H., Dalen, K. S., Høibø, O. A. A high-throughput X-ray-based method for measurements of relative wood density from unprepared increment cores from Picea abies. Scandinavian Journal of Forest Research. 29 (5), 506-514 (2014).
  18. Vannoppen, A., et al. Dendrochronologia Using X-ray CT based tree-ring width data for tree growth trend analysis. Dendrochronologia. 44, 66-75 (2017).
  19. Maes, S. L., et al. Evaluating the robustness of three ring-width measurement methods for growth release reconstruction. Dendrochronologia. 46 (May), 67-76 (2017).
  20. Van Den Berge, S., et al. Biomass increment and carbon sequestration in hedgerow-grown trees. Dendrochronologia. 70 (September), 125894 (2021).
  21. De Mil, T., Vannoppen, A., Beeckman, H., Van Acker, J., Van den Bulcke, J. A field-to-desktop toolchain for X-ray CT densitometry enables tree ring analysis. Annals of Botany. 117 (7), 1187-1196 (2016).
  22. St. George, S., Esper, J. Concord and discord among Northern Hemisphere paleotemperature reconstructions from tree rings. Quaternary Science Reviews. 203, 278-281 (2018).
  23. Schweingruber, F., Fritts, H., Braker, O., Drew, L., Schar, E. The X-ray technique as applied to dendroclimatology. Tree-Ring Bulletin. 38, 61-91 (1978).
  24. Björklund, J., et al. Cell size and wall dimensions drive distinct variability of earlywood and latewood density in Northern Hemisphere conifers. New Phytologist. 216 (3), 728-740 (2017).
  25. Polge, H. Applications dans les domaines Technologique et Physiologique. Annales des sciences forestières. 23 (1), 215 (1966).
  26. De Mil, T., et al. A lonely dot on the map: Exploring the climate signal in tree-ring density and stable isotopes of clanwilliam cedar, South Africa. Dendrochronologia. 69 (November 2020), 125879 (2021).
  27. Jansen, S., et al. Preparation of wood specimens for transmitted light microscopy and scanning electron microscopy. Belgian Journal of Botany. 131 (1), 41-49 (1998).
  28. Gärtner, H., Nievergelt, D. The core-microtome: A new tool for surface preparation on cores and time series analysis of varying cell parameters. Dendrochronologia. 28 (2), 85-92 (2010).
  29. von Arx, G., Crivellaro, A., Prendin, A. L., Čufar, K., Carrer, M. Quantitative Wood Anatomy-Practical Guidelines. Frontiers in Plant Science. 7 (June), 781 (2016).
  30. Seftigen, K., et al. Prospects for dendroanatomy in paleoclimatology — a case study on Picea engelmannii from the Canadian Rockies. Climate of the Past. 18 (5), 1151-1168 (2022).
  31. Castagneri, D., Regev, L., Boaretto, E., Carrer, M. Xylem anatomical traits reveal different strategies of two Mediterranean oaks to cope with drought and warming. Environmental and Experimental Botany. 133 (October), 128-138 (2017).
  32. Brodersen, C. R., et al. Automated analysis of three-dimensional xylem networks using high-resolution computed tomography. The New phytologist. 191 (4), 1168-1179 (2011).
  33. Van den Bulcke, J., et al. X-ray tomography as a tool for detailed anatomical analysis. Annals of Forest Science. 66 (5), 508 (2009).
  34. Williamson, G. B., Wiemann, M. C. Measuring wood specific gravity…Correctly. American journal of botany. 97 (3), 519-524 (2010).
  35. Masschaele, B., et al. HECTOR: A 240kV micro-CT setup optimized for research. Journal of Physics: Conference Series. 463 (1), 012012 (2013).
  36. Kak, A. C., Slaney, M. . Principles of Computerized Tomographic Imaging. , (2001).
  37. Van Den Bulcke, J., et al. Advanced X-ray CT scanning can boost tree ring research for earth system sciences. Annals of Botany. 124 (5), 837-847 (2019).
