Summary

Stolons ve Turfgrasses köksaplar bir dijital görüntü analiz sistemi kullanılarak ölçme

Published: February 19, 2019
doi:

Summary

Yazılım tabanlı görüntü analiz sistemi stoloniferous ve rhizomatous türlerinin morfolojisi eğitim için alternatif bir yöntem sağlar. Bu iletişim kuralı ölçüm uzunluğu ve stolons ve köksaplar izni ve örnekleri ile biyokütle büyük miktarda ve çok çeşitli türler için uygulanabilir.

Abstract

Uzunluğu ve stolons veya köksaplar çapı genellikle basit cetveller ve Çap pergeli kullanılarak ölçülür. Bu yordamı yavaş ve zahmetli, bu yüzden genellikle stolons veya köksaplar sınırlı sayıda üzerinde kullanılır. Bu nedenle, bu özellikler bitkilerin morfolojik karakterizasyonu için bunların kullanımı sınırlıdır. Dijital görüntü analiz yazılımı teknoloji kullanımı ölçüm hataları örnekleri boyutunu ve sayısını da artırdıkça artırır insan hataları nedeniyle üstesinden. İletişim kuralı her türlü ürün için kullanılabilir ancak yem veya otlar, bitkiler nerede küçük için özellikle uygundur ve çok sayıda. Çim örnekleri yerüstü biyokütle ve ilgi tür bağlı olarak maksimum köksap geliştirme derinliğini bir üst toprak katmanı oluşur. Çalışmaları, örnekleri topraktan yıkanır ve stolons/köksaplar el ile dijital görüntü analiz yazılımı tarafından analiz daha önce temizlenir. Örnekleri daha fazla kuru ağırlık ölçmek için fırın ısıtma bir laboratuarda kurutulur; Bu nedenle, her örnek için sonuç veri toplam uzunluğu, Toplam Kuru ağırlığı ve ortalama çapı vardır. Taranan görüntüler kalan kökleri veya yaprakları ile temizleme işlemi değil çıkarmak gibi görünür yabancı parçalar hariç tutarak analiz daha önce düzeltilebilir. Gerçekten de, onlar kolayca analizinden aşağıda değil nesneleri kabul edilir minimum çap sabitleme tarafından çıkarıldı olabilir bu yüzden bu parçaları normalde stolons veya köksaplar, daha çok daha küçük çapı vardır. Stolon veya rizom yoğunluğu birim alan başına o zaman tabanlı örnek boyutu hesaplanabilir. Bu yöntemin avantajı hızlı ve verimli stolons veya köksaplar büyük örnek sayısının ortalama çapı ve uzunluğu ölçümdür.

Introduction

Bitki morfolojisi çalışmanın büyük ölçüde ekoloji, ziraat, biyoloji ve tıp gibi bitkiler bilim tüm disiplinlerde yöneliktir. Bitki kök sistemi yaygın için önemli stres toleransı, toprak istikrar, bitki büyüme ve verimlilik incelenmiştir. Stolons ve köksaplar da yaygın bitki yayılma stratejileri, iyileştirici yeteneği ve karbonhidrat depolama içindeki rollerine okudu. Stolons ve köksaplar vardır yatay olarak, her iki katlı yer (stolons) büyümek değiştirilmiş kaynaklanıyor veya toprak altında (köksaplar). Stolons ve köksaplar da düzenli aralıklarla düğümleri ve internodes yanı sıra yeni kökler ve shoots1artış verme yeteneğine meristematik düğümleri içerir. Farklı konularda kökleri, stolons ve çeşitli bitkiler2,3,4,5,6,7köksaplar araştıran çalışmalar geniş bir dizi olmuştur, 8. Kök sistemleri, stolons ve turfgrasses köksaplar çim kalite9, Bahar yeşil-up kış uyuşukluk10ve aşınmaya dayanıklılık ve iyileştirici yeteneği11sonra önemi nedeniyle gördü. Ayrıca, bu organlar da incelendiği diğer bitkileri, turfgrasses pirinç12, soya4ve Mısır13ve mera nerede yanal kaynaklanıyor toprak erozyon kontrolü5‘ te önemli bir rol oynamak gibi.

Kök uzunluğu yoğunluğu (kök uzunluğu toprak birim başına) ve ortalama çapı sık tarama yazılımı3,4,5,9,14,15kullanılarak ölçülür, 16,17,18. Tersine, stolons veya köksaplar çapı ve uzunluğu genellikle cetvelle ölçülür ve3,19,20 kumpas ve önemli zaman gerektirir ve21,22 emek , 23 , 24. bu nedenle, genellikle stolons ya da köksaplar11,20,25 sınırlı bir takım olarak ölçülür ve sık sık aralıklı bitkiler yalnızca morfolojik karakterizasyonu sınırlıdır. Böylece genellikle sadece stolon ve köksap kuru ağırlık yoğunluğu (birim yüzey kuru ağırlık) kararlı7,11, büyük miktarda biyokütle örnekleme olgun bir gölgelik stolon ve rizom özelliklerin çalışma gerektirir 26 , 27. stolon kuru kitle, aslında,-ebilmek var olmak daha kolay ölçülen stolon uzunluğu ve çapı örnekleri bir fırın kurutma tarafından. Ancak, stolon bir önemli türler ve kuru ayine iyi ilgili olmayan varietal karakter uzunluğundadır. Sürünen çok yıllık çim (Lolium perenne) üzerinde yapılan bir çalışmada örnekleri yüksek stolon uzunluğu yoğunluğu ile mutlaka yüksek stolon ağırlık yoğunluğu6sahip olmadığını gösterdi.

