FI104128B - A procedure for identifying organisms containing chlorophyll - Google Patents

A procedure for identifying organisms containing chlorophyll Download PDF

Info

Publication number
FI104128B
FI104128B FI970462A FI970462A FI104128B FI 104128 B FI104128 B FI 104128B FI 970462 A FI970462 A FI 970462A FI 970462 A FI970462 A FI 970462A FI 104128 B FI104128 B FI 104128B
Authority
FI
Finland
Prior art keywords
fluorescence
plant
chlorophyll
light
species
Prior art date
Application number
FI970462A
Other languages
Finnish (fi)
Swedish (sv)
Other versions
FI970462A0 (en
FI970462A (en
FI104128B1 (en
Inventor
Esa Tyystjaervi
Original Assignee
Voivalvatin Etikettipalvelu Ky
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Voivalvatin Etikettipalvelu Ky filed Critical Voivalvatin Etikettipalvelu Ky
Priority to FI970462A priority Critical patent/FI104128B/en
Publication of FI970462A0 publication Critical patent/FI970462A0/en
Publication of FI970462A publication Critical patent/FI970462A/en
Application granted granted Critical
Publication of FI104128B1 publication Critical patent/FI104128B1/en
Publication of FI104128B publication Critical patent/FI104128B/en

Links

Landscapes

  • Investigating, Analyzing Materials By Fluorescence Or Luminescence (AREA)
  • Cultivation Of Plants (AREA)

Description

Klorofylliä sisältävien eliöiden tunnistamismenetelmä 104128 Tämän keksinnön kohteena on patenttivaatimuksen 1 mukainen , 5 klorofylliä sisältävien eliöiden tunnistamismenetelmä.This invention relates to a method for identifying chlorophyll-containing organisms according to claim 1.

Yhdistettynä kaikkien pellolla kasvavien kasviyksilöiden kartoittamiseen, joka voi tapahtua samalla laitteella kuin kasvien tunnistaminen, menetelmä mahdollistaa kasvit lajilleen yksilöivän kartan laatimisen pellosta. Tällaisen kartan avulla 10 voidaan esimerkiksi rikkakasvihävitteet kohdistaa haluttuihin kasvilajeihin.Combined with the mapping of all plant individuals growing in the field, which can be done with the same device as plant identification, the method allows a map of the field to be unique to the species. By means of such a map 10, for example, herbicides can be targeted to the desired plant species.

Rikkakasvihävitteet eli herbisidit ovat merkittävä ympäristöuhka. Maataloustutkimus pyrkii herbisidien käytön vähentämiseen myös 15 herbisidien kalleuden vuoksi. Tavanomaisissa herbisidien levitysmenetelmissä suuri osa herbisidistä joutuu hävitettävien kasvien sijasta maahan. Onkin kehitetty menetelmiä, joiden avulla herbisidi voidaan kohdistaa rikkakasveihin. Varhaiset menetelmät perustuivat yleensä viljelykasvustoa korkeampien rikkakasvien 20 mekaaniseen havainnointiin. Esimerkiksi patentista US 3 959 924 tunnetaan laite, jossa herbisidiruiskun eteen on ripustettu tanko, joka laukaisee herbisidiruiskun koskettaessaan korkeata rikkakasvia. Riviviljelyssä tapahtuvaan rikkaruohontorjuntaan ja kasvien harventamiseen soveltuvia laitteita, joissa '•25 herbisidilevitintä ohjataan rivillä kasvien mekaanisen tai optisen havainnoinnin perusteella, on kuvattu patenteissa US 3 609 913 ja US 1 193 963. Näistä patenteista tunnetut kasvinpaikannusmenetelmät soveltuvat huonosti pienille tai maata • myöten kasvaville kasveille.Herbicides are a major threat to the environment. Agricultural research also aims to reduce the use of herbicides because of the high cost of 15 herbicides. In conventional herbicide application methods, much of the herbicide is applied to the soil instead of the plants to be destroyed. Thus, methods have been developed to target the herbicide to weeds. Early methods were generally based on mechanical detection of weeds higher than the crop. For example, a device is known from U.S. Pat. No. 3,959,924 in which a rod is hung in front of the herbicide spray which triggers the herbicide spray when it touches a high weed. Equipment for weed control and thinning in row cultivation, where '25 herbicide spreaders are controlled in a row based on mechanical or optical observation of plants, are described in U.S. Patent Nos. 3,609,913 and US 1,193,963.

*30* 30

Viime vuosina on kehitetty myös järjestelmiä, joissa kasvipeite erotetaan maapohjasta kasvipeitteelle tunnusomaisen * heijastusspektrin eli olennaisesti lehtien vihreän värin ’* perusteella (Stafford ja Miller 1993, Computers and Electr. in ' -15: Agric. 9, 217-229). Näin kerättyä informaatiota käytetään sitten : joko välittömästi herbisidisuihkun suuntaamiseen tai tiedosta .···. kerätään satelliittipaikannusjärjestelmää hyödyntäen tietokanta, f • « · 2 104128 jonka avulla herbisidien jakelu maastoon toteutetaan. Kasvien heijastusspektriin perustuvat laitteet ovat erottelukyvyltään huonoja, koska pienten kasvien vaikutus heijastusspektriin on vähäinen, ja koska maanpinta heijastaa huomattavasti myös niitä 5 aallonpituuksia, joissa maanpinnan ja kasvipeitteen heijastusspektrin ero on suurin (A.W. Hooper, G.O. Harries ja B. Ambler 1976, J. Agric. Engng. Res. 21, 145-155; W.L. Felton 1995, Proc. Brighton Crop Prot. Conf. -Weeds) . Heijastusspektrimenetelmän erottelukyky riippuu myös mm.In recent years, systems have also been developed to distinguish a plant cover from the ground based on the * reflection spectrum characteristic of the plant cover, or essentially the green color of the leaves' (Stafford and Miller 1993, Computers and Elect. In '15: Agric. 9, 217-229). The information thus collected is then used: either directly to direct the herbicidal spray or from the data. collecting a database, utilizing a satellite positioning system, f • «· 2 104128 to distribute herbicides into the field. Plant reflectance spectrum devices are poor in resolution because of the small influence of small plants on the reflectance spectrum, and because the ground surface also significantly reflects the 5 wavelengths at which the reflectance spectrum of the soil and plant cover are the largest (AW Hooper, GO Harries, and B. Ambler 1976). Eng. Res. 21, 145-155; WL Felton 1995, Proc. Brighton Crop Prot. Conf. -Weeds). The resolution of the reflection spectrum method also depends, e.g.

10 maanpinnan laadusta ja sääoloista; esimerkiksi aamukaste pienentää merkittävästi maanpinnan ja kasvipeitteen heijastusspektrin eroa avainaallonpituuksilla (Felton, m.t.) ja joidenkin kasvien erottaminen joistakin maalajityypeistä on käytännössä mahdotonta (Hooper et ai., m.t.).10 ground quality and weather conditions; for example, morning dew significantly reduces the difference in ground and plant cover reflectance spectra at key wavelengths (Felton, m.t.), and it is virtually impossible to distinguish some plants from some soil types (Hooper et al., m.t.).

