CN102313518A - 一种微生物菌丝生长状况定量获取方法 - Google Patents
一种微生物菌丝生长状况定量获取方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN102313518A CN102313518A CN2010102174796A CN201010217479A CN102313518A CN 102313518 A CN102313518 A CN 102313518A CN 2010102174796 A CN2010102174796 A CN 2010102174796A CN 201010217479 A CN201010217479 A CN 201010217479A CN 102313518 A CN102313518 A CN 102313518A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- image
- mycelia
- hypha
- pixel
- growth
- Prior art date
- Legal status (The legal status 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 status listed.)
- Pending
Links
Images
Landscapes
- Measuring Or Testing Involving Enzymes Or Micro-Organisms (AREA)
- Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)
Abstract
菌丝是菌类或大多数微生物的营养结构单位,一般呈丝网状,肉眼不易看见,大量菌丝集合而成菌丝体,获取菌丝或菌丝体生长状况的图像,利用地理信息系统(GIS)的图像识别和空间数据分析功能,构建了一种微生物菌丝生长状况定量获取方法,包括图像获取、图像处理(图像转换、图像分析、像元识别、像元计算)、菌丝量计算等过程,可在不破坏菌丝生长的情况下动态、定量化监测菌丝生长,为微生物或食用菌栽培科学研究提供数据获取方法。
Description
技术领域
“微生物菌丝生长状况定量获取方法”属于现代农业技术领域。
背景技术
菌丝是菌类或大多数微生物的营养生长部分,菌丝的结构为单条管状细丝,长度一般以微米作为计量单位,菌丝生长状况、结构特征的观测一般利用显微镜。大量菌丝集合在一起形成肉眼可见的菌丝体。菌丝生长速度或生长量的观测有两种方法,一种是物理方法,有直线生长测定法和菌落直径测量法,通过测量单位时间内菌丝体前端标记的变化或菌落直径的变化来反映菌丝生长速度,这种方法通过肉眼观测,获得的数据存在很大误差,而且只能用于实验室中琼脂培养基上菌丝生长的监测,而不能用于实际生产所用培养基上菌丝生长的监测,实际生产所用培养基多为土壤或木屑、玉米屑等的混合物,表面十分粗糙,不像琼脂培养基那样光滑;另一种是化学方法,通过测量菌丝体内特有化学物质的含量来反映菌丝生长量或生长速度,如脂肪酸18∶2ω6,9、麦角固醇、角素等被用来反映外生菌根的菌丝量,脂肪酸16∶1ω5被用来反映内生菌根的菌丝量。然而,大多数菌丝或微生物都没有特定的生物化学物质,基于GIS的微生物菌丝生长状况定量获取方法,只需获取菌丝或菌丝体生长状况的高质量图像,即可分析获得菌丝生长状况的定量数据,不必破坏菌丝的正常生长,可用于生长在任何媒介上菌丝的观测。
发明内容
1图像获取要求
利用摄像显微镜、数码显微镜或数码相机获取菌丝结构、菌丝或菌丝体生长状况的图像,图像要求像素在1024×768像素以上或分辨率在300以上。
2图像处理方法
①图像转换方法
上述获取的图像一般为彩色图像,每个彩色图像有3个波段图像,分别为红色波段图像、绿色波段图像和蓝色波段图像。在ArcGIS软件中打开任一波段图像,即可获得彩色图像的单色图像,建议采用蓝色波段图像,因为在蓝色波段图像中,图像对比度最大。在单色图像中,每一个像元都有一个灰度值,一般为0到255之间的数值,黑色像元的灰度值为0,白色像元的灰度值为255。
②图像分析方法
图象处理的第二步是提取待分析区域(图1),也就是将图像中对分析菌丝没有用处的区域移除,方法是利用ArcGIS软件将上述单色图像待分析区域勾勒出来形成新的图像层,然后采用空间分析工具——Extraction将两个图像中重叠的部分抽取出来,即为待分析区域图像。
③像元识别方法
在上一步形成的待分析区域图像中,如待分析区域均为菌丝或菌丝体,则进入下一分析步骤,如待分析区域为菌丝和培养基的混杂区域,则需采用ArcGIS的Identify工具识别出每一像元的灰度值(图2),确定菌丝像元和培养基像元的临界灰度值。
④像元计算方法
采用ArcGIS中Spatial Analyst Tools的Raster Calculator工具,如待分析区域均为菌丝或菌丝体,选中待分析图层,输入“待分析图层名称≥0”或“待分析图层名称≤255”,如待分析区域为菌丝和培养基的混杂区域,选中待分析图层,输入“待分析图层名称≥临界灰度值”或“待分析图层名称≤临界灰度值”(图3),则可得到一个新的栅格图层。在新的栅格图层中,菌丝或菌丝体像元被赋予“0”值或“1”值,而非菌丝或菌丝体像元被赋予“1”值或“0”值,从而将菌丝(菌丝体)与培养基分开。新的栅格图层中各类像元的数量可在ArcGIS中新栅格图层的属性表(Attribute Table)中直接找到(图4)。
3菌丝量计算方法
菌丝(菌丝体)生长量可通过菌丝(菌丝体)像元数量来反映,菌丝生长速度可通过单位时间内菌丝(菌丝体)像元占新栅格图层中总像元数量的比例变化来反映。
附图说明
图1图像分析方法
A为获取的菌丝生长单色图像,B为勾勒出来的待分析区域图层,C为ArcGIS中图像提取工具Extraction及其用法,D为分析得到的待分析区域图像。
图2像元识别工具
图3像元计算工具及用法
像元计算工具为ArcGIS中Spatiai Analyst Tools中的Raster Calculator,在图中Raster Calculator窗口中layers部分选中双击要进行计算的栅格图层,然后在下方输入框中输入>=或<=临界的像素值,最后点击Evaluate即可得到新的栅格图层。
图4像元计算数据来源
鼠标右击栅格图层,选择opening the attribute table,可在Attributes of Calculation窗口中查看菌丝(菌丝体)或培养基像元的数量。