Görüntü analiz sistemleri kökleri daha hızlı28,29, daha doğru ve daha az insan hatası30,21 eğilimli daha geleneksel, manuel yöntemleri31,32, analizini yapmak 33. Ayrıca, bu sistemlerin yüksek flexibility sağlamak ve ışık, optik kurulum ve çözünürlük, hangi sık sık her için kalibre gibi kullanımı kolay araçlar taranmış görüntü34. Pornaro vd. 24 WinRHIZO sistemi, yıkanmış kökleri, ölçüm için özel olarak tasarlanmış bir görüntü analiz sistemi stolon ve rizom özellikleri geçerli yöntemlerine göre daha tamamen üstesinden tarafından analiz etmek için alternatif bir yöntem sağlayabilir gösterdi insan hataları tarafından kaynaklanan ölçüm hataları. Morfolojik açıklama ve stolon ve rizom büyüme üzerindeki nicel bilgi için görüntü analiz sistemleri çok sayıda örnekleri bile büyük miktarda biyokütle, artan istatistiksel hassas izin ile hızlı bir şekilde analiz etmek için kullanılabilir. Bu nedenle, kök Analizi Yazılım paketleri büyüme ve stolons Morfoloji ve farklı bitki türleri24köksaplar çalışmak için bir alternatif, güvenilir ve hızlı yöntemi sağlar.

Biz bermudagrass (Cynodon spp.) dört çeşitlerin stolon ve rizom gelişimi çalışmaya kuzeydoğu İtalya’da yapılan bir deney mevcut. Bilgi stolons ve köksaplar numaralı seribaşı (“LaPaloma” ve “Yukon”) gelişimi üzerinde artırmak için çalışma amaçlı ve bermudagrass bitkisel (“Patriot” ve “Tifway”) çeşitlerin. Deneme Mayıs 2013 yılında kurulmuştur ve çim örnekleri üç örnekleme tarihleri her yıl sonbahar 2013 2015 yılında yaz için toplanan [Mart (önce yeşil yukarı), Temmuz (tam büyüme mevsimi) ve Ekim (önce kış uyuşukluk)]. Örnekleri şu anda büyük biyokütle hızlı bir analiz için ihtiyaç haklı olarak tanımı ve bu yöntem açıklaması için biz ikinci büyüme mevsimi (Temmuz 2014), yaz aylarında toplanan örnekleri kullanılır. WinRHIZO, özellikle yıkanmış kök ölçümleri için tasarlanmış bir dijital görüntü analizi yazılım aracı stolon uzunluğu yoğunluğu ve ortalama çapı belirlemek için kullanıldı.

