Preview

Овощи России

Расширенный поиск

Цифровая морфометрия семян луковых культур

https://doi.org/10.18619/2072-9146-2021-3-44-48

Полный текст:

Аннотация

Актуальность. Одним из главных вопросов в растениеводстве остается качество высеваемых семян. Овощные растения в период генеративного развития требовательны к условиям свето-, теплообеспеченности, однако условия большинства регионов нашей страны не могут отвечать этим требованиям. Послеуборочная доработка и предпосевная обработка семян также проводятся не на должном уровне. Отсутствуют надежные информативные инструментальные методы анализа качества семян. Сотрудниками ФГБНУ ФНЦО, Агрофизического НИИ и ООО «Аргус-Био» ведется разработка метода цифровой морфометрии семян овощных культур.

Методика. Материалом для исследований явились семена различных образцов разновидностей рода Allium: Allium cristophii Trautv., Allium schoenoprasum L., Allium fistulosum L. Цифровые изображения семян были получены с использованием планшетного сканера HP Sсanjet 200, формат сохраняемых файлов BMP, TIFF, JPG, разрешение 600 DPI. Морфометрический анализ цифровых сканированных изображений семян был выполнен на базе Агрофизического НИИ с использованием серийного программного обеспечения «Argus-BIO», производства ООО «Аргус Софт», г. Санкт-Петербург.

Результаты. Анализ цветовых характеристик семян (величины цветовых составляющих по модели RGB) Allium cristophii Trautv. выявил статистически значимое снижение показателей по всем цветовым каналам в ряду от нижнего яруса – верхнему, что является показателем разного уровня вызреваемости. Семена различных образцов Allium schoenoprasum L. по размеру (площадь проекции) значительно варьировали в пределах вида от 2,39 до 3,06 мм2 , по форме они также оказались не выровненными: эллиптические с фактором удлиненности от 1,99 до 2,21 относительных единиц. Анализ морфометрических параметров семян сортов Allium fistulosum L. позволил выделить влияние природных и генетических факторов на эти параметры: фактор года оказывал существенное влияние (от 43,5% до 45,4%), фактора сорта – от 39,5% до 43,2%, на основные морфометрические параметры семян. Итак, представлен новый подход к анализу качества семян, включающий в себя оперативную цифровую морфометрию, моделирование данных и их интеграцию со стандартными тестами ISTA.

Об авторах

Ф. Б. Мусаев
Федеральное государственное бюджетное научное учреждение "Федеральный научный центр овощеводства" (ФГБНУ ФНЦО)
Россия

Фархад Багадыр оглы Мусаев – доктор сельскохозяйственных наук, ведущий научный сотрудник Лабораторно-аналитического и испытательного отдела

143072, Московская область, Одинцовский район, п. ВНИИССОК, ул. Селекционная, д. 14



М. И. Иванова
Всероссийский научно-исследовательский институт овощеводства – филиал Федерального государственного бюджетного научного учреждения «Федеральный научный центр овощеводства» (ВНИИО – филиал ФГБНУ ФНЦО)
Россия

Мария Ивановна Иванова – доктор сельскохозяйственных наук, профессор РАН, зав. лабораторией селекции и семеноводства зеленных культур

140153, Московская область, Раменский район, д. Верея, стр. 500



Н. С. Прияткин
ФГБНУ «Агрофизический научно-исследовательский институт» (ФГБНУ АФНИИ)
Россия

Николай Сергеевич Прияткин – кандидат технических наук, старший научный сотрудник, зав сектором биофизики растений

195220, Санкт-Петербург, Гражданский просп., д. 14



С. В. Кузнец
ООО «АргусСофт»
Россия

Сергей Васильевич Кузнец – директор

190121, Санкт-Петербург, ул. Александра Блока, 5



Список литературы

1. Пивоваров В.Ф., Мусаев Ф.Б. Эколого-географическая направленность семеноводства овощных культур. Труды Кубанского государственного аграрного университета. 2017;(67):185-189. http://proceedings.kubsau.ru/issue/2017/67/185-189

2. Макрушина Е.М., Залевская И.Н. Биохимические основы прорастания и формирования семян. Науковi працi Пiвденного фiлiалу НУБiП Украiни «КАТУ». 2008;(107):174–180.

3. Макрушин Н.М., Макрушина Е.М., Шабанов Р.Ю. Семеноводство. Симферополь: Ариал, 2012. 564 с.

4. Строна И.Г. Семеноведение полевых культур. М.: Колос, 1966. 463 с.