  38. Zwanenburg, E. A., Williams, M. A., Warnett, J. M. Review of high-speed imaging with lab-based x-ray computed tomography. Measurement Science and Technology. 33 (1), 012003 (2022).
  39. Gärtner, H., Cherubini, P., Schneider, L., Lucchinetti, S. Advanced Workflow for Taking High-Quality Increment Cores – New Techniques and Devices. JoVE. (193), e64747 (2023).
  40. Schweingruber, F. H., Fritts, H. C., Bräker, O. U. The X-ray technique as applied to dendroclimatology. Tree-Ring Bulletin. 38, (1978).
  41. Grabner, M., Wimmer, R., Gierlinger, N., Evans, R., Downes, G. M. Heartwood extractives in larch and effects on X-ray densitometry. Canadian Journal of Forest Research. 35 (12), 2781-2786 (2005).
  42. Schneider, C. A., Rasband, W. S., Eliceiri, K. W. NIH Image to ImageJ: 25 years of image analysis. Nature Methods. 9 (7), 671-675 (2012).
  43. Arganda-Carreras, I., et al. Trainable Weka Segmentation: A machine learning tool for microscopy pixel classification. Bioinformatics. 33 (15), 2424-2426 (2017).
  44. von Arx, G., Carrer, M. ROXAS – A new tool to build centuries-long tracheid-lumen chronologies in conifers. Dendrochronologia. 32 (3), 290-293 (2014).
  45. Koubaa, A., Zhang, S. Y. T., Makni, S. Defining the transition from earlywood to latewood in black spruce based on intra-ring wood density profiles from X-ray densitometry. Annals of Forest Science. 59 (5-6), 511-518 (2002).
  46. Buras, A., Wilmking, M. Correcting the calculation of Gleichläufigkeit. Dendrochronologia. 34, 29-30 (2015).
  47. Bunn, A. G. Statistical and visual crossdating in R using the dplR library. Dendrochronologia. 28 (4), 251-258 (2010).
  48. Zang, C., Biondi, F. Treeclim: an R package for the numerical calibration of proxy-climate relationships. Ecography. (November 2014), 1-6 (2014).
  49. Van den Bulcke, J., et al. Nondestructive research on wooden musical instruments: From macro- to microscale imaging with lab-based X-ray CT systems. Journal of Cultural Heritage. 27, S78-S87 (2017).
  50. Helama, S., Vartiainen, M., Kolström, T., Meriläinen, J. Dendrochronological investigation of wood extractives. Wood Science and Technology. 44 (2), 335-351 (2010).
  51. Black, B. A., et al. The value of crossdating to retain high-frequency variability, climate signals, and extreme events in environmental proxies. Global Change Biology. 22 (7), 2582-2595 (2016).
  52. Hubau, W., et al. The persistence of carbon in the African forest understory. Nature plants. 5 (2), 133-140 (2019).
  53. Stoffel, M., Klinkmüller, M. 3D analysis of anatomical reactions in conifers after mechanical wounding: First qualitative insights from X-ray computed tomography. Trees – Structure and Function. 27 (6), 1805-1811 (2013).
  54. Van den Bulcke, J., et al. Advanced X-ray CT scanning can boost tree-ring research for earth-system sciences. Annals of Botany. , 1-11 (2019).
  55. Ziaco, E., Biondi, F., Heinrich, I. Wood Cellular Dendroclimatology: Testing New Proxies in Great Basin Bristlecone Pine. Frontiers in Plant Science. 7 (October), 1-13 (2016).
  56. De Ridder, M., et al. High-resolution proxies for wood density variations in Terminalia superba. Annals of botany. 107 (2), 293-302 (2011).
  57. Resente, G., et al. Repeat! Artificial Intelligence for Quantitative Wood Anatomy. Frontiers in Plant Science. 12 (November), 1-14 (2021).

Play Video

Cite This Article
De Mil, T., Van den Bulcke, J. Tree Core Analysis with X-ray Computed Tomography. J. Vis. Exp. (199), e65208, doi:10.3791/65208 (2023).

View Video