Protocol

1. biyolojik kütle toplama örnekleri Yerüstü biyokütle ve toprak katmanı tür bağlı olarak uygun bir derinliği de dahil olmak üzere örnekler toplamak (çim türler için 15 cm derinlik genellikle yeterli) stolons ve köksaplar koleksiyonu emin olmak için.Not: Genel olarak yıkıcı örnekleri alınan bu yana çalışma, başlatmadan önce Arsa boyutu dikkate alınmalıdır. Genel olarak, daha uzun deneme yürütülen, gerekli Arsa boyutu o kadar büyük. Örnek koleksiyon önce toprak koşulları gözden geçirin: toprak çok kuru, özellikle ağır topraklarda ise, örnekleri toplamak zor olabilir. Bu durumda, katmanları örnekle yumuşatmak için araziler koleksiyonu önce sulamak. Toprak çekirdek örnekleyiciyi (≥ 8 cm çapında) kullanarak örnekleri toplamak veya bir çerçeve ile toplamak için yüzey alanı tanımlamak (≥ 10 x 10 cm) ve bir kürek ile örnekler toplamak. Her örnek laboratuvar bant ile etiketleyin. Böylece bitki nüfus temsilcisi Arsa başına birkaç rasgele örnek toplamak. Tüm deneme için aynı örnekleyici kullanın ve stolon ve rizom yoğunluğu hesaplamak için her örnek gösteren alanı kaydedin.Not: Burada protokol duraklatılmış ve plastik torbalarda saklanır ve bir sıcaklıkta korunmuş örnekleri daha az-18 ° c 2. temizlik biyokütle örnekleri Büyük bir elek ile 0,5-1,5 örnek yer mm açıklıklar stolon veya rizom boyutuna bağlı olarak. Açıklıklar-meli var olmak tüm stolons ve köksaplar, korumak için küçük toprak parçacıklar kaldırılması izin vermek için yeterince büyük. Kumlu topraklarda için farklı açıklıklar, biri diğerinin, yerleştirilen iki elekler daha iyi hassasiyet ve verimlilik için izin verebilir. Temiz su ile toprak parçacıkları bitkiler zarar vermeden kaldırmak için yeterli güç akışı ile örnekleri. Temizlenmiş örnekleri almak ve onları kağıt havlu, tepsiler uygun şekilde etiketlemek için dikkat çekici bir tepsiye yerleştirin.Not: Burada protokol duraklatılmış ve plastik torbalarda saklanır ve bir sıcaklıkta korunmuş örnekleri daha az-18 ° c Daha fazla örnekler kök ve yaprakları makasla kaldırarak temizleyin. Bu işlem sırasında stolons ve köksaplar, gerekirse ayrı ve bitkiler, tillers ve stolons bitki başına numaraları gibi ek bilgiler kaydedilir.Not: tüm kök ve yaprak stolons ve köksaplar dokusunu hassas geliştirir. İyi kökleri kaldırmak zordur; Ancak, dijital görüntü analizi ile bunları çapında seçilen değerden düşük organlarını dışlayan bir yazılım uygulaması kullanarak analiz atlarsanız mümkündür (5.1, tanımlanmış oldukça doğru bir şekilde bağlı olarak gözlemler görüntülerin olduğu bkz. adım) ekranda çoğaltılamaz. Yer stolons ve köksaplar kağıt çanta etiketli.Not: Burada protokol duraklatılmış ve plastik torbalarda saklanır ve bir sıcaklıkta korunmuş örnekleri daha az-18 ° c 3. tarama ve görüntü analiz örnekleri Örnek ekipman tarama WinRHIZO standart bir şeffaf plastik tepsiye yerleştirin. El ile stolons ve üst üste en aza indirmek için laboratuvar forseps kullanarak köksaplar yerleştirin. Büyük örnekleri subsamples bölmek gerekir. Çünkü stolons ve köksaplar genellikle iyi kökleri ile olur okuma hataları, neden olabilecek organların aşırı yakınlık önlemek için yeterli sertlik (kökleri için önerildiği gibi) tepsiye su eklemeyin. Tepsiyi tarayıcı yüzey üzerine yerleştirin. Tarayıcıda açın ve programını başlatın. İçin resim menüsündeki resim dpi görüntü edinme parametresi, kaydedilmiş görüntü olası bir daha ayrıntılı denetlemek için komut kontrol edin. Eşik Analizi, taranan organlara ait piksel iyi sınıflandırılması için kök & arka plan ayrım, komuta kontrol edin. Görüntü edinme parametrekomut Bütün tepsiyi yüzey resim menüsündeki taranır kontrol edin. Organ dağıtım çapı, taranan görüntünün yukarıda grafik alanında başı için görüntülenen çapı sınıf denetleyin. 20 eşit genişlikteki sınıfları 0,1 mm aralıklarla grafiğin yatay ekseninde tıklatarak seçin. Bu işlev dışlama kökleri veya küçük organları, ne zaman stolons veya köksaplar değil mükemmel temizlenmiştir ait veri sağlar. Edebiyat çim türlerin çoğu kökleri çapları 0.2 mm düşük olduğunu bildirir.Not: Genişlik ve sınıf stolons ve analiz örnekleri ve değişkenlik bu ortalaması etrafındaki köksaplar ortalama çapı dikkate alarak sırasında değiştirilebilir. Bir denetim bazı örnekler ile minimum çap dışlanacak belirlemek için yapılmalıdır. İlk örnek tarama çalıştırın ve düzenleme için iyi bir analiz sağlar onaylayın. Görüntü kaydetmek için yazılım yönergeleri izleyin ve işlenen analiz. Görüntü ve analiz örnek etiketle etiketleyin. Tüm örnekleri tarama ile devam edin.Not: Burada protokol duraklatılmış ve plastik torbalarda saklanır ve bir sıcaklıkta korunmuş örnekleri daha az-18 ° c 4. Kuru ağırlık ölçümü Kesin bir elektronik denge kullanarak, taranan örnekleri bir şeytan alüminyum tepsisine yerleştirin. 4.1 tüm taranan örnekleri için yineleyin. Tüm örnekleri bir fırın içine 105 ° C için ayarla ve kuru onları 24 saat ekleyin. Örnekleri kaldırmak ve doku ağırlık stabilize kadar bekleyin. Onların Dara ile tüm örneklerini tartın. Her örnek net ağırlık elde etmek için kaydedilen ağırlık üzerinden Dara çıkarma. 5. veri ve uzunluk ve ağırlık yoğunluğu düzeltilmesi Uzunluğu ve ortalama çapı Bir .csv dosyasına analizi ile WinRHIZO kaynaklanan .txt dosyası dönüştürün. Çapı sınıfları için Gruplandırılmış sonuçlar organları 0.2 mm (kökleri yaprakları veya tepsiyi çizikler parçası) daha küçük veri dışlamak için kullanın. (.Txt dosyasının satırlar) Toplam okuma her WinRHIZO çapı 0.2 mm büyük sınıflar için tüm uzunluklarını kaydetti. Bu düzeltme ile hesaplanan uzunluğu daha fazla veri işleme için kullanılmak üzere etkili uzunluğudur. Her WinRHIZO okumak için fazla 0.2 mm çapı için projeksiyon alanlarda kaydedilen toplam sınıfları. Uzunluğu ve projeksiyon alan arasında orantılı organları çaplarda dışlanması için düzeltilmiş ortalama çapı verir az 0.2 mm. Örnek subsamples bölünmüş son uzunluğu tüm subsample uzunlukları toplamı hesaplamak ve son ortalama çapı oranı tüm subsample uzunlukları toplamı arasındaki tüm subsample projeksiyon alanları toplamı olarak hesaplar. Gerektiğinde, uzunluk ve ağırlık yoğunluğu birim yüzey alanı örnek boyutuna göre ücret hesaplamak. İstatistiksel analiz için elde edilen veriler kullanın.

