3 Жаздық бидай ауруларын гиперспектралды диагностикалау

Бұл бөлімде жаздық бидайдың негізгі саңырауқұлақ ауруларымен зақымдануы кезіндегі спектрлік сипаттамаларын зерттеудің әдістемелік тәсілдері мен алынған нәтижелері ұсынылады. Зерттеу көрінетін және жақын инфрақызыл диапазондарда гиперспектралды визуализация әдісімен алынған сау және зақымданған өсімдік ұлпаларының спектрлік профильдерін салыстыруға негізделген. Зерттеу барысында өсімдік үлгілерін іріктеу және фитопатологиялық бағалау, гиперспектралды түсірілім жүргізу, кескіндерді алдын ала өңдеу, қызығушылық аймақтарын бөлу және зақымданған ұлпалардың спектрлік сипаттамаларын талдау кезеңдері дәйекті түрде қарастырылады. Әртүрлі фитопатологиялық зақымдану түрлері кезіндегі спектрлік жауаптың диагностикалық тұрғыдан маңызды айырмашылықтарын анықтауға, сондай-ақ оларды көпөлшемді талдау әдістері мен машиналық оқыту алгориттерін пайдалана отырып автоматтандырылған түрде саралау мүмкіндігін бағалауға ерекше назар аударылады.

3.1 Зерттеу нәтижелері

Суреттерде сау және аурумен зақымданған жаздық бидай үлгілерінің гиперспектралды кескіндері көрсетілген. Сонымен қатар өсімдіктің жекелеген бөліктерінің спектрлері немесе әр үлгінің жалпы спектрлері берілген Raw Spectrum графиктері және спектрлік нүктелердің басты компоненттерді талдау (PCA) компоненттері бойынша таралуын көрсететін Variance Scatter диаграммасы ұсынылған. Диаграмма осьтерінде t[1] – бірінші басты компонент (деректердің жалпы дисперсиясының ең үлкен үлесін сипаттайды), t[2] – екінші басты компонент (t[1]-ге ортогональды, дисперсияға қосатын үлесті сипаттайды) ретінде белгіленген. Әр суреттің оң жағында шартты белгілер берілген. Мысалы, гиперспектралды кескіндегі қызыл түспен көрсетілген аймақ Raw Spectrum графигінде күлгін қисықпен бейнеленеді, ал гиперспектралды кескіндегі көк түсті аймақ қызыл қисықпен көрсетіледі.

3.1.1 Спектрлік сипаттамалар

Сау жаздық бидай өсімдіктері

4-суретте жаздық бидайдың сау үлгілері көрсетілген: бірінші үлгі – жапырағы, сабағы және тамыры бар жас өркен, екіншісі – сабағы бар масақ. Жаздық бидайдың осы гиперспектралды кескіндерінде жақын инфрақызыл диапазондағы (NIR) шағылу қарқындылығына сәйкес келетін жалған түстермен бейнеленген бөліктер көрсетілген. Сонымен қатар бұл диапазон көрінетін (VIS) аймақты да қамтиды, бұл өсімдік ұлпаларының спектрлік сипаттамаларын кешенді түрде талдауға мүмкіндік береді.

Бірінші үлгінің Raw Spectrum графиктерінен шағылу қарқындылығының ең жоғары мәні сабаққа тән екені көрінеді (шағылу коэффициенті 50–60). Бұл жасушалық құрылымның ерекшеліктеріне және фотосинтездік пигменттер мөлшерінің төмен болуына байланысты. Орташа мәндер тамырға тән (20–40), бұл оның беткі қабатының өзіндік морфологиясымен және хлорофиллдің болмауымен түсіндіріледі, ал ең төменгі мәндер жапырақта байқалады (10–25), себебі көрінетін диапазонда фотосинтездік пигменттер жарықты қарқынды сіңіреді. Спектрлердің максималды шыңдары 500–780 нм диапазонында байқалады. Әсіресе 680–750 нм аймағындағы «қызыл жиек» аймағы айқын көрінеді, ол фотосинтездік белсенділіктің тән көрсеткіштерінің бірі болып табылады. Жиынтық графикте өсімдіктің әрбір бөлігінің жалпы спектрлері көрсетілген: ең жоғары шағылу қарқындылығы жапырақ пен сабақта байқалады (17,5), ал тамырдың шағылу көрсеткіштері төмен (15). Интегралдық көрсеткіштердің мұндай таралуы өсімдік мүшелерінің әртүрлі физиологиялық функциялары мен биохимиялық құрамын растайды. Шағылу шыңдары 550–780 нм деңгейінде орналасқан.

Екінші үлгінің Raw Spectrum графиктерінде қызыл қисық сабақ бөліктеріне (шағылу коэффициенті 10–25), ал күлгін қисық масақ бөліктеріне (шағылу коэффициенті 30–35) сәйкес келеді. Масақтың шағылу қабілетінің жоғары болуы оның өзгеше биохимиялық құрамымен, атап айтқанда, пісіп-жетілу үстіндегі ұлпаларда хлорофиллдің тығыздығы төмен болуымен түсіндіріледі. Бұл жағдайда спектрлердің арасында бір-бірінен кейін орналасқан екі шың және олардың ортасында төмендеу байқалады, бұл 640–670 нм аймағында хлорофилл a және b пигменттерінің жарықты сіңіруіне байланысты болуы мүмкін. Бұл төмендеу «хлорофилл минимумы» деп аталады және фотосинтездік белсенділіктің маркері болып табылады. 680–750 нм аймағында шағылу күрт артады. Бұл өзгеріс хлорофиллдің қызыл диапазонда жарықты қарқынды сіңіруінен жақын инфрақызыл диапазонда жоғары шағылуға ауысуын көрсетеді. Осы өзгерістің шамасы мен көлбеулігі өсімдіктің күйін сипаттайтын маңызды биометриялық көрсеткіштер болып табылады. Спектрлердің максималды шыңдары 500–780 нм диапазонында байқалады. Жалпы графиктен масақтың шағылу қарқындылығының (18) сабаққа қарағанда (17) жоғары екені көрінеді. Мұндай арақатынас масақтану фазасына тән болып, бұл кезеңде репродуктивтік мүшелер вегетативтік мүшелермен салыстырғанда өзгеше оптикалық қасиеттер көрсетеді. Шағылу шыңдары 550–780 нм деңгейінде орналасқан.

4-сурет – Жаздық бидай өсімдіктерінің сау үлгілерінің спектрлік белгілері

Variance Scatter диаграммасы ықшам әрі созылыңқы пішінді, дисперсиясы аз. Негізгі спектрлік белгілер тар аймақта шоғырланған, бұл спектрлік профильдің тұрақты және біртекті екенін көрсетеді. Нүктелердің жоғары дәрежеде кластерленуі үлгілер арасындағы спектрлік сипаттамалардың өзгергіштігі минималды екенін көрсетеді, бұл бақыланатын жағдайларда өсірілген генетикалық тұрғыдан біртекті материалға тән құбылыс. Шеткі мәндердің болмауы зерттелген өсімдіктерде жасырын стресс факторларының немесе аурулардың жоқтығын көрсетеді.

Тамыр шіріктері

5-суретте тамыр шірігінің екі түрі көрсетілген. Бірінші үлгіде Fusarium туысына жататын саңырауқұлақтар қоздыратын, тамырдың өткізