초분광 영상 분석은 눈에 보이지 않는 이면의 과정을 찾고 탐지하면서 영상의 각 픽셀로부터 정보를 수집한다. 식물병 통제에 있어 병원성 균과 질병의 식별과 감지에는 여러 방법이 사용되어 왔다. 그러나 그러한 방법에는 초기 발견에는 몇 몇 제한사항이 있고 질병을 감지하고 구별에 있어서 특별한 기술을 요구된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 초분광 영상 기법과 관련하여 라인 스캔 영상 분석기를 사용한 새로운 조기 검출 방법이 개발되었다. ...
초분광 영상 분석은 눈에 보이지 않는 이면의 과정을 찾고 탐지하면서 영상의 각 픽셀로부터 정보를 수집한다. 식물병 통제에 있어 병원성 균과 질병의 식별과 감지에는 여러 방법이 사용되어 왔다. 그러나 그러한 방법에는 초기 발견에는 몇 몇 제한사항이 있고 질병을 감지하고 구별에 있어서 특별한 기술을 요구된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 초분광 영상 기법과 관련하여 라인 스캔 영상 분석기를 사용한 새로운 조기 검출 방법이 개발되었다. Xanthomonasoryzae pv. oryzae (Xoo)에 의해 발병되는 BLB 질병은 1차 및 2차 대사과정에 영향을 줌으로써 식물의 성장을 악화시킨다. 주요 목표는 BLB에 각각 저항성과 감수성이 있는 벼 식물 인 IRBB21과 IR24가 다른 유전자형에 미치는 영향을 이해하는 것이다. 식물에 Xoo race (K1, K2, K3)를 접종하고 엽록소 형광, 유전자 발현 및 초분광 스펙트럼 반사율의 변화를 연구 하였다. 초분광 스펙트럼 이미지에서 얻은 결과와 주성분 분석을 사용하여 통계적으로 처리 한 결과에 따르면 민감도 (S), 내성 (R) 및 중간 내성 (MR) 품종과 같은 감염된 식물에 있어 3 가지 다른 조합이 연구에서 관찰되었다. 그럼에 따라 질병의 중증도에 따라 S와 MR 상호 작용의 내부 박테리아 성장은 7dai에서 R 상호 작용보다 유의하게 증가하는 것으로 나타났다. 유사하게, 그 결과는 PS II의 양자 효율 및 S 및 MR 상호 작용에서 현저한 감소를 나타내는 유효한 양자 수율과 같은 엽록소 형광 분석과 잘 일치한다. 그러나 효과적인 양자 수율은 R 반응에서 약간의 감소를 보였다. 방어 관련 유전자의 발현 수준에 대한 연구는 S 및 R 품종의 질병 중증도와 양(+)의 상관관계를 보였다. 이러한 결과는 유전적, 생리학적 특성의 차별을 입증하는 데 도움이 된다. 저항성 식물과 민감성 식물 간의 변화에 대한 관찰에도 불구하고, 식물에서의 세계적 대응은 아직 탐구되지 않았다. 이미지 기반 관찰에 의한 숙주 식물에서의 복잡한 반응을 이해하기 위해 토마토를 1×102,104,106,108,and5×108cfu/ml 다양한 농도범위로 변화시킨 Pseudomonas cichorii JBC1 (P. cichorii)에 감염시키고 주입 1,2,3일 후 병의 중증도를 분석했다. 고농도로 감염시킨 식물은 질병의 초기 발달을 보였으나 저농도의 P. cichorii에 감염된 식물은 병이 있는 조직에서 in-planta 박테리아 성장에 일치하는 가시적인 변화를 보이지 않았다. 그러나 초분광 스펙트럼 이미지와 엽록소 형광분석에서는 눈에 보이는 증상이 없던 식물의 식물구조에서 질병의 발현을 나타내는 주목할 만한 변화가 보였다. 1 과 3 dai에서 높은 세포 밀도와 낮은 세포 밀도로 감염된 잎의 방어 관련 유전자 PR1a 및 PAL의 상향 조절은 저밀도에서도 방어 관련 유전자의 발현이 숙주 식물에 의해 자극된다는 증거로 간주 될 수 있다. 수집된 정보에 따르면, 엽록소 형광 및 초분광 이미지의 변화를 관찰함으로써 질병의 조기 발견이 가능하여 질병의 효과적인 관리가 가능하다는 것을 알 수 있다. 수확 후 질병 관리를 위해서는 생산물을 손상시키지 않고 감염을 탐지하는 것이 필요하다. 그러므로 두 가지 다른 병원균이 사과에 감염되어 관찰되었다. 