Representative Results

Bir deneyi stolon ve rizom iki numaralı seribaşı türleri (“LaPaloma” ve “Yukon”) ve iki steril bitkisel melez (“Patriot” ve “Tifway”) de dahil olmak üzere dört bermudagrass çeşitlerin geliştirilmesi karşılaştırmak için sonbaharda 2013 kurulmuştur. Deneysel tasarım bir randomize tam blok 12 araziler (2 x 2 m) olmak üzere toplam üç çoğaltmalar ile yapıldı. On dört stolons ve her çim tipi güçlendirilmiş ve vahşi bermudagrass on dört köksaplar rastgele araziler, hem de toplam 70 stolons ve 70 köksaplar için araziler yakınındaki büyüyen yabani bermudagrass bitkilerden toplanmıştır. Tüm stolons ve köksaplar daha fazla ölçüm önce Protokolü (adım 2) açıklandığı gibi temizlenmiştir. Düğümler arası çapı ve uzunluğu bir kumpas ve cetvel, sırasıyla ölçüldü ve düğüm sayısı her stolon veya rizom için sayılır. Temiz ve stolon ve rizom örnekleri cetvel ve kumpas ile ölçmek gerekli kez de kaydedildi. Stolon ve rizom çapları ölçülen tüm düğümler arası çapları aracı olarak hesaplanmıştır. Toplam stolon ve toplam köksap uzunlukları tüm düğümler arası uzunlukları toplamı hesaplanır. Ayrıca, toplam uzunlukları taranmış ve her stolon ve rizom taranan çapları 3 ve 5 numaralı adımlarda açıklandığı gibi bir dijital görüntü analiz sistemi kullanılarak ölçüldü. Stolon ve rizom Özellikleri dijital analiz sistemi tarafından ölçmek gerekli kez kaydedildi. Her stolon ve rizom sonra kesme internodes düğümlerden ayırmak için makas ile kesme ve internodes 3 ve 5 numaralı adımlarda açıklandığı gibi taranmış düğümler arası çapı tahmin etmek için kullanılmıştır. Pearson korelasyon katsayıları hesaplanan stolons ve köksaplar için (n 70 stolons, n = 70 köksaplar =) arasında ölçülen ve uzunlukları inceden inceye gözden geçirmek, ölçülen ve çapları, düğüm sayısı ve ölçülen arasındaki farkı mutlak değerini inceden inceye gözden geçirmek ve Taranan çaplarda ve ölçülen çap ve taranan düğümler arası çapları. Cetvel ile ölçülen uzunlukları dijital görüntü analiz sistemi tahmini uzunlukları ayarlamak için kullanılmıştır. Regresyon analizi ile taranan stolon uzunluğu ve 1.03 eğimi ve kesişimi-4.22 ile ölçülen uzunluğu (Şekil 1a), arasında yanı sıra taranan köksap uzunluğu ve ölçülen uzunluğu (Şekil 1b) arasında yüksek bir korelasyon gösterilir bir 1.03 ve 4.22 kesişimi eğimi. El ile Temizleme, 14 stolons ve 14 köksaplar 21 dk ve 24 s ve 11 dk ortalama bir süre 12 aldı ve s, anılan sıraya göre. 14 dk ve 6 ölçü uzunluk ve bir cetvel ve gövde çapı için Ortalama süre oldu stolons ve 13 dk ve 35 s s köksaplar için. Tarama ve yazılım analiz örnekleri WinRHIZO kullanarak stolons ve 12 dk ve 4 için 11 dk ortalama aldı s köksaplar için. Ölçülen ve taranan çapları de önemli ölçüde stolons ve köksaplar korelasyon. 1:1 yakın veri (Şekil 2a ve 2b) iyi bir uyum gösteren, ölçülü ve taranan çapı arasındaki ilişkileri vardı. Ancak, kesme noktası dijital görüntü analiz sistemi özellikle için daha düşük değerler, ölçülen çap fazla hesaplamış ve rizom çapının daha yüksek değerler hafife belirtti. Bu tahmindi çapı hesaplamak için kullanılan toplam projeksiyon yüzeyi etkileyen yazılım tarafından taranır stolon düğümleri olabilir (oranı toplam projeksiyon yüzeyi ve toplam maliyet arasındaki uzunluk) ve ölçümler olduğunda bunun yerine dışlanır kumpas ile yaptı. Düğüm sayısı arasındaki ilişki ve çap değerlerinin (ölçülen ve inceden inceye gözden geçirmek) her iki yöntem tarafından elde edilen arasındaki fark önemli yalnızca stolons (Şekil 3a); Ayrıca, bu fark varyasyonu yalnızca küçük bir bölümünü düğüm sayısı değişimler açıkladı (R2 = ). Önemli korelasyon arasında bulunan düğümler arası çapı inceden inceye gözden geçirmek ve ölçülen çap (1.01 ve stolons ve köksaplar, 0,98 yamaçları sırasıyla; yakaladığını neredeyse sıfır) (Şekil 4a ve 4b) bu düğümler arası çapı gösterir düğüm kaldırılır sürece doğru dijital görüntü analiz sistemi üzerinden tahmin edilebilir. Bu nedenle, çok sayıda stolons veya köksaplar tarafından oluşan örneklerinin toplam stolon uzunluğu ve ortalama çapı kolayca ve doğru bir şekilde dijital görüntü analiz sistemi kullanılarak sayısal. Parçası olarak devam eden bir deney, bir çim örnek (20 x 20 x 15 cm derinlik) sezona göre sonbahardan 2013 her arsa için Yaz 2015 yılında toplanan ve iletişim kuralında tanımlandığı gibi ele alınmıştır. Birim yüzey alanı (uzunluk yoğunluk) başına stolon ve rizom uzunluk ve ağırlık başına birim yüzey alanı (ağırlık yoğunluk) Temmuz 2014 yılında toplanan örnekleri Şekil 5′ te sunulmuştur. Stolon uzunluğu yoğunluk farklılıkları vegetatively yayılan çeşitlerin (“Patriot” ve “Tifway”) arasında gözlendi ve olanlar (“La Paloma” ve “Yukon”) numaralı seribaşı. “Vatansever” ardından “Tifway” ve numaralı seribaşı çeşitlerin en yüksek köksap uzunluğu yoğunluğu, görüntülenen. Stolon ağırlık yoğunluğu “Patriot”Tifway”,”La Paloma”ve”Yukon”takip en yüksek değeri gösterilen” ile tüm çeşitlerin için farklı. Vegetatively yayılan çeşitlerin de daha yüksek köksap ağırlık yoğunlukları numaralı seribaşı çeşitlerin daha görünür. Geliştirme birim yüzey alanı (uzunluk yoğunluk) başına stolon ve rizom uzunluk ve ağırlık başına birim yüzey alanı (ağırlık yoğunluk) çeşidinde vatansever çalışma süresi boyunca Şekil 6′ da rapor edilmektedir. Stolon uzunluğu yoğunluğu Mart 2014 bir artış Temmuz 2014 için görüntülenen ve Temmuz 2015 için