图5彩色图像的波段图像/单色图像
瓶栽杏鲍菇菌丝生长图像,图中band_1为红色波段图像,band_2为绿色波段图像,band_1为蓝色波段图像,其中蓝色波段图像菌丝和培养基对比最强烈。
图6图像分析示例
A为杏鲍菇菌丝生长单色图像;B为提取的待分析区域;C为区分出菌丝(菌丝体)和培养基的栅格图层。
图7菌丝体比例变化反应菌丝生长速度示例
A为温度(14-18℃)对杏鲍菇菌丝生长影响结果,B为湿度(89-97%RH)对杏鲍菇菌丝生长影响结果。
具体实施方式
1拍摄或获取菌丝生长图像。
2在ArcGIS中打开图像的某一波段图像,获得单色图像(图5),如已为单色图像的,直接打开即可。
3提取待分析区域,在ArcGIS中利用空间分析工具——Extraction,将待分析区域提取出来,方法见图1,示例见图6A-B。
4采用ArcGIS的Identify工具识别出菌丝像元和培养基像元的临界灰度值(图2)。
5采用ArcGIS中Spatial Analyst Tools的Raster Calculator工具计算显示各类像元的数量。
计算方法:如待分析区域均为菌丝或菌丝体,选中待分析图层,输入“待分析图层名称≥0”或“待分析图层名称≤255”,如待分析区域为菌丝和培养基的混杂区域,选中待分析图层,输入“待分析图层名称≥临界灰度值”或“待分析图层名称≤临界灰度值”(图3),则可得到一个新的栅格图层。在新的栅格图层中,菌丝或菌丝体像元被赋予“0”值或“1”值,而非菌丝或菌丝体像元被赋予“1”值或“0”值,从而将菌丝(菌丝体)与培养基分开(图6C)。
显示方法:新的栅格图层中各类像元的数量可在ArcGIS中新栅格图层的属性表(Attribute Table)中直接找到(图4)。
6计算菌丝(菌丝体)像元数量或比例。
7通过菌丝(菌丝体)比例变化反应菌丝生长速度,分析示例见图7。
Claims (1)
1.菌丝是菌类或大多数微生物的营养结构单位,一般呈丝网状,肉眼不易看见,大量菌丝集合而成菌丝体,获取菌丝或菌丝体生长状况的图像,利用地理信息系统(GIS)的图像识别和空间数据分析功能,构建了一种微生物菌丝生长状况定量获取方法,可为微生物或食用菌栽培科学研究提供数据获取方法。
1图像获取要求。
2图像处理方法,包括图像转换、图像分析、像元识别、像元计算方法。
3菌丝量计算方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN2010102174796A CN102313518A (zh) | 2010-07-02 | 2010-07-02 | 一种微生物菌丝生长状况定量获取方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN2010102174796A CN102313518A (zh) | 2010-07-02 | 2010-07-02 | 一种微生物菌丝生长状况定量获取方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN102313518A true CN102313518A (zh) | 2012-01-11 |
Family
ID=45426903
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN2010102174796A Pending CN102313518A (zh) | 2010-07-02 | 2010-07-02 | 一种微生物菌丝生长状况定量获取方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN102313518A (zh) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102937410A (zh) * | 2012-11-20 | 2013-02-20 | 中国神华能源股份有限公司 | 生态环境勘察中的外生菌根菌丝野外原位动态监测方法 |
CN115585741A (zh) * | 2022-09-27 | 2023-01-10 | 中国科学院地理科学与资源研究所 | 一种原位观测共生真菌根外菌丝动态的方法 |
-
2010
- 2010-07-02 CN CN2010102174796A patent/CN102313518A/zh active Pending
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
杨娟等,1: "ArcGIS空间分析技术在微生物菌丝生长观测中的应用 ", 《农业网络信息》 * |
杨娟等,1: "ArcGIS空间分析技术在微生物菌丝生长观测中的应用", 《农业网络信息》, no. 09, 26 September 2008 (2008-09-26) * |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102937410A (zh) * | 2012-11-20 | 2013-02-20 | 中国神华能源股份有限公司 | 生态环境勘察中的外生菌根菌丝野外原位动态监测方法 |
CN102937410B (zh) * | 2012-11-20 | 2015-09-16 | 中国神华能源股份有限公司 | 生态环境勘察中的外生菌根菌丝野外原位动态监测方法 |
CN115585741A (zh) * | 2022-09-27 | 2023-01-10 | 中国科学院地理科学与资源研究所 | 一种原位观测共生真菌根外菌丝动态的方法 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Wang et al. | Mapping Robinia pseudoacacia forest health conditions by using combined spectral, spatial, and textural information extracted from IKONOS imagery and random forest classifier | |
Olivares et al. | Identification of soil properties associated with the incidence of banana wilt using supervised methods | |