초분광 반사율 이미지는 각기 VIS / NIR과 UV/blue 광선원 으로부터 얻어졌다. VIS / NIR은 Botryosphaeria dothidea에 의한 흰 썩음병 보다 감염의 중간 단계에서 Colletotrichum gloeosporioides에 의한 탄저병이 유효하게 나타났고 UV 및 Blue 광 조사는 감염된 사과에서 흰 썩음병이 주요한 검출을 보였다. 이것은 모든 가능한 조합들 사이의 상관관계를 적용해 최적의 파장 대역 쌍을 선택함으로써 수행되었다. 초분광 스펙트럼 이미지를 통해 적용된 상관관계 검증은 병원균을 쉽게 검출하고 구분한다. 타당성 및 효과성을 위한 최적조건에서 얻어진 잘 일치하는 F-value값과 유효성확인은 주목할 만하다. 위양성 픽셀의 상승은 계산적으로 보정되었으므로 논의 된 기술을 질병 탐지 개발에 적용 할 수 있다. 농작물 및 식품의 질병은 식품 산업에 엄청난 경제적 손실을 유발한다. 초기 질병을 생산물을 손상시키지 않고 진단하는 것은 큰 도전이다. 이점과 관련하여 초분광 스펙트럼 이미지 기술은 병원체나 눈에 보이는 증상이 없는 작물의 초기 질병 증상을 탐지하고 확인하기 위해 사용된다. 초분광 스펙트럼 이미지 기법의 식물질병 및 수확 후 질병진단 진위 여부를 확인하기 위해 쌀, 토마토, 사과와 같은 세 가지 작물에 다양한 병원체를 감염시켜 병의 진행을 관찰했다. 종합적으로 초분광 스펙트럼 이미지 기술은 위의 모든 농업 제품에서 눈에 띄는 병변이 심하게 나타나기 전에 감염의 초기 단계에서 질병의 심각성을 감지하는 데 사용되었다. 3 가지 다른 연구 전부 여러 종류의 식물과 과일이 다른 종류의 병원성균에 감염되었음에도 불구하고 질병 초기단계부터 감염이 발견되었다. 따라서, 이 연구는 통계 분석의 다양한 조합을 이용한 새로운 광학 감지 및 초분광 스펙트럼 이미지 기술이 광범위한 질병의 효과적인 탐지, 식별 그리고 식별력에 이점이 있음을 명시한다.
초분광 영상 분석은 눈에 보이지 않는 이면의 과정을 찾고 탐지하면서 영상의 각 픽셀로부터 정보를 수집한다. 식물병 통제에 있어 병원성 균과 질병의 식별과 감지에는 여러 방법이 사용되어 왔다. 그러나 그러한 방법에는 초기 발견에는 몇 몇 제한사항이 있고 질병을 감지하고 구별에 있어서 특별한 기술을 요구된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 초분광 영상 기법과 관련하여 라인 스캔 영상 분석기를 사용한 새로운 조기 검출 방법이 개발되었다. Xanthomonas oryzae pv. oryzae (Xoo)에 의해 발병되는 BLB 질병은 1차 및 2차 대사과정에 영향을 줌으로써 식물의 성장을 악화시킨다. 주요 목표는 BLB에 각각 저항성과 감수성이 있는 벼 식물 인 IRBB21과 IR24가 다른 유전자형에 미치는 영향을 이해하는 것이다. 식물에 Xoo race (K1, K2, K3)를 접종하고 엽록소 형광, 유전자 발현 및 초분광 스펙트럼 반사율의 변화를 연구 하였다. 초분광 스펙트럼 이미지에서 얻은 결과와 주성분 분석을 사용하여 통계적으로 처리 한 결과에 따르면 민감도 (S), 내성 (R) 및 중간 내성 (MR) 품종과 같은 감염된 식물에 있어 3 가지 다른 조합이 연구에서 관찰되었다. 그럼에 따라 질병의 중증도에 따라 S와 MR 상호 작용의 내부 박테리아 성장은 7dai에서 R 상호 작용보다 유의하게 증가하는 것으로 나타났다. 유사하게, 그 결과는 PS II의 양자 효율 및 S 및 MR 상호 작용에서 현저한 감소를 나타내는 유효한 양자 수율과 같은 엽록소 형광 분석과 잘 일치한다. 그러나 효과적인 양자 수율은 R 반응에서 약간의 감소를 보였다. 방어 관련 유전자의 발현 수준에 대한 연구는 S 및 R 품종의 질병 중증도와 양(+)의 상관관계를 보였다. 이러한 결과는 유전적, 생리학적 특성의 차별을 입증하는 데 도움이 된다. 