1515

Kasvien paikantamista klorofyllin fluoresenssin perusteella on ehdotettu aikaisemminkin, joskaan ei herbisidien levitystarkoituksiin. Esimerkiksi silleen jätetystä patenttihakemuksesta FI914249 tunnetaan menetelmä, jossa 20 istutettavia taimia sisältävissä kennostoissa olevat taimettomat paakut tunnistetaan klorofyllin fluoresenssin puuttumisen . ; perusteella. Myös klorofyllin fluoresenssin käyttö kasvien stressitilojen ja muiden fysiologisten parametrien mittaamiseen on tunnettua esimerkiksi G.H. Krausen ja E. Weisin (1991) ••25 artikkelista (Annu. Rev. Plant Physiol. Plant Mol. Biol. 42, 313-349).Plant location based on chlorophyll fluorescence has been suggested in the past, though not for herbicide application purposes. For example, from patent application FI914249, a method is known in which seedless lumps in honeycomb assemblies containing 20 seedlings are identified as having no chlorophyll fluorescence. ; by. The use of chlorophyll fluorescence to measure plant stress states and other physiological parameters is also known, for example, from G.H. Krausen and E. Weis (1991) •• 25 articles (Annu. Rev. Plant Physiol. Plant Mol. Biol. 42, 313-349).

» · • · • »» : Herbisidien käyttömäärien minimoimisen ja tehon maksimoimisen sekä laajemminkin ns. täsmäviljelyn (ks. S. Blackmore 1994, 30 Outlook on Agric. 23, 275-280) tavoitteiden kannalta on tärkeätä kehittää menetelmiä, joilla pystytään kartoittamaan ja lajilleen :·. tunnistamaan pellolla kasvavat kasvit. Lajien tunnistaminen ei • · · *... ole mahdollista heijastusspektriin perustuvilla menetelmillä, . koska lajityypilliset erot heijastusspektrissä ovat pieniä 3.5·· (Hooker et ai., m.t.) ja koska kasvin koko vaikuttaa : ' : ratkaisevasti maanpinnan ja kasvin heijastusspektrin yhdistelmään. Lajintunnistusta on yritetty kuva- 3 104128 analysaattorilaitteiston avulla, mutta tämä erittäin tehokasta tietojenkäsittelylaitteistoa vaativa menetelmä ei ole toiminut käytännössä (Stafford ja Miller, m.t.). Klorofyllin fluoresenssin spektrissä on aiemmin osoitettu olevan lajienvälisiä eroja, joita 5 mahdollisesti voitaisiin käyttää lajien tunnistamiseen (E.W. Chappelle, F.M. Wood, Jr., J.E.McMurtrey III ja W.W. Newcomb 1984, Applied Optics 23: 134-138). Fluoresenssispektrin mittaaminen vaatii kuitenkin erittäin herkkää fluoresenssidetektoria, eikä fluoresenssispektrin erojen 10 perusteella ole osoitettu voitavan tunnistaa kasveja kahta lajia suuremmasta joukosta.»: • · •» »: Minimizing herbicide application rates and maximizing efficacy and more broadly the so-called. It is important for the purposes of precision farming (see S. Blackmore 1994, 30 Outlook on Agric. 23, 275-280) to develop methods capable of mapping and sorting:. identify the plants growing in the field. Species recognition is not • · · * ... possible by reflection spectrum methods,. because the species-specific differences in the reflection spectrum are small 3.5 ·· (Hooker et al., m.t.) and because the size of the plant affects: ': a decisive combination of ground and plant reflection spectrum. Species identification has been attempted with the aid of image analyzers but this method, which requires highly efficient data processing equipment, has not worked in practice (Stafford and Miller, m.t.). Chlorophyll fluorescence spectrum has previously been shown to have inter-species differences that could potentially be used to identify species (E.W. Chappelle, F.M. Wood, Jr., J.E.McMurtrey III and W.W. Newcomb 1984, Applied Optics 23: 134-138). However, measuring the fluorescence spectrum requires a highly sensitive fluorescence detector, and the differences in the fluorescence spectrum 10 have not been shown to be able to identify plants from more than two species.

Tämän keksinnön tarkoituksena on mahdollistaa sellaisen kasviyksilökartan laatiminen, jossa kasviyksilöt luokitellaan 15 fylogeneettisen ryhmän, esimerkiksi lajin perusteella. Kasvien tunnistamiseen käytettävä, patenttivaatimuksen 1 mukainen menetelmä erottaa kasvilajit helposti toisistaan.It is an object of the present invention to provide a map of a plant specimen, in which the plant specimens are classified on the basis of 15 phylogenetic groups, for example species. The method for identifying plants according to claim 1 readily distinguishes between plant species.

Keksinnön tyypillisessä käyttömuodossa kasvit ensin paikannetaan 20 käyttäen hyväksi sitä, että muut luonnonesineet emittoivat vähän tai ei lainkaan näkyvää valoa, kun taas kasvien sisältämä . . klorofylli a fluoresoi. Klorofylli a:n fluoresenssi siis kertoo, että tietyssä paikassa on kasvi. Kukin paikannettu kasvi tunnistetaan antamalla sille sarja valokäsittelyjä, seuraamalla .25 klorofylli a:n fluoresenssin vaihteluita ajan funktiona valokäsittelyjen aikana ja vertaamalla näin saatua käyrää • · | '·· tunnetuista lajeista mitattuihin vastaaviin käyriin.In a typical embodiment of the invention, the plants are first located by taking advantage of the fact that other natural objects emit little or no visible light while the plants contain. . chlorophyll a fluoresol. Thus, the fluorescence of chlorophyll a indicates that there is a plant in a particular location. Each localized plant is identified by subjecting it to a series of light treatments, monitoring the variations in fluorescence of .25 chlorophyll a over time during light treatments, and comparing the resulting curve • · | '·· to the corresponding curves measured from known species.

• f · ♦ · ·• f · ♦ · ·

Kasvien lisäksi menetelmää voidaan käyttää myös muiden 30 klorofylliä sisältävien eliöiden tunnistamiseen.In addition to plants, the method can also be used to identify other chlorophyll-containing organisms.

.. Täsmällisemmin sanottuna keksinnön mukaiselle menetelmälle on tunnusomaista se, mikä on esitetty patenttivaatimuksen 1 *·’ , tunnusmerkkiosassa.More specifically, the method of the invention is characterized in what is stated in the characterizing part of claim 1 * · '.

35·:· 35:

Keksinnön avulla saavutetaan huomattavia etuja.The invention provides considerable advantages.

4 1041284, 104128

Keksintö mahdollistaa kasvilajien automaattisen tunnistamisen. Tällöin kasveja käsittelevät laitteet voidaan säätää käsittelemään eri kasvilajeja eri tavoin. Esimerkiksi rikkakasvi-häviteruisku voidaan rakentaa käsittelemään kukin rikkakasvilaji 5 herbisidillä, joka parhaiten kyseiseen lajiin tehoaa ja jättämään viljelykasvit käsittelemättä. Keksintöä voidaan käyttää myös maataloustutkimuksen ja ekologisen tutkimuksen vaatimien laitteiden rakentamiseen, koska kasviyksilöt identifioivan lajikartan laatiminen helpottuu keksinnön avulla huomattavasti. 10 Lajinmäärityksen sijasta keksintöä voidaan käyttää luokittelemaan kohteena olevia eliöitä lajia laajempiin fylogeneettisiin ryhmiin, esimerkiksi koppisiemenisiin ja paljassiemenisiin, tai lajia suppeampiin ryhmiin kuten lajikkeisiin. Keksintöä voidaan käyttää myös yhteyttävien mikro-organismien kuten syanobakteerien 15 tunnistamiseen, jolloin esimerkiksi vesistöjen tilan seuraaminen näyteorganismien avulla helpottuu.The invention enables the automatic identification of plant species. In this case, the plant handling devices can be adjusted to handle different plant species in different ways. For example, a herbicide spray can be constructed to treat each herb species with the 5 herbicides that will be most effective against that species and leave the crops untreated. The invention can also be used to construct the equipment required for agricultural and ecological research, since the preparation of a species map identifying plant individuals is greatly facilitated by the invention. Instead of a species assay, the invention can be used to classify the target organisms into phylogenetic groups that are broader than the species, for example, crude seeds and bare seeds, or smaller species such as varieties. The invention can also be used to identify contacting microorganisms such as cyanobacteria, thereby facilitating, for example, monitoring of the status of water bodies by means of sample organisms.

Keksintöä selostetaan seuraavassa lähemmin oheisen piirustuksen avulla.The invention will now be described in more detail with reference to the accompanying drawings.

2020

Kuvio 1 esittää männynneulaskimpun ja koivunlehden yläpinnan . suhteellisen f luoresenssisaaliin vaihteluja kuvaavia käyriä menetelmää testattaessa käytetyn keksinnön suoritusmuodon . ' mukaisen valokäsittelyn aikana.Figure 1 shows the top surface of a pine needle bundle and a birch leaf. an embodiment of the invention used in testing the method for comparing relative fluorescence yield variations. during the light treatment.

• 25 “ 11' r Tämän keksinnön kohteena oleva klorofylliä sisältävien eliöiden *· tunnistamismenetelmä perustuu klorofylli a:n fluoresenssiemission :Y: kvanttisaaliissa tapahtuvien muutosten mittaamiseen. Termiä 'suhteellinen fluoresenssisaalis1 käytetään tässä hakemuksessa 30 tarkoittamaan vakiona pidettävän herätevalon virittämän fluoresenssin mitattua intensiteettiä; keksinnön käyttömuodoissa .. käytetään näin mitatun intensiteetin muutoksia, jotka ovat verrannollisia fluoresenssin kvanttisaaliissa tapahtuviin \ . muutoksiin. Klorofylli a:ta on korkeammissa kasveissa, 35’·; sanikkaisissa, sammalissa, useimmissa levissä sekä syanobakteereissa. Lähes kaikki korkeampien kasvien klorofylliä !! Y sisältävien osien emissio on klorofylli a:n fluoresenssia; 5 104128 levillä ja syanobakteereilla esiintyy myös muiden pigmenttien emissiota. Govindjee (1995) on esittänyt yhteenvedon klorofylli a:n fluoresenssista (Aust. J. Plant Physiol. 22: 131-160).The method of identification of chlorophyll-containing organisms of the present invention is based on the measurement of changes in chlorophyll a fluorescence emission: Y: quantum yield. The term 'relative fluorescence yield1' is used herein to refer to the measured intensity of fluorescence excited by a constant excitation light; in embodiments of the invention, changes in intensity so measured that are proportional to the fluorescence quantum yields are used. changes. Chlorophyll a is present in higher plants, 35 '·; sagebrush, moss, most algae, and cyanobacteria. Almost all chlorophyll in higher plants !! The emission of the Y-containing moieties is the fluorescence of chlorophyll a; Algae and cyanobacteria also exhibit emission of other pigments. Govindjee (1995) has summarized the fluorescence of chlorophyll a (Aust. J. Plant Physiol. 22: 131-160).

5 Klorofylli a:n fluoresenssin absoluuttinen kvanttisaalis on kasvissa melko pieni, korkeintaan noin 5 % absorboituneesta valosta. Elävässä kasvissa klorofylli a:n fluoresenssia vaimentavat mm. fotosynteesin valokemialliset reaktiot, jotka kilpailevat fluoresenssin kanssa klorofyllin absorboimasta 10 viritysenergiasta. Maapallon pinnalla vallitsevissa lämpötiloissa lähes kaikki klorofylli a:n fluoresenssi emittoituu fotosynteesin valoreaktio II:n (PSII) klorofyllimolekyyleistä. PSII on fotosynteesin kahden valoreaktion ketjusta toiminnallisesti 'ensimmäinen', sillä tämä valoreaktio syöttää vedeltä riistämänsä 15 elektronit valoreaktioiden väliseen elektroninsiirtoketjuun, ja vasta ketjun toisessa päässä toimivan valoreaktio I:n tuottama pelkistin toimii hiilidioksidia pelkistävän yhteytysreaktion pelkistimenä.The absolute quantum fluorescence of chlorophyll a is relatively small in the plant, at most about 5% of the absorbed light. In a living plant, the fluorescence of chlorophyll a is suppressed by e.g. photosynthetic reactions of photosynthesis that compete with fluorescence for 10 excitation energies absorbed by chlorophyll. At the Earth's surface temperatures, almost all of the fluorescence of chlorophyll a is emitted from the photosynthetic photosynthesis II (PSII) chlorophyll molecules. PSII is functionally the 'first' of the two photosynthetic chain of photosynthesis, since this photoreaction feeds its electrons 15 from the water into the electron transfer chain between the photoreactions, and the reductant produced by the photoreaction I at one end of the chain acts as a carbon dioxide reducing coupler.

20 Maksimiteholla toimiessaan PSIIrn valokemialliset reaktiot vaimentavat fluoresenssin kvanttisaaliin noin viidesosaan : maksimiarvosta, joka voidaan mitata pysäyttämällä valokemiallinen • * » ’ reaktio kokonaan esimerkiksi käsittelemällä kasvi diuron- herbisidillä. Kun kasvia pidetään jonkin aikaa pimeässä ja 25 aletaan sitten äkkiä valaista, PSII:n valokemialliset reaktiot alkavat. PSII pystyy kuitenkin syöttämään elektroninsiirtoket juun • · •'· elektroneja nopeammin kuin ketju aluksi pystyy vetämään, jolloin « · :: · PSII:n valokemiallinen reaktio pimeäjakson jälkeen äkkiä valaistaessa hidastuu hetkeksi. Valokemiallisen reaktion 30 hetkellinen hidastuminen näkyy fluoresenssin nousupiikkinä.At maximum power, the photochemical reactions of PSII attenuate fluorescence to the quantum salt to about one fifth: the maximum value that can be measured by completely stopping the photochemical reaction, for example, by treating the plant with a diuronic herbicide. When the plant is kept in the dark for a while and then suddenly illuminated, the photochemical reactions of PSII begin. However, PSII is capable of delivering electron transfer jets to the • • • '· electrons of the june faster than the chain is initially able to pull, causing the photochemical reaction of PSII after the dark period to abruptly slow down. The momentary slowdown in the photochemical reaction 30 is reflected in the fluorescence rise peak.

Valokemiallisen reaktion ja fluoresenssin kilpailu viritys-;·. energiasta tekee fluoresenssista tärkeän kasvifysiologian t ·« "... tutkimusmenetelmän (Krause ja Weis, m.t.).Competition between the photochemical reaction and the fluorescence excitation; ·. energy makes fluorescence an important method of research in plant physiology (Krause and Weis, m.t.).

« · ««·«

« I«I

35*1 Edellä kuvatulla fluoresenssin nousupiikillä on tunnusomainen kaava, fluorenssi-induktiokäyrä eli ns. Kautsky-käyrä. Kautsky-V käyrän kaava on samanlainen kaikilla kasveilla. Kautsky-käyrän ♦ 6 104128 eri osiin vaikuttavat erittäin monet fotosynteesikoneiston piirteet. Esimerkiksi käyrän nousevan osa on sitä jyrkempi, mitä suurempi valoa keräävä ns. antennipigmenttijärjestelmä tutkittavan kasvin PSII:lla on. Itse asiassa käyrä heijastaa niin 5 monien fotosynteesikoneiston piirteiden summaa, että käyrän osia ymmärretään vuosikausien intensiivisestä tutkimuksesta huolimatta melko huonosti. Kasvitiede on toistaiseksi keskittynyt tutkimaan sellaisia fluoresenssi-induktiokäyrän piirteitä, jotka ovat kaikille kasvilajeille yhteisiä. Esimerkiksi O. Björkman ja B. 10 Demmig osoittivat (Planta 170, 489-504, 1987), että ns.35 * 1 The fluorescence rise peak described above has a characteristic formula, the fluorescence induction curve, or so-called. Kautsky curve. The formula for the Kautsky-V curve is the same for all plants. The various parts of the Kautsky curve ♦ 6 104128 are influenced by many features of the photosynthetic machine. For example, the steeper the rising portion of the curve, the higher the light-collecting so-called. the antigen pigment system of the test plant PSII has. In fact, the curve reflects the sum of so many features of the photosynthetic machine that, despite years of intensive research, parts of the curve are quite poorly understood. So far, botany has focused on studying features of the fluorescence induction curve that are common to all plant species. For example, O. Björkman and B. 10 Demmig showed (Planta 170, 489-504, 1987) that the so-called.

vaihtelevan ja maksimifluoresenssin suhde on kaikilla korkeammilla kasveilla sama. Tämän keksinnön kohteena oleva kasvilajin tunnistaminen perustuu siihen, että kasveilla on lajityypillisiä eroja fysiologisissa ominaisuuksissa. Jotkut 15 näistä erikoispiirteistä voidaan havaita eroina Kautsky-käyrässä, ja eroja voidaan vahvistaa käyttämällä fluoresenssi-induktion mittaamiseen sarjaa erilaisia valotusjaksoja.the ratio of variable to maximum fluorescence is the same for all higher plants. The identification of the plant species subject to the present invention is based on the fact that the plants exhibit species-specific differences in physiological properties. Some of these 15 features can be observed as differences in the Kautsky curve, and differences can be amplified by using a series of different exposure periods to measure fluorescence induction.

Klorofylliä sisältävien eliöiden tunnistamismenetelmä toimii 20 seuraavasti.The method for identifying organisms containing chlorophyll is as follows.

, , ; Tunnistettava kasvi tai muu klorofylliä sisältävä eliö ' varjostetaan kirkkaalta luonnonvalolta ainakin tunnistamisen ajaksi. Kohdetta valaistaan herätevalolla, jonka aallonpituus- 25 huippu on alle 700 nm, mieluimmin noin 450 nm. Herätevalon '' virittämää klorofylli a:n fluoresenssia mitataan kohteeseen • · : '·· suunnatulla valodetektorilla, joka voi olla valodiodi tai • 9 valomonistinputki. Detektori suojataan herätevalon aallonpituus-kaistalta suodattimena, joka päästää lävitseen vain herätevalon 30 aallonpituutta pitkäaaltoisempaa, klorofyllin fluoresenssin aallonpituuskaistalle osuvaa valoa. Käynnistetään sarja yhden tai :·. useamman valokäsittelyn jaksoja, jotka aiheuttavat Kautsky-käyrän • i /:· tyyppisiä muutoksia kohteen suhteellisessa f luoresenssisaaliissa.,,; The identified plant or other chlorophyll-containing organism is shaded by bright natural light for at least the time of identification. The subject is illuminated by an excitation light having a wavelength peak below 700 nm, preferably about 450 nm. The fluorescence of chlorophyll a excited by the excitation light '' is measured by a light detector, directed at • ·: '··, which can be a photodiode or • 9 photomultiplier tube. The detector is shielded from the wavelength band of the excitation light as a filter, which only emits light that is longer than the wavelength of the excitation light 30 and falls on the chlorophyll fluorescence wavelength band. Start a series of one or:. cycles of multiple light treatments that cause Kautsky curve • i /: · type changes in the subject's relative fluorescence yield.

• · '. . Fluoresenssisaaliin muutokset ovat suoraan verrannollisia • · 35·! detektorin mittaaman fluoresenssi-intensiteetin muutosten kanssa.• · '. . Changes in fluorescence yield are directly proportional to · · 35 ·! with changes in fluorescence intensity measured by the detector.

: Detektorin tuottama informaatio muunnetaan digitaaliseen muotoon ja käsitellään jollakin hahmontunnistusmenetelmällä. Lajin- 7 104128 tunnistusta varten on etukäteen tuotettu sarja vastaavia signaaleja paikalla mahdollisesti esiintyvistä lajeista, ja hahmontunnistus tapahtuu vertaamalla juuri saatua tuntematonta signaalia ennestään tunnettuihin. Hahmontunnistusmenetelmien 5 käytöstä biosignaalien analysointiin ja diagnosointiin ks. A. Cohen Biomedical Signal Processing. Voi. II. Compression and Automatic Recognition (CRC, Boca Raton, 1988).: The information produced by the detector is digitized and processed by some pattern recognition method. For species identification, a series of corresponding signals from any species present in the field has been pre-generated, and pattern recognition occurs by comparing the newly received unknown signal with previously known ones. For the use of pattern recognition methods 5 for analyzing and diagnosing biosignals, see p. A. Cohen Biomedical Signal Processing. Butter. II. Compression and Automatic Recognition (CRC, Boca Raton, 1988).

Herätevalona käytetään mieluimmin välkkyvää eli amplitudi-10 moduloitua valoa, jolloin valokäsittelyjen suora vaikutus fluoresenssi-intensiteettiin voidaan suodattaa pois ja havainnoida ainoastaan niiden vaikutusta suhteelliseen fluoresenssisaaliiseen. Amplitudimoduloidun herätevalon käyttö klorofylli a:n fluoresenssin mittaamiseen on tunnettua 15 esimerkiksi patentista DE 3518527 AI.The excitation light is preferably flashing, i.e., amplitude-10 modulated light, whereby the direct effect of the light treatments on the fluorescence intensity can be filtered out and only their effect on the relative fluorescence yield can be observed. The use of amplitude modulated excitation light to measure the fluorescence of chlorophyll a is known, for example, from DE 3518527 A1.

Tämän keksinnön kohteena olevan tunnistusmenetelmän tyypilliset käyttötavat vaativat, että tunnistamisen kohteet paikannetaan ennen tunnistusprosessin alkua. Paikantaminen tehdään samalla tai 20 samantyyppisellä laitteistolla kuin tunnistaminen kartoittamalla klorofyllin fluoresenssin esiintyminen tutkittavalla alueella.Typical uses of the identification method of the present invention require that the identification objects be located prior to the beginning of the identification process. Detection is performed on the same or 20 similar types of equipment as detection by mapping the presence of chlorophyll fluorescence in the area under study.

; Myös paikantamisessa fluoresenssin herätevalona käytetään 4 ' mieluiten amplitudimoduloitua valoa, jolloin esimerkiksi « ' ' auringonpaiste ei haittaa kartoittamista. Klorofylli a:n •25 fluoresenssin aallonpituuskaistalla havaittava emissio kertoo, « · että valodetektorin näkökentässä on klorofylliä sisältävä eliö.; Also in positioning the fluorescence excitation light 4 'is preferably amplitude modulated light, so that for example' '' sunshine does not interfere with the mapping. The emission of chlorophyll a • 25 in the wavelength of the fluorescence indicates that there is a chlorophyll-containing organism in the field of view of the light detector.

• · : '·· Tieto eliön paikasta talletetaan tarvittaessa esimerkiksi • 1 !.1· - satelliittipaikannusjärjestelmän avulla paikkatietokantaan.• ·: '·· Information on the position of an organism is stored, for example, using the • 1! .1 · satellite positioning system in a location database.

30 Kasvien paikannusmenetelmäksi valitaan klorofyllin fluoresenssiin perustuva menetelmä kahdesta syystä. Ensiksikin sama laite voi sekä havaita kasvin yleensä että tunnistaa sen. Toiseksi kasvit « · ♦ voidaan fluoresenssin avulla havaita herkemmin kuin esimerkiksi j · ·Chlorophyll fluorescence is the method used to locate plants for two reasons. First, the same device can both detect and recognize the plant in general. Second, plants «· ♦ can be more sensitive to fluorescence than, for example, j · ·

Staffordin ja Millerin (m.t.) kuvaamilla heijastusspektriin « 3.5·. perustuvilla menetelmillä. Parempi herkkyys perustuu siihen, ettei klorofylli a:n emissioaallonpituuksilss (680-750 nm) esiinny merkittävää muista luonnonesineistä kuin kasveista •Reflection spectrum described by Stafford and Miller (m.t.) «3.5 ·. based methods. Higher sensitivity is based on the absence of significant wavelengths of chlorophyll a (680-750 nm) in natural objects other than plants •

I 4 MI 4 M.

• · I• · I

I · · · 8 104128 tulevaa fluoresenssiemissiota, jota voitaisiin virittää klorofyllin absorboimalla valolla. Tämän vuoksi käytännössä kaikki maastossa havaittava klorofylli a:n fluoresenssi on merkki kasvista. Fluoresenssin intensiteetti on suoraan verrannollinen 5 virittävän valon intensiteettiin, joten kasvien paikannuksen j osalta menetelmä voidaan säätää lähes mielivaltaisen herkäksi yksinkertaisesti käyttämällä niin kirkasta virittävää valoa, että halutun kokoiset kasvit tulevat havaituiksi.I · · · 8 104128 fluorescence emission that could be excited by light absorbed by chlorophyll. Therefore, virtually all chlorophyll a fluorescence in the terrain is a sign of the plant. The fluorescence intensity is directly proportional to the intensity of the excitation light, so that for plant locus j, the method can be adjusted to almost arbitrary sensitivity simply by using excitation light that is so bright that plants of the desired size are detected.

10 Kasvien paikantamisessa voidaan herätevalona käyttää myös auringonvaloa. Tällöin auringonvalon spektristä on suodatettava pois ne aallonpituudet (esimerkiksi 670 nm ylittävät), joita i käytetään klorofyllin fluoresenssin mittaamiseen. Koska auringonvalon intensiteetti vaihtelee, täytyy yhtä aikaa 15 fluoresenssin mittaamisen kanssa seurata auringonvalon intensiteetin vaihtelua. Parhaiten tämä tapahtuu suuntaamalla samaan kohtaan tutkittavalle alueelle kaksi valodetektoria, joista toinen on herkkä fluoresenssin aallonpituuksille ja toinen niille aallonpituuksille, joita herätevalosuodatin päästää läpi.10 Sunlight can also be used as an excitation light to locate plants. In this case, the wavelengths (e.g., above 670 nm) that i are used to measure the chlorophyll fluorescence must be filtered off from the sunlight spectrum. Because the intensity of sunlight varies, it is necessary to monitor the intensity of sunlight simultaneously with the measurement of fluorescence. This is best done by pointing two light detectors at the same point in the area to be examined, one sensitive to the wavelengths of the fluorescence and the other to the wavelengths transmitted by the excitation light filter.

20 Heijastuneen valon mittaamiseen perustuvan herätevalon kompensointijärjestelmä toimii hyvin käytettäessä keinovaloa , klorofylli a:n fluoresenssin virittämiseen (E. Tyystjärvi ja J.20 The excitation light compensation system based on the measurement of reflected light works well when using artificial light to excite the fluorescence of chlorophyll a (E. Tyystjärvi and J.

I /,· Karunen 1990, Photosynth. Res. 26: 127-132).I /, · Karunen 1990, Photosynth. Res. 26: 127-132).

I 'I '

«I«I

’ ;2p Kasvikartoituksen tuottama tieto voidaan välittömästi siirtää ;· » toimilaitteen ohjaustiedoksi. Esimerkiksi herbisidilevittimelle • · ί ‘ voidaan antaa käsky avata suutin, jos detektorin alla on • · V : tuhottava kasvi, tai sulkea suutin, jos kasvia ei havaita.'; 2p The data generated by the plant mapping can be immediately transferred; · »as actuator control information. For example, the herbicide applicator • · ί 'may be commanded to open the nozzle if there is • · V under the detector plant, or to close the nozzle if the plant is not detected.

Informaatio voidaan myös tallettaa esimerkiksi GPS-30 satelliittipaikannuslaitteen avulla tietokantaan, jonka avulla ohjataan toimilaitetta.The information may also be stored, for example, by means of a GPS-30 satellite positioning device in a database for controlling the actuator.

M » « • * ,·;· Tunnistusmenetelmän tekninen teho testattiin laboratorio-oloissa 4 t . seuraavasti.M »« • *, ·; · The technical performance of the detection method was tested under laboratory conditions for 4 hours. as follows.

(M(M

Testauksen tekivät yhteistyössä keksijä (dosentti Esa Tyystjärvi, « iThe testing was carried out in collaboration with the inventor (docent Esa Tyystjärvi, «i

Turun yliopiston biologian laitos) sekä assistentti Antti KoskiDepartment of Biology, University of Turku) and assistant Antti Koski

fM· f . IfM · f. I

" f * Γ t « I · 9 104128 ja professori Olli Nevalainen (Turun yliopiston tietojenkäsittelyopin laitos). Maastosta kerättiin voikukan ja koivun lehtiä sekä kuusen- ja männynneulasia. Lisäksi kasvatettiin kontrolloiduissa olosuhteissa kasvatuskammioissa 5 kurpitsaa, hernettä ja ruista. Lehtiä säilytettiin noin kahden tunnin ajan kosteiden paperien välissä pimeässä, minkä jälkeen kustakin lajista mitattiin 200 fluoresenssi-induktiokäyrää. Kurpitsan ja rukiin induktiokäyrät mitattiin lehdenpaloista, kuusen ja männyn käyrät 10-20 neulasen nipuista ja muiden lajien 10 käyrät yksittäisistä lehdistä. Koivun, kurpitsan ja herneen käyrät mitattiin kahdelta puolen lehteä, koska lehden eri puolten käyrät ovat erilaiset. Voikukasta mitattiin vain yläpinnan käyrä, koska voikukanlehti on maastossa aina adaksiaalipuoli ylöspäin."f * Γ t« I · 9 104128 and Professor Olli Nevalainen (Department of Computer Science, University of Turku). Dandelion and birch leaves, spruce and pine needles were collected from the terrain. In addition, 5 pumpkins, peas and rye were grown in controlled chambers. dark period between the wet paper, followed by 200 for each type of fluorescence was measured induktiokäyrää. induktiokäyrät rye and pumpkin leaf pieces were measured, fir, pine needle curves 10-20 of stacks 10, and curves of other types of individual newspapers. birch, pumpkin seeds and the curves measured from two side leaves , because the curves of the leaf are different, only the top surface curve of the dandelion was measured, since the dandelion is always upside down in the terrain.

15 Fluoresenssimittarina käytettiin amplitudimoduloidulla virittävällä valolla varustettua, klorofylli a:n suhteellisen fluoresenssisaaliin vaihteluiden mittaamiseen tarkoitettua laitetta (PAM-101, valmistaja Heinz Walz GmbH, Effeltrich, Saksa) . Fluorometriä ohjattiin QA-Data Oy:n (Turku) tuottamalla 20 FIP-fluoresenssiohjelmalla ja ADC-12BN4-tietokonekortilla, joka myös digitalisoi fluorometrin analogisen signaalin. Kukin mittaus alkoi siten, että mittaaja toi hämärässä huoneessa lehden tai lehdenpalan fluorometrin anturille, joka valaisi näytettä ; himmeällä amplitudimoduloidulla valolla. Lehdenpala aiheutti 25. suhteellisen fluoresenssisaaliin nousun fluorometrin signaalin .··. kohinatason yläpuolelle, jolloin ohjausohjelma käynnisti valokäsittelyjen sarjan.A fluorescence meter was equipped with an amplitude modulated excitation light instrument for measuring the relative fluorescence yield of chlorophyll a (PAM-101, manufactured by Heinz Walz GmbH, Effeltrich, Germany). The fluorometer was controlled by 20 FIP fluorescence programs produced by QA-Data Oy (Turku) and an ADC-12BN4 computer card, which also digitized the analog signal of the fluorometer. Each measurement began with the meter placing a leaf or piece of leaf in a dim room on a fluorometer sensor that illuminated the sample; with dim amplitude modulated light. A piece of leaf caused the 25th relative fluorescence to rise on the fluorometer signal. above the noise level, whereupon the control program initiated a series of light treatments.

’’’ ’ Valokäsittelyjen sarja oli seuraava. Kuvion 1 numerot viittaavat 30 kunkin vaiheen alkamishetkeen: ensin 0.8 sekunnin vaihe, jolloin mitattiin pelkästään 1.6 kilohertsin taajuudella välkkyvän virittävän valon aiheuttamaa fluoresenssia (1). Toisena vaiheena oli herätevalon välkkymisfrekvenssin nostaminen 100 kilohertsiin (2) . Puolen sekunnin kuluttua toisen vaiheen käynnistymisestä 3.5 : sytytettiin punainen LED-valaisin (aallonpituus 660 nm; fotonivuon tiheys 60 omol m'2s-1) (3) ja viiden sekunnin kuluttua '·;] tästä sytytettiin vielä kahdeksi sekunniksi niin kirkas valkoisen » I * · 10 104128 valon halogeenilamppu (fotonivuon tiheys 5500 omol m"2s'1) , että suhteellinen fluoresenssisaalis nousi kaikilla lajeilla maksimitasolle (4) .The '' '' series of light treatments was as follows. The numbers in Figure 1 refer to the starting time of each of the 30 steps: first a step of 0.8 seconds, when the fluorescence caused by the excitation light flickering at a frequency of only 1.6 kilohertz was measured (1). The second step was to raise the flicker frequency of the excitation light to 100 kilohertz (2). A half second after the start of the second phase of 3.5 lit red LED light (wavelength: 660 nm; photon flux density of 60 omol m'2s-1) in (3) and five seconds' ·]; this was ignited for a further two seconds as bright white "I * · 10 104128 light halogen lamps (photon flux density 5500 omol m "2s'1) that the relative fluorescence yield of all species reached the maximum level (4).

5 Valokäsittelyjen aiheuttamat suhteellisen fluoresenssisaaliin muutokset normalisoitiin siten, että maksimifluoresenssin arvo kussakin signaalissa oli yksi. Määräkohtiin kuhunkin käyrään sovitettiin kahdeksan erimittaista regressiosuoraa, ja näiden suorien kuuttatoista parametria käytettiin 10 hahmontunnistusalgoritmin syöttöarvoina. Kustakin mittaussarjasta 100 käyrän parametreja käytettiin hahmontunnistusalgoritmin opetusaineistona ja menetelmää testattiin 100 käyrällä. Taulukko 1 esittää tunnistustulokset, jotka saatiin käytettäessä hahmontunnistuksessa R.J. Schalkoffin teoksessaan Pattern Recognition: 15 Statistical, Structural and Neural Approaches (John Wiley & Sons, Singapore, 1992) kuvaamaa hermoverkkoalgoritmia.Changes in relative fluorescence yields from light treatments were normalized so that the maximum fluorescence value in each signal was one. Eight different regression lines were fitted to the targets for each curve, and the sixteen parameters of these lines were used as input values for 10 pattern recognition algorithms. For each set of measurements, 100 curve parameters were used as training material for the pattern recognition algorithm and the method was tested with 100 curves. Table 1 shows the recognition results obtained when using pattern recognition R.J. The neural network algorithm described by Schalkoff in Pattern Recognition: 15 Statistical, Structural and Neural Approaches (John Wiley & Sons, Singapore, 1992).

«· * · ♦ • · · • « · » « · » I > III· I · 11 104128«· * · ♦ • · · •« · »« · »I> III · I · 11 104128

Taulukko 1. Laboratorio-oloissa tehty tunnistustarkkuuskoe. Kasvilajit tunnistettiin ylläkuvatulla menetelmän käyttömuodolla. Koivun, kurpitsan ja herneen lehtien adaksiaali- eli yläpinta (y) ja abaksiaalipinta (a) luokiteltiin omiksi luokikseen. Oikein 5 tunnistettujen tapausten osuus on 96.6 %.Table 1. Laboratory-specific detection accuracy test. Plant species were identified by the method use method described above. The adaxial (y) and abaxial (a) surfaces of birch, pumpkin and pea leaves were classified as their own. Correctly identified cases account for 96.6%.

Laji Tunnistettu lajiksiSpecies Identified as a species

Koivu Kurpitsa Kuusi Herne Mänty Ruis Voikukka 10 (y) (i) 7y) (S) ly) (5)Birch Pumpkin Six Pea Pine Rye Dandelion 10 (y) (i) 7y) (S) ly) (5)

Koivu (y) 96 3 0 0 0 0 0 0 1 0Birch (y) 96 3 0 0 0 0 0 0 1 0

Koivu (a) O 97 0 1 0 0 O 0 0 3Birch (s) O 97 0 1 0 0 O 0 0 3

Kurpitsa (y) 1 O 98 0 0 0 1 0 0 0Pumpkin (y) 1 O 98 0 0 0 1 0 0 0

Kurpitsa (a) 0 1 0 97 0 0 0 0 1 1 15 Kuusi 0 100 98 0100 0Pumpkin (a) 0 1 0 97 0 0 0 0 1 1 15 Six 0 100 98 0100 0

Herne (y) 0 0 0 0 0 93 7 0 0 0Herne (y) 0 0 0 0 0 93 7 0 0 0

Herne (a) 0 0 0 3 0 1 95 0 1 0 Mänty 0 000 100 99 0 0Pea (a) 0 0 0 3 0 1 95 0 1 0 Pine 0 000 100 99 0 0

Ruis 0 000 1020 97 0 20 Voikukka 0 400 00000 96 -/-: Pelto-olosuhteissa keksintöä käytetään esimerkiksi seuraavasti.Rye 0 000 1020 97 0 20 Dandelion 0 400 00000 96 - / -: In field conditions the invention is used, for example, as follows.