Temmuz 2014 değil bunu değişir. Sadece bir kaç köksaplar Ekim 2013 ve Mart 2014 toplanan örneklerinde bulunmuştur. Köksap uzunluğu yoğunluğu azalan Ekim 2014 yılında tekrar ama en yüksek değerlerine ulaşan Temmuz 2104 arttı. Stolon ağırlık yoğunluğu Mart ayından Temmuz 2014 için biraz arttı; Ancak, daha hızlı bir artış Temmuz ayından Ekim 2014 için Mart 2015 sonraki bir azalma ile gözlenmiştir. Köksap ağırlık yoğunluğu köksap uzunluğu yoğunluğu, Temmuz 2014 yılında en yüksek değeri ile benzer bir eğilim vardı. Yazılımı analizde taranan görüntüdeki tüm nesneleri içerir. Bir Bu örnek bir dijital görüntü analiz düzeninin WinRHIZO Software (Şekil 7), nerede satırları farklı renkteki nesneleri (stolons) çap sınıf başına toplam uzunluğunu hesaplamak için değişen çapının yerleşimi gösterilmiştir. Biz analiz kökleri hesap parçalara alır veya yaprakları gözlemleyebilirsiniz. 3.9. adımda açıklandığı gibi genişlik ve analiz edilir çapı sınıfları sayısını sınırlamak mümkündür. Histogram uzunlukları dağıtım seçili çapı sınıfları (Şekil 7) gösterir. Bu çubuk grafik dışlanacak minimum çap sınıfları değerlendirmek için kullanılabilir. Bu grafik üst kısmında, ekran görüntü olayları uzunluğu ortalama çevresinde bir normal dağılım olan görsel bir gözlem demek daha yüksek değerler daha normal uygun göstermek ilk iki sınıf dışında çapı sınıf dağıtım. Bile örnekleri dikkatle temizlenmiş, bu küçük sınıflar da dahil olmak üzere veri analizi uzunluğu yoğunluğu overestimating ve ortalama çapı küçümseyen sonuçları etkileyebilir. Bizim sonuçları gösteriyor ki daha küçük sınıflar uzunluğu (çapı < 0.2 mm) (Tablo 1) yazılım çözümlemesinden toplam köksap uzunluğu değerleri 13- sorumluydu. Ayrıca, ortalama çapı 2-17’den % (Tablo 1) göz ardı. Resim 1: Değerler karşısında cetvel ile ölçülen uzunluğu değerleri regresyon analizi stolons bermudagrass24 (a) dijital görüntü analiz sistemi ile tahmini ve) köksaplar (b). Kesikli çizgi 1:1 oranında temsil eder. Masası’A Pornaro ve ark. değiştirildi 24. Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız. Resim 2: Değerler karşısında kumpas ile ölçülen çap değerlerinin regresyon analizi tahmini ile bermudagrass stolons24 (a) ve köksaplar (b) dijital görüntü analiz sistemi. Kesikli çizgi 1:1 oranında temsil eder. Masası’A Pornaro ve ark. değiştirildi 24. Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız. Şekil 3: Regresyon analizi bermudagrass stolons24 (a) ve (b) karşı mutlak değerler çapı arasındaki farkın köksaplar düğüm sayısı dijital görüntü analiz sistemi ile tahmini ve kumpas ile ölçülür. Kesikli çizgi 1:1 oranında temsil eder. Masası’A Pornaro ve ark. değiştirildi 24. Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız. Şekil 4: Değerler karşısında kumpas ile ölçülen çap değerlerinin regresyon analizi tahmini dijital görüntü analiz sistemi bermudagrass stolons24 (a) ve (b) için internodes sadece köksaplar ile. Kesikli çizgi 1:1 oranında temsil eder. Masası’A Pornaro ve ark. değiştirildi 24. Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız. Şekil 5: uzunluk ve ağırlık yoğunluk stolons ve köksaplar dört turfgrass bermudagrass çeşitlerin (Patriot, Tifway, La Paloma, Yukon) karşılaştırarak bir alan deneme sonuçlarını örnek. Stolon uzunluğu yoğunluk (a), köksap uzunluğu yoğunluğu (b), stolon ağırlık yoğunluğu (c) ve rizom ağırlık yoğunluğu (d). Dikey çubuklar altı çoğaltır standart hataları gösterir. Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız. Şekil 6: uzunluk ve ağırlık yoğunluk stolons ve köksaplar vatansever bermudagrass çeşidinde stolon ve rizom gelişimi gösterilen bir alan deneme sonuçlarını örnek. Stolon uzunluğu yoğunluk (a), köksap uzunluğu yoğunluğu (b), stolon ağırlık yoğunluğu (c) ve rizom ağırlık yoğunluğu (d). Dikey çubuklar altı çoğaltır standart hataları gösterir. Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız. Şekil 7: dijital görüntü analizi WinRHIZO Software örnek yerleşimini. Taranan görüntünün ön planda ve ekran görüntüsü üst kısmındaki çubuk grafiklerde seçili çapı sınıflarda uzunluğu dağıtım göster. Görüntü analizi renkli çizgiler gösterir ve her renk renkler çubuk grafiklerde bildirdi çapı sınıfların karşılık gelir. Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız. Tarõmõn Blok Köksap uzunluğu (cm/dm2) Ortalama çapı (mm) < 0.2 mm Toplam oranıbir < 0.2 mm Toplam oranıb Vatansever 1 231 278 16,9 1.637846 1.5994 97,7 Vatansever 2 304 349 12,8 1.620667 1.588371 98.0 Vatansever 3 304 366 16,8 1.649918 1.621367 98,3 Tifway 1 184 231 20,6 2.149745 1.9951 92.8 Tifway 2 155 193 19,9 1.866253 1.76605 94.6 Tifway 3 119 150 20,9 1.877386 1.75865 93.7 La Paloma 1 17 23 24,4 2.139019 1.8904 88,4 La Paloma 2 26 38 31,6 2.101385 1.7455 83,1 La Paloma 3 34 47 27,5 2.033729 1.7354 85.3 Yukon 1 32 44 28.0 1.700155 1.4945 87,9 Yukon 2 17 25 33.2 1.68339 1.4284 84.9 Yukon 3 67 87 23,6 1.844721 1.6774 90,9 sınıflar ≤0.2 mm/toplam uzunluğu uzunluğu Toplam çap çap/b sınıfları ≤0.2 mm Tablo 1: köksap uzunluğu yoğunluğu ve rizom ortalama çapı ile ve daha küçük çaplı sınıfları olmadan. Uzunluğu yoğunluğu ve çapı 0.2 mm ve onların oranları (sınıflar ≤ 0,2 mm/toplam uzunluğu uzunluğu); küçük sınıflar dahil olmayan ve ortalama çapı ve çapı 0.2 mm ve onların oranları küçük sınıflar dahil olmayan (sınıflar dahil çapı < < 0.2 mm çap dahil olmadan 0,2/çapı sınıfları).