저항성 식물과 민감성 식물 간의 변화에 대한 관찰에도 불구하고, 식물에서의 세계적 대응은 아직 탐구되지 않았다. 이미지 기반 관찰에 의한 숙주 식물에서의 복잡한 반응을 이해하기 위해 토마토를 1×102,104,106,108,and5×108cfu/ml 다양한 농도범위로 변화시킨 Pseudomonas cichorii JBC1 (P. cichorii)에 감염시키고 주입 1,2,3일 후 병의 중증도를 분석했다. 고농도로 감염시킨 식물은 질병의 초기 발달을 보였으나 저농도의 P. cichorii에 감염된 식물은 병이 있는 조직에서 in-planta 박테리아 성장에 일치하는 가시적인 변화를 보이지 않았다. 그러나 초분광 스펙트럼 이미지와 엽록소 형광분석에서는 눈에 보이는 증상이 없던 식물의 식물구조에서 질병의 발현을 나타내는 주목할 만한 변화가 보였다. 1 과 3 dai에서 높은 세포 밀도와 낮은 세포 밀도로 감염된 잎의 방어 관련 유전자 PR1a 및 PAL의 상향 조절은 저밀도에서도 방어 관련 유전자의 발현이 숙주 식물에 의해 자극된다는 증거로 간주 될 수 있다. 수집된 정보에 따르면, 엽록소 형광 및 초분광 이미지의 변화를 관찰함으로써 질병의 조기 발견이 가능하여 질병의 효과적인 관리가 가능하다는 것을 알 수 있다. 수확 후 질병 관리를 위해서는 생산물을 손상시키지 않고 감염을 탐지하는 것이 필요하다. 그러므로 두 가지 다른 병원균이 사과에 감염되어 관찰되었다. 초분광 반사율 이미지는 각기 VIS / NIR과 UV/blue 광선원 으로부터 얻어졌다. VIS / NIR은 Botryosphaeria dothidea에 의한 흰 썩음병 보다 감염의 중간 단계에서 Colletotrichum gloeosporioides에 의한 탄저병이 유효하게 나타났고 UV 및 Blue 광 조사는 감염된 사과에서 흰 썩음병이 주요한 검출을 보였다. 이것은 모든 가능한 조합들 사이의 상관관계를 적용해 최적의 파장 대역 쌍을 선택함으로써 수행되었다. 초분광 스펙트럼 이미지를 통해 적용된 상관관계 검증은 병원균을 쉽게 검출하고 구분한다. 타당성 및 효과성을 위한 최적조건에서 얻어진 잘 일치하는 F-value값과 유효성확인은 주목할 만하다. 위양성 픽셀의 상승은 계산적으로 보정되었으므로 논의 된 기술을 질병 탐지 개발에 적용 할 수 있다. 농작물 및 식품의 질병은 식품 산업에 엄청난 경제적 손실을 유발한다. 초기 질병을 생산물을 손상시키지 않고 진단하는 것은 큰 도전이다. 이점과 관련하여 초분광 스펙트럼 이미지 기술은 병원체나 눈에 보이는 증상이 없는 작물의 초기 질병 증상을 탐지하고 확인하기 위해 사용된다. 초분광 스펙트럼 이미지 기법의 식물질병 및 수확 후 질병진단 진위 여부를 확인하기 위해 쌀, 토마토, 사과와 같은 세 가지 작물에 다양한 병원체를 감염시켜 병의 진행을 관찰했다. 종합적으로 초분광 스펙트럼 이미지 기술은 위의 모든 농업 제품에서 눈에 띄는 병변이 심하게 나타나기 전에 감염의 초기 단계에서 질병의 심각성을 감지하는 데 사용되었다. 3 가지 다른 연구 전부 여러 종류의 식물과 과일이 다른 종류의 병원성균에 감염되었음에도 불구하고 질병 초기단계부터 감염이 발견되었다. 따라서, 이 연구는 통계 분석의 다양한 조합을 이용한 새로운 광학 감지 및 초분광 스펙트럼 이미지 기술이 광범위한 질병의 효과적인 탐지, 식별 그리고 식별력에 이점이 있음을 명시한다.
Hyperspectral imaging analysis collects information from each pixel of an image with an objective of finding and detecting processes far beyond visible. There are several methods employed for the detection and identification of diseases and pathogens for the control of plant diseases. However, there...