25 Tunnistusmenetelmää käytetään kasvikartoituslaitteistolla, joka käsittää valaisu- ja detektoriyksikön, varjostimen sekä GPS- • t · satelliittipaikannuslaitteen, jotka on asennettu liikkuvalle lavetille. Valaisulaite lähettää jatkuvasti amplitudimoduloitua I I · herätevaloa ja pystyy lähettämään tarvittaessa jatkuvaa valoa.25 The detection method is used with plant mapping equipment, which includes an illumination and detector unit, a shade, and GPS • satellite positioning equipment mounted on a moving platform. The illuminator continuously emits amplitude modulated I · l excitation light and is able to emit continuous light when needed.

30 Detektoriyksikkö on kytketty mittaamaan vain amplitudimoduloidun herätevalon virittämää fluoresenssia. Jatkuvan valon valolähteen tarkoituksena on tuottaa patenttivaatimuksen 3 mukainen • « : ’·· valaistus jaksojen sarja. Jatkuvan valon valolähteitä voi olla useita. Lavetti liikkuu pellolla automaattisesti ennalta 35 : suunniteltua rataa suunnistaen esimerkiksi GPS-järjestelmän .···. avulla. Paikannus- ja tunnistuslaite käy pellon läpi kahdesti.The detector unit is connected to measure only the fluorescence excited by the amplitude modulated excitation light. The purpose of the continuous light light source is to provide a series of illumination cycles according to claim 3. There may be several sources of continuous light. The Lavetti will automatically move through the field in advance of 35 planned tracks, for example navigating a GPS system. through. The tracking and tracing device traverses the field twice.

V. Ensimmäisellä kierroksella kasvien esiintyminen pellolla 12 104128 kartoitetaan mittaamalla klorofylli a:n suhteellisen fluoresenssisaaliin alueellinen jakauma. Mittaustulokset siirretään paikkatietokantaan. Toisella kierroksella kasvikartoituslaite siirtyy havaittujen kasviyksilöiden kohdalle, 5 pysähtyy ja tunnistaa kasvin, mikä tieto lisätään paikkatietokantaan. Paikkatietokantaa käytetään syöttö-informaationa esimerkiksi herbisidiruiskulle.V. In the first round, the occurrence of plants in the field 12104128 is mapped by measuring the regional distribution of the relative fluorescence yield of chlorophyll a. The measurement results are transferred to the location database. In the second round, the plant mapping device moves to the detected plant specimens, 5 stops and recognizes the plant, which information is added to the location database. The location database is used as input information for, for example, a herbicide spray.

Ennen kasvikartoituslaitteiston lähettämistä peltokierrokselle 10 kerätään kustakin alueella esiintyvästä kasvilajista tai muusta kohteena olevasta fylogeneettisestä luokasta edustava otos (noin 100 näytettä), annetaan kullekin näistä valokäsittelysarja, talletetaan valokäsittelysarjän aikana mitattujen fluoresenssi-käyrien parametrit ja opetetaan hahmontunnistusalgoritmi 15 luokittelemaan tämä aineisto oikein. Mikäli käytetään hermoverkkotyyppistä hahmontunnistusalgoritmia, tapahtuu opettaminen ns. backpropagation-algoritmin avulla.Prior to sending the plant mapping apparatus to field rotation 10, a representative sample (approximately 100 samples) of each plant species or other target phylogenetic class present in the area is collected, each of these is treated with light, If a neural network-like pattern recognition algorithm is used, the so-called training is performed. backpropagation algorithm.

Kasvikartoituslaite voi myös liikkua niin hitaasti, että sekä 20 kasvien paikantaminen että luokittelu tehdään samalla peltokierroksella. Tällöin lavetin liike pysäytetään laitteen havaittua suhteellisen fluoresenssisaaliin nousun kohinatason : yläpuolelle, ja laite siirtyy välittömästi kasvin tunnistamiseen patenttivaatimuksen 3 mukaisin valokäsittelyin.The plant mapping device can also move so slowly that both locating and classifying 20 plants is done in the same field rotation. Here, the movement of the platen is stopped when the device detects a relative fluorescence rise above the noise level, and the device is immediately transferred to plant identification by the light treatments according to claim 3.

j 25 I ' ‘ ] ; . Paikannuslaite voidaan myös erottaa tunnistuslaitteesta, jolloin i *···' j paikannuslaite voi olla rakenteeltaan yksinkertaisempi ja käyttää auringonvaloa fluoresenssin herätevalona.j 25 I '']; . The pointing device may also be detached from the sensing device, whereby the pointing device i * ··· 'j may be simpler in structure and use sunlight as the fluorescence excitation light.

30 Kasvien paikannus- ja tunnistusjärjestelmä voidaan myös pakata osaksi herbisidiruiskua siten, että jokaista herbisidisuutinta vastaa fluoresenssidetektori, jonka näkökenttä on saman kokoinen j : ’·· kuin suuttimesta purkautuvan herbisidisuihkun säde kasvien v tasolla. Laitteistoon on tällöin kuuluttava myös anturi, joka 35 : kertoo laitteiston liikenopeuden. Kasvien paikannus- ja I * t’.·' tunnistusyksikkö, nopeusanturi ja herbisidiruiskun suuttimet on yhdistetty kontrolliyksikköön. Detektorin havaittua myrkytettävän « · • « · « • 4 · 104128 13 kasvin kontrolliyksikkö antaa vastaavalle suuttimelle oikea-aikaisen avautumiskäskyn.The plant locating and identification system may also be packaged as part of a herbicidal syringe such that each herbicidal nozzle is matched by a fluorescence detector having a field of view of the same size j: '·· as the nascent radius of the herbicidal jet. In this case, the equipment must also include a sensor which: 35: indicates the speed of movement of the equipment. The plant locator and I * t '. ·' Detection unit, the speed sensor and the herbicide spray nozzles are connected to the control unit. Upon detection of the poison by the detector, the control unit of the plant to be poisoned will give the corresponding nozzle a timely opening command.

Edellä on keskitytty kasvien tunnistamiseen keksinnön avulla.The foregoing has focused on identifying plants by means of the invention.

5 Klorofylli a:n fluoresenssin avulla voidaan paikantaa ja luokitella korkeampien kasvien lisäksi myös sanikkaisia, sammalia, leviä ja syanobakteereita. Kasvien tai mikro-organismien tunnistaminen menetelmän avulla voi tapahtua myös laboratorio-olosuhteissa. Keksinnön kohteena olevaa menetelmää 10 voidaan tällöin käyttää esimerkiksi luonnossa esiintyvien mikro-organismien tunnistamiseen laboratorionäytteiden avulla.5 The fluorescence of chlorophyll a can be used to locate and classify not only taller plants, but also mites, mosses, algae and cyanobacteria. The identification of plants or micro-organisms by the method may also be carried out under laboratory conditions. The method 10 of the invention can then be used, for example, to identify naturally occurring microorganisms by means of laboratory samples.