Discussion

Burada açıklanan protokol geliştirilen ve turfgrasses çalışma için değerlendirilir. Ancak, onların morfolojik özellikleri, çevre koşullarına ve hassas temizleme örnek göre gerekli ayarlamaları ile stoloniferous veya rhizomatous türlerin bir dizi üzerinden kullanılabilir.

Bu iletişim kuralı aracılığıyla tahmini ortalama çapı bir kumpas ile ölçülen düğümler arası çapı göre olamaz. Dijital görüntü analizi düğümleri ve internodes toplam projeksiyon yüzeyi ve toplam maliyet arasındaki oranı ortalama çapı, hesaplama içerir uzunluğu. Pornaro ve ark. tarafından anlatıldığı gibi 24, bermudagrass stolons WinRHIZO fazla hesaplamış sistem ortalama çap değerleriyle için elde edilen ortalama çapı, düğümler arası kumpas ile ölçülür. Stolon çapı genellikle stolon internodes çapını tanımlamak için kullanılır ve botanik Açıklama18,25için kullanılan ortak bir parametredir. Bu nedenle, Pornaro vd. 24 WinRHIZO sistemi üzerinden ortalama çapı tahmini ve el ile ölçülen düğümler arası çapı iki farklı morfoloji yönü tarif dikkat çekti.

Bu iletişim kuralı gerçekleştirmek için gereken süreyi rutin analiz için kısıtlayıcı bir faktör kalır. Örnekleri (adım 2.4) temizleme en zaman alıcı aşamasıdır. Bir çim örnek çok miktarda biyokütle ile temizlik, deneyimlerimizi temel (Örneğin, 20 x 20 cm) yaklaşık 2-4 saat çalışan üç kişi gerektirir. İletişim kuralında açıklandığı gibi temizleme işlemi kumpas ve cetvel kullanırken her iki dijital analiz sistemi ve gereklidir. Örnekleri stolons/köksaplar, sınırlı sayıda oluşur, iki yöntemi ile veri toplamak gerekli benzer zamanıdır. Ancak, örnek boyutu arttıkça, tarayıcının yüzey alanı tek sınırlayıcı bir faktör olduğu gibi yazılım tabanlı yöntemi artırmak, bir sonraki zaman yok. Aksine, cetvel ve kumpas ile organları ölçmek için gereken süre ile stolons veya örnek beste köksaplar sayısını artırır.