Alcantara et al. | Mapping abandoned agriculture with multi-temporal MODIS satellite data | |
Skovsen et al. | Estimation of the botanical composition of clover-grass leys from RGB images using data simulation and fully convolutional neural networks | |
Karlson et al. | Tree crown mapping in managed woodlands (parklands) of semi-arid West Africa using WorldView-2 imagery and geographic object based image analysis | |
US11461899B1 (en) | Method for detecting infection stage of anthracnose pathogenic with pre-analysis capacity | |
Renslow et al. | Quantifying element incorporation in multispecies biofilms using nanoscale secondary ion mass spectrometry image analysis | |
CN104862217A (zh) | 细菌耐药性快速预测系统及其预测方法 | |
Huang et al. | Biopore-induced deep root traits of two winter crops | |
KR20190069648A (ko) | 인삼의 영상 이미지 분석을 통한 생육량 측정 방법 | |
Louro et al. | Morphological characterization of the in vitro mycorrhizae formed between four Terfezia species (Pezizaceae) with Cistus salviifolius and Cistus ladanifer—towards desert truffles production in acid soils | |
CN110793898A (zh) | 一种定量分析土柱中不同大小3d孔隙空间分布的方法 | |
Yin et al. | A novel method of situ measurement algorithm for oudemansiella raphanipies caps based on YOLO v4 and distance filtering | |
Li et al. | Disease recognition of maize leaf based on KNN and feature extraction | |
Serrano et al. | Definition and validation of vineyard management zones based on soil apparent electrical conductivity and altimetric survey | |
Chen et al. | A Novel Segmentation Recognition Algorithm of Agaricus bisporus Based on Morphology and Iterative Marker-Controlled Watershed Transform | |
Herrera et al. | The ectomycorrhizal association of Tricholoma matsutake and two allied species, T. bakamatsutake and T. fulvocastaneum, with native hosts in subtropical China | |
Song et al. | A New Remote Sensing Desert Vegetation Detection Index | |
CN102313518A (zh) | 一种微生物菌丝生长状况定量获取方法 | |
Zhang et al. | Seasonal Influence of Biodiversity on Soil Respiration in a Temperate Forest | |
Dang et al. | Vpbr: An automatic and low-cost vision-based biophysical properties recognition pipeline for pumpkin | |
San-Fabian et al. | New species of Cortinarius sect. Austroamericani, sect. nov., from South American Nothofagaceae forests | |
Yang et al. | Embedded Field Stalk Detection Algorithm for Digging–Pulling Cassava Harvester Intelligent Clamping and Pulling Device | |
CN105046229B (zh) | 一种农作物行的识别方法及装置 | |
CN116721385A (zh) | 一种基于机器学习的rgb摄像头数据蓝藻水华监测方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
C02 | Deemed withdrawal of patent application after publication (patent law 2001) | ||
WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Application publication date: 20120111 |