5. Granitto P.M., Verdes P.F., and Ceccatto H.A. Large-scale investigation of weed seed identification by machine vision. Comput. Electron. Agric. 2005;(47):15–24. https://doi.org/10.1016/j.compag.2004.10.003

6. Pourreza A., Pourrezab H., Abbaspour-Farda M.H., Sadrniaa H. Identification of nine Iranian wheat seed varieties by textural analysis with image processing. Comput. Electron. Agric. 2012;(83):102–108. https://doi.org/10.1016/j.compag.2012.02.005

7. Tanabata T., Shibaya T., Hori K., Ebana K., Yano M. Smart Grain: high-throughput phenotyping software for measuring seed shape through image analysis. Plant Physiol. 2012;(4):1871–1880. https://doi.org/10.1104/pp.112.205120

8. Herridge R.P., Day R.C., Baldwin S., Macknight R.C. Rapid analysis of seed size in Arabidopsis for mutant and QTL discovery. Plant Methods. 2011;(7):3. https://doi.org/10.1186/1746-4811-7-3

9. Whan A.P., Smith A.B., Cavanagh C.R., Ral J.P.F., Shaw L.M., Howitt, C.A.. Grain Scan: a low cost, fast method for grain size and colour measurements. Plant Methods. 2014;(10):1. https://doi.org/10.1186/1746-4811-10-2310.4225/08/536302C43FC28

10. Bai X.D., Cao Z.G., Wang Y., Yu Z.H., Zhang X.F., Li C.N. Crop segmentation from images by morphology modeling in the CIE L∗a∗b color space. Comput. Electron. Agric. 2013;(99):21–34. https://doi.org/10.1016/j.compag.2013.08.022

11. Мусаев Ф.Б. Научно-практические аспекты совершенствования контроля качества семян овощных культур. 2018. 479 с.

12. Мусаев Ф.Б., Харченко В.А., Антошкина М.С. Инструментальнобиофизический метод оценки качества семян зеленных овощных культур. Овощи России. 2019;(3):40-44. https://doi.org/10.18619/2072-9146-2019-3-40-44

13. Musaev F.B., Priyatkin N.S., Ivanova M.I., Shchukina P.A., Jafarov I.H., Nowar M. Geometrical parameters and colour index of chive (Allium schoenoprasum) seed. Research on Crops. 2020;21(4):775-782. https://doi.org/10.31830/2348-7542.2020.119

14. Kapadia V.N., Sasidharan N. and Patil К. Seed Image Analysis and Its Application in Seed Science Research. Advances in Biotechnology and Microbiology. November 2017;7(2):1-3. https://doi.org/10.19080/AIBM.2017.07.555709.

15. Cicero S., van der Schoor R., Jalink H. Use of chlorophyll fluorescence sorting to improve soybean seed quality. Revista Brasileira de Semente. 2009;31(4):145-151.

16. Dong Y., Cheng Z., Meng H., Liu H., Wu C., Khan A.R. The effect of cultivar, sowing date and transplant location in field on bolting of Welsh onion (Allium fistulosum L.). BMC Plant Biology. 2013;(13):154. http://www.biomedcentral.com/1471-2229/13/154

17. Wang D., Gao J., Liu G. General situation of Allium crops in China. Acta Hort. 2005;(688):327–332.

18. Abideen M.Z., Gopikumar K., Jamaludheen V. Effect of seed character and its nutrient content on vigour of seedlings in Pongamia pinnata and Tamarindas indica. My Forest, 1993;(29):225-230.

19. Liu S., He H., Feng G. Effects of nitrogen and sulphur interaction on growth and pungency of different pseudostem types of Chinese spring onion (Allium fistulosum L.). Sci. Hort. 2009;(121):12–18.

20. Storck J.L., Böttjer R., Vahle D., Brockhagen B., Grothe T., Dietz K.- J., Rattenholl,A., Gudermann F., Ehrmann A. Seed Germination and Seedling Growth on Knitted Fabrics as New Substrates for Hydroponic Systems. Horticulturae. 2019;(5):73. https://doi.org/10.3390/horticulturae5040073


Для цитирования:


Мусаев Ф.Б., Иванова М.И., Прияткин Н.С., Кузнец С.В. Цифровая морфометрия семян луковых культур. Овощи России. 2021;(3):44-48. https://doi.org/10.18619/2072-9146-2021-3-44-48

For citation:


Musaev F.B., Ivanova M.I., Priyatkin N.S., Kuznets S.V. Digital morphometry of onion seeds. Vegetable crops of Russia. 2021;(3):44-48. (In Russ.) https://doi.org/10.18619/2072-9146-2021-3-44-48

Просмотров: 61


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2072-9146 (Print)
ISSN 2618-7132 (Online)