Hyperspectral imaging analysis collects information from each pixel of an image with an objective of finding and detecting processes far beyond visible. There are several methods employed for the detection and identification of diseases and pathogens for the control of plant diseases. However, there are several limitations in early detection and requires special skills in detecting the diseases and differentiating them. Thus, a novel method of early detection using line scan imaging spectrograph was explored in hyperspectral imaging techniques. Bacterial leaf blight (BLB) disease caused by Xanthomonas oryzae pv. oryzae (Xoo) deteriorates the growth of the plant by affecting its primary and secondary metabolism. The major aim is to understand the impacts on different genotypes, IRBB21 and IR24, which are resistant and susceptible rice plants to BLB respectively. Plants were inoculated with the Xoo races (K1, K2, K3) and the changes in chlorophyll fluorescence, gene expression and hyperspectral reflectance were studied. The results obtained from hyper spectral imaging and processed statistically using principal component analysis showed that three different combinations of infected plants such as susceptible (S), resistant (R) and moderate resistant (MR) varieties were observed in the study. Therefore, corresponding to the disease severity, the internal bacterial growth in S and MR interaction was found to be significantly increased than in R interaction at 7 dai. Similarly, the result was well in agreement with Chlorophyll fluorescence assay such as quantum efficiency of PS II and effective quantum yield that showed significant decrease in S and MR interaction. However, the effective quantum yield showed slight decrease in R reaction. An investigation of expression levels of defense related genes showed a positive correlation with disease severity in the S and R varieties. These results help in validating the discrimination in genetic and physiological traits. Despite the observation in the changes between the resistant and susceptible plants, the global response in plants is yet to be explored. To understand the complex responses in host plants by imaging-based observation, the tomato plants were infected with Pseudomonas cichorii JBC1 (P. cichorii) with varying concentration in the range of 1×102, 104, 106, 108, and 5×108 cfu/ml, and the disease severity was analyzed at 1, 2 and 3 days post inoculation. The plants that were infected with high concentrations showed early development of disease while the plants infected with low concentrations of P. cichorii showed no visible symptoms, which corresponded with the in planta bacterial growth in the diseased tissues. However, the results of hyperspectral imaging and chlorophyll fluorescence analysis showed noticeable changes in the plant architecture indicating the initiation of disease in those plants that showed no visible symptoms. An upregulation of defense related genes PR1a and PAL in leaves infected with both high (>106 cfu/ml) and low (<104 cfu/ml) cell densities at 1 and 3 dai can be accounted as an indication that expression of defense related genes even in lower densities is primed by host plants. On a collective note, it can be deciphered that an early detection of disease is very much feasible through observation of changes in chlorophyll fluorescence and hyperspectral imaging and thereby enabling an effective management of the disease. Detection of infection without damaging the products is greatly needed for the postharvest disease management. Therefore, two different pathogens were infected and observed in apple. Hyperspectral reflectance images were obtained from VIS/NIR and UV/blue light irradiation source respectively. VIS/NIR showed significant detection of bitter rot caused by Colletotrichum gloeosporioides in mid stage of infection than white rot caused by Botryosphaeria dothidea, while UV and Blue light irradiation showed a promising detection of white rot in the infected apple. This was done by selection of optimum wave band pair by applying correlation between all the possible combinations. The validation of correlation was applied through hyperspectral images for easy detection and differentiation of pathogens. These validations, well agreement with the F-value obtained were to be appreciable in optimum conditions for the feasibility and effectiveness. The raising of false positive pixels was corrected computationally hence it is set forth the discussed technique can be applied in development of diseases detection. Disease in crops and food products causes huge economic loss to the food industry. Diagnosing the early disease without damaging them is a major challenge. In this regard, hyperspectral imaging techniques were employed to detect and identify pathogens or early disease symptoms in crops that show no visible symptoms. To confirm the authenticity of the hyperspectral imaging technique to diagnose plant disease and post-harvest disease, three different crops such as rice, tomato and apple were infected with different pathogens and the disease progression was observed. Overall hyperspectral imaging-based technique was employed to detect the disease severity at earlier stage of infection before a visible lesion is not profoundly seen in all the above agriculture products. In spite all the three-different study involves various types of plant and fruit varieties infected with different types of pathogens, infection was detected at early stages of disease. Thus, the present study indicates that a novel optical sensing and hyperspectral imaging technique with different combination of statistical analysis have advantages in effective detection, identification and discrimination of broad varieties of diseases.