Olgun turfgrasses stolon ve rizom özellikleri çalışmanın her zaman düğümler arası uzunluk ölçümü temel ve çapı ve kütle ağırlığı7,11,26,27kuru. Örnekler ve örnek boyutu artış ile doğruluk azalma işlemek için gereken büyük zaman nedeniyle, el ile ölçüleri stolons veya köksaplar11,20,25az sayıda sınırlı olmalıdır. Bu nedenle, onlar sadece tek bitki deneyleri için uygun olabilir. Bir görüntü analiz sistemi geleneksel yöntemler üzerinde büyük stolon veya rizom ölçebilen bu örnekleri ve uzunluğu yoğunluğu ve özgül ağırlığı (kilo-boy oranı) hesaplamak avantajdır.

Bu iletişim kuralı stolon ve rizom uzunluk ölçümü ve uzunluğu yoğunlukları (hangi stolon veya rizom için ağırlık Şu anda morfoloji açıklama için kullanılan tek parametredir.) büyük biyokütle ile örneklerde hesaplama sağlar. Stolon ve/veya rizom uzunluğu ile güncel teknikler tahmini birçok çalışma önemli bir parametresi olabilir. Son yıllarda yapılan çalışmalarda farklı çim türü6 stolon ağırlık ve uzunluk yoğunluğunu her zaman, bu yeterince stolon ve rizom sistem değerlendirmek için birden çok parametre ölçmek için istenebilir gösteren correlated değil olduğunu gösterdi. Bu yöntem özellikle uygundur johnnythehund veya kültürel olmalıdır yönetimi uygulamaları karşılaştırma.

Protokol içinde birkaç adım uzunluğu başarılı bir tahmin ve stolons ve köksaplar ortalama çapı için kritik öneme sahiptir. Farklı çevre koşulları, örnekleri (örnek boyutu) ve yer alan sayısı altında bitki morfolojisi yüksek değişkenlik nedeniyle olmalıdır boyutları (örnek boyut) örneklenmiş dikkatle değerlendirilmelidir ve olabildiğince, temsilcisi veri değişkenliği azaltmak için nüfus. Ayrıca, temizlik kökler ve analiz overestimations önlemek için özel dikkat gerektiren titiz çalışması bitmeden stolons bırakır. Son olarak, görüntüleri işleme önce dikkatle stolon veya rizom analiz değil her şeyi dışlamak için yazılım seçenekleri kullanarak çapı sınıfları ve minimum çap genişliğini seçmek için önerilir. Türler ve kültürel uygulamalar dahil olmak üzere çevresel koşullar çapı göre değişir gibi her deneme minimum çap işaretlenmesini gerektirir.

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Hiçbiri.

Materials

laboratory tape Any NA Tags may be used to label samples
plastic bags Any NA Any plastic bag can be used to keep samples until they have been cleened
paper bags Any NA Any paper bag can be used to keep cleaned samples to avoid mold formation
paper towels Any NA After samples have been washed with water and before to clean them with scissors it is helpful to put them on a paper towel to absorb water
scissor Any NA Any scissor with fine tips
aluminium box Any NA Any aluminium box large enough to contain the sample
trays Any NA It is helpful to use plastic tray to hold samples during the cleaning process
sieve with 0.5-1.5 mm openings Any NA Any sieve
soil core sampler Any NA We use core sampler for soil collection with diameter of at least 8 cm
squared frame Any NA To collect large samples we use squared frame (10 x 10 cm, or 15 x 15 cm, or 20 x 20 cm)
spade Any NA We use spade to pull out samples delimited with squared frame
precision electronic balance Any NA Any precision electronic balance
laboratory oven Any NA Any laboratory oven
freezer Any NA Any freezer
WinRHIZO software Regent Instruments Inc., Quebec NA Excluded the "basic" version
WinRHIZO scanner Regent Instruments Inc., Quebec NA WinRHIZO system includes a scanner calibrated for the software
WinRHIZO scanner accessories Regent Instruments Inc., Quebec NA WinRHIZO system includes accessories, as plastic tray and positioner, to be used with the scanner