• · • · * • · • · • «· • ? • · · • I · • · « · • « « « « f• • • • * • • • • • • •? • · · • I · • · «· •« «« «f

Claims (6)

14 10412814 104128 1. Menetelmä, jonka avulla viljely- tai rikkakasviyksilö voidaan 5 automaattisesti tunnistaa tiettyyn lajiin tai lajia laajempaan fylogeneettiseen ryhmään kuuluvaksi, tunnettu siitä, että 10 tunnistaminen tapahtuu kohdistamalla kasviin yhden tai useamman valaistusjakson sarja, mittaamalla kasvista emittoituvan klorofylli a:n suhteellisen fluoresenssisaaliin vaihtelua ajan ja valaistuksen funktiona ja vertaamalla näin saatua ; fluoresenssisaaliin vaihtelua kuvaavaa käyrää tunnettujen 15 fylogeneettisten ryhmien edustajista vastaavalla tavalla mitattuihin vastaaviin käyriin hahmontunnistusalgoritmin avulla.1. A method for automatically identifying a cultivated or herbivory individual to a particular species or to a broader species of phylogenetic group, characterized in that the identification is by subjecting the plant to a series of one or more light periods, measuring the relative fluorescence yield of chlorophyll a emitted from the plant. as a function of illumination and comparisons thus made; fluorescence yield curve from representative phylogenetic groups to similarly measured curves using a pattern recognition algorithm. 2. Patenttivaatimuksen 1 mukainen tunnistamismenetelmä, tunnettu | siitä, että klorofylli a:n suhteellisen fluoresenssisaaliin 20 vaihtelua mitataan käyttäen amplitudimoduloitua herätevaloa.Identification method according to claim 1, characterized by | that the variation in the relative fluorescence yield of chlorophyll a is measured using amplitude modulated excitation light. . . 3. Patenttivaatimuksen 1 mukaiseen tunnistamismenetelmään perustuva kasvikartan laatimismenetelmä, tunnettu siitä, että ’:‘ tunnistettavat kasvit paikannetaan klorofylli a:n fluoresenssin 25 avulla ennen niiden tunnistamista.. . Plant mapping method based on the identification method according to claim 1, characterized in that the plants to be identified are located by the fluorescence of chlorophyll a prior to their identification. • · · ) *·· 4. Patenttivaatimusten 1 ja 3 mukainen kasvikartan laatimismenetelmä, tunnettu siitä, että paikannusprosessissa fluoresenssin herätevalona käytetään auringonvaloa, jonka 30^ intensiteettivaihtelujen vaikutus korjataan seuraamalla auringonvalon intensiteettivaihteluita yhtäaikaisesti · · · fluoresenssin kanssa ja jakamalla mitattu fluoresenssi- : · · · • * ’·* intensiteetti auringonvalon intensiteetillä. M ) M 35.:.A plant mapping method according to claims 1 and 3, characterized in that the positioning process uses sunlight as the fluorescence excitation light, which is corrected for by the effect of 30 ° intensity variations simultaneously with · · · fluorescence and dividing the measured fluorescence · · • * '· * intensity in sunlight intensity. M) M 35 .:. 5. Patenttivaatimusten 1 ja 3 mukainen menetelmä, tunnettu siitä, : että menetelmän avulla kerättyä informaatiota käytetään kasveja käsittelevän laitteen ohjaamiseen. 15 104128Method according to claims 1 and 3, characterized in that the information collected by the method is used to control a plant processing device. 15 104128 6. Patenttivaatimusten 1 ja 5 mukaisen menetelmän käyttötapa, tunnettu siitä, että tiedot paikannettavista ja tunnistettavista eliöistä kerätään satelliittipaikannusjärjestelmän avulla tietokantaan. 5 • · · • · • · • · · • · · • · « • · · • · • «· • · · • · · " · · · 104128Use of the method according to claims 1 and 5, characterized in that information on the organisms to be located and identified is collected in a database by means of a satellite positioning system. 5 • • • • • • • • • • • •••••••••••• 104128
FI970462A 1997-02-04 1997-02-04 A procedure for identifying organisms containing chlorophyll FI104128B (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
FI970462A FI104128B (en) 1997-02-04 1997-02-04 A procedure for identifying organisms containing chlorophyll

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
FI970462A FI104128B (en) 1997-02-04 1997-02-04 A procedure for identifying organisms containing chlorophyll
FI970462 1997-10-22

Publications (4)

Publication Number Publication Date
FI970462A0 FI970462A0 (en) 1997-02-04
FI970462A FI970462A (en) 1998-08-05
FI104128B1 FI104128B1 (en) 1999-11-15
FI104128B true FI104128B (en) 1999-11-15

Family

ID=8548022

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
FI970462A FI104128B (en) 1997-02-04 1997-02-04 A procedure for identifying organisms containing chlorophyll

Country Status (1)

Country Link
FI (1) FI104128B (en)

Also Published As

Publication number Publication date
FI970462A0 (en) 1997-02-04
FI970462A (en) 1998-08-05
FI104128B1 (en) 1999-11-15

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US6563122B1 (en) Fluorescence detection assembly for determination of significant vegetation parameters
Buschmann et al. Imaging of the blue, green, and red fluorescence emission of plants: an overview
Guidi et al. Effects of ozone exposure or fungal pathogen on white lupin leaves as determined by imaging of chlorophyll a fluorescence
US9377404B2 (en) Plant health diagnostic method and plant health diagnostic device
Su et al. Fluorescence imaging for rapid monitoring of translocation behaviour of systemic markers in snap beans for automated crop/weed discrimination
EP1563282B1 (en) A method and a device for making images of the quantum efficiency of the photosynthetic system with the purpose of determining the quality of plant material and a method for classifying and sorting plant material
US8384046B2 (en) Non-invasive methods and apparatus for detecting insect-induced damage in a plant
CA2754326A1 (en) Method and device for determining plant material quality using images containing information about the quantum efficiency and the time response of the photosynthetic system
Lichtenthaler Multi-colour fluorescence imaging of photosynthetic activity and plant stress
US5981958A (en) Method and apparatus for detecting pathological and physiological change in plants
Ben-Zur et al. Optical analytical methods for detection of pesticides
Su et al. Development of a systemic crop signalling system for automated real-time plant care in vegetable crops
West et al. Detection of fungal diseases optically and pathogen inoculum by air sampling
Ning et al. Imaging fluorometer to detect pathological and physiological change in plants
FI104128B (en) A procedure for identifying organisms containing chlorophyll
Pfaff et al. Mitespotting: approaches for Aculops lycopersici monitoring in tomato cultivation
CN106680205A (en) LED lighting system capable of monitoring plant growth state in real time
Norikane et al. Water stress detection by monitoring fluorescence of plants under ambient light
Osticioli et al. Potential of chlorophyll fluorescence imaging for assessing bio-viability changes of biodeteriogen growths on stone monuments
WO1991010352A1 (en) Method for the detection of plants
Bredemeier et al. Laser-induced chlorophyll fluorescence sensing to determine biomass and nitrogen uptake of winter wheat under controlled environment and field conditions
PL215938B1 (en) Method for measuring agricultural spraying involving analysis of parts of the plant covered with chemicals, especially agrochemicals
Yanase et al. Translocation of photosynthesis-inhibiting herbicides in wheat leaves measured by phytofluorography, the chlorophyll fluorescence imaging
Colls et al. Application of a chlorophyll fluorescence sensor to detect chelate-induced metal stress in Zea mays
JP2001099830A (en) Plant selection system based on organism information