Hyperspectral imaging analysis collects information from each pixel of an image with an objective of finding and detecting processes far beyond visible. There are several methods employed for the detection and identification of diseases and pathogens for the control of plant diseases. However, there are several limitations in early detection and requires special skills in detecting the diseases and differentiating them. Thus, a novel method of early detection using line scan imaging spectrograph was explored in hyperspectral imaging techniques. Bacterial leaf blight (BLB) disease caused by Xanthomonas oryzae pv. oryzae (Xoo) deteriorates the growth of the plant by affecting its primary and secondary metabolism. The major aim is to understand the impacts on different genotypes, IRBB21 and IR24, which are resistant and susceptible rice plants to BLB respectively. Plants were inoculated with the Xoo races (K1, K2, K3) and the changes in chlorophyll fluorescence, gene expression and hyperspectral reflectance were studied. The results obtained from hyper spectral imaging and processed statistically using principal component analysis showed that three different combinations of infected plants such as susceptible (S), resistant (R) and moderate resistant (MR) varieties were observed in the study. Therefore, corresponding to the disease severity, the internal bacterial growth in S and MR interaction was found to be significantly increased than in R interaction at 7 dai. Similarly, the result was well in agreement with Chlorophyll fluorescence assay such as quantum efficiency of PS II and effective quantum yield that showed significant decrease in S and MR interaction. However, the effective quantum yield showed slight decrease in R reaction. An investigation of expression levels of defense related genes showed a positive correlation with disease severity in the S and R varieties. These results help in validating the discrimination in genetic and physiological traits. Despite the observation in the changes between the resistant and susceptible plants, the global response in plants is yet to be explored. To understand the complex responses in host plants by imaging-based observation, the tomato plants were infected with Pseudomonas cichorii JBC1 (P. cichorii) with varying concentration in the range of 1×102, 104, 106, 108, and 5×108 cfu/ml, and the disease severity was analyzed at 1, 2 and 3 days post inoculation. The plants that were infected with high concentrations showed early development of disease while the plants infected with low concentrations of P. cichorii showed no visible symptoms, which corresponded with the in planta bacterial growth in the diseased tissues. However, the results of hyperspectral imaging and chlorophyll fluorescence analysis showed noticeable changes in the plant architecture indicating the initiation of disease in those plants that showed no visible symptoms. An upregulation of defense related genes PR1a and PAL in leaves infected with both high (>106 cfu/ml) and low (<104 cfu/ml) cell densities at 1 and 3 dai can be accounted as an indication that expression of defense related genes even in lower densities is primed by host plants. On a collective note, it can be deciphered that an early detection of disease is very much feasible through observation of changes in chlorophyll fluorescence and hyperspectral imaging and thereby enabling an effective management of the disease. Detection of infection without damaging the products is greatly needed for the postharvest disease management. Therefore, two different pathogens were infected and observed in apple. Hyperspectral reflectance images were obtained from VIS/NIR and UV/blue light irradiation source respectively. VIS/NIR showed significant detection of bitter rot caused by Colletotrichum gloeosporioides in mid stage of infection than white rot caused by Botryosphaeria dothidea, while UV and Blue light irradiation showed a promising detection of white rot in the infected apple. This was done by selection of optimum wave band pair by applying correlation between all the possible combinations. The validation of correlation was applied through hyperspectral images for easy detection and differentiation of pathogens. These validations, well agreement with the F-value obtained were to be appreciable in optimum conditions for the feasibility and effectiveness. The raising of false positive pixels was corrected computationally hence it is set forth the discussed technique can be applied in development of diseases detection. Disease in crops and food products causes huge economic loss to the food industry. Diagnosing the early disease without damaging them is a major challenge. In this regard, hyperspectral imaging techniques were employed to detect and identify pathogens or early disease symptoms in crops that show no visible symptoms. To confirm the authenticity of the hyperspectral imaging technique to diagnose plant disease and post-harvest disease, three different crops such as rice, tomato and apple were infected with different pathogens and the disease progression was observed. Overall hyperspectral imaging-based technique was employed to detect the disease severity at earlier stage of infection before a visible lesion is not profoundly seen in all the above agriculture products. In spite all the three-different study involves various types of plant and fruit varieties infected with different types of pathogens, infection was detected at early stages of disease. Thus, the present study indicates that a novel optical sensing and hyperspectral imaging technique with different combination of statistical analysis have advantages in effective detection, identification and discrimination of broad varieties of diseases.
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