References

  1. Beard, J. B. . Beard’s turfgrass encyclopedia for golf courses, grounds, lawns, sports fields. , (2004).
  2. Anderson, J. A., Taliaferro, C. M., Wu, Y. Q. Freeze tolerance of seed- and vegetatively propagated bermudagrasses compared with standard cultivars. Applied Turfgrass Science. , (2007).
  3. Gennaro, P., Piazzi, L. The indirect role of nutrients in enhancing the invasion of Caulerpa racemosa var cylindracea. Biological Invasions. 16 (8), 1709-1717 (2014).
  4. Ortiz-Ribbing, L. M., Eastburn, D. M. Evaluation of digital image acquisition methods for determining soybean root characteristics. Crop Management. , (2003).
  5. Pornaro, C., Schneider, M. K., Leinauer, B., Macolino, S. Above-and belowground patterns in a subalpine grassland-shrub mosaic. Plant Biosystems. 151 (3), 493-503 (2017).
  6. Pornaro, C., Menegon, A., Macolino, S. Stolon development in four turf-type perennial ryegrass cultivars. Agronomy Journal. , (2018).
  7. Rimi, F., Macolino, S., Richardson, M. D., Karcher, D. E., Leinauer, B. Influence of three nitrogen fertilization schedules on bermudagrass and seashore paspalum: II. Carbohydrates and crude protein in stolons. Crop Science. 53, 1168-1178 (2013).
  8. Schiavon, M., Macolino, S., Leinauer, B., Ziliotto, U. Seasonal changes in carbohydrate and protein content of seeded bermudagrasses and their effect on spring green-up. Journal of Agronomy and Crop Science. 202 (2), 151-160 (2016).
  9. Macolino, S., Ziliotto, U. Comparison of Turf Performance and Root Systems of Bermudagrass Cultivars and Companion Zoysiagrass. Acta Horticulturae. 938, 185-190 (2012).
  10. Giolo, M., Macolino, S., Barolo, E., Rimi, F. Stolons reserves and spring green-up of seeded bermudagrass cultivars in a transition zone environment. HortScience. 48 (6), 780-784 (2013).
  11. Lulli, F., et al. Physiological and morphological factors influencing wear resistance and recovery in C3 and C4 turfgrass species. Functional Plant Biology. 39, 214-221 (2012).
  12. Ramalingam, P., Kamoshita, A., Deshmukh, V., Yaginuma, S., Uga, Y. Association between root growth angle and root length density of a near-isogenic line of IR64 rice with DEEPER ROOTING 1 under different levels of soil compaction. Plant Production Science. 20 (2), 162-175 (2017).
  13. Qin, R., Noulas, C., Herrera, J. M. Morphology and Distribution of Wheat and Maize Roots as Affected by Tillage Systems and Soil Physical Parameters in Temperate Climates: An Overview. Archives of Agronomy and Soil Science. , 1-16 (2017).
  14. Barnes, B. D., Kopecký, D., Lukaszewski, A. J., Baird, J. H. Evaluation of turf-type interspecific hybrids of meadow fescue with perennial ryegrass for improved stress tolerance. Crop Science. 54, 355-365 (2014).
  15. Biernacki, M., Bruton, B. D. Quantitative response of Cucumis melo inoculated with root rot pathogens. Plant Disease. 85, 65-70 (2001).
  16. Bouma, T. J., Nielsen, K. L., Koutstaal, B. Sample preparation and scanning protocol for computersied analysis of root length and diameter. Plant and Soil. 218, 185-196 (2001).
  17. Kraft, J. M., Boge, W. Root characteristics of pea in relation to compaction and Fusarium root rot. Plant Disease. 85, 936-940 (2000).
  18. Rimi, F. . Performance of warm season turfgrasses as affected by various management practices in a transition zone environment. , (2012).
  19. Burgess, P., Huang, B. Growth and physiological responses of creeping bentgrass (Agrostis stolonifera) to elevated carbon dioxide concentrations. Horticulture Research. 1, 14021 (2014).
  20. Volterrani, M., et al. The Effect of Increasing Application Rates of Nine Plant Growth Regulators on the Turf and Stolon Characteristics of Pot-grown ‘Patriot’ Hybrid Bermudagrass. HortTechnology. 25 (3), 397-404 (2015).
  21. Böhm, W. Methods of studying root systems. Ecological studies: Analysis and synthesis. , 64-71 (1979).
  22. Box, J. E. Modern methods for root investigations. Plant Roots: The Hidden Half. , 193-237 (1996).
  23. Dowdy, R. H., Nater, E. A., Dolan, M. S. Quantification of the length and diameter of root segments with public domain software. Communications in Soil Science and Plant Analysis. 26, 459-468 (1995).
  24. Pornaro, C., Macolino, S., Menegon, A., Richardson, M. WinRHIZO Technology for Measuring Morphological Traits of Bermudagrass Stolons. Agronomy Journal. 109 (6), 3007-3010 (2017).
  25. Taliaferro, C. M., Martin, D. L., Anderson, J. A., Anderson, M. P. Patriot turf bermudagrass. United States Plant Patent. , (2006).
  26. Munshaw, G. C., Williams, D. W., Cornelius, P. L. Management strategies during the establishment year enhance production and fitness of seeded bermudagrass stolons. Crop Science. 41, 1558-1564 (2001).
  27. Rimi, F., Macolino, S., Richardson, M. D., Karcher, D. E., Leinauer, B. Influence of three nitrogen fertilization schedules on bermudagrass and seashore paspalum: I. Spring green-up and fall color retention. Crop Science. 53, 1161-1167 (2013).
  28. Murphy, S. L., Smucker, A. J. M. Evaluation of video image analysis and line-intercept methods for measuring root systems of alfalfa and ryegrass. Agronomy Journal. 87, 865-868 (1995).
  29. Wright, S. R., Jennette, M. W., Coble, H. D., Rufty, T. W. Root morphology of young Glycine max, Senna obtusifolia, and Amaranthus palmeri. Weed Science. 47, 706-711 (1999).
  30. Nilsson, H. E. Remote sensing and image analysis in plant pathology. Annual Review of Phytopathology. 15, 489-527 (1995).
  31. Ottman, M. J., Timm, H. Measurement of viable plant roots with the image analyzing computer. Agronomy Journal. 76, 1018-1020 (1984).
  32. Newman, E. I. A method of estimating the total length of roots in a sample. Journal of Applied Ecology. 3, 139-145 (1966).
  33. Tennant, D. A test of a modified line intersect method of estimating root length. Journal of Ecology. 63, 995-1001 (1975).
  34. Arsenault, J. L., Pouleur, S., Messier, C., Guay, R. WinRHIZO™, a root-measuring system with a unique overlap correction method. HortScience. 30, 906 (1995).

Play Video

Cite This Article
Pornaro, C., Macolino, S., Richardson, M. D. Measuring Stolons and Rhizomes of Turfgrasses Using a Digital Image Analysis System. J. Vis. Exp. (144), e58042, doi:10.3791/58042 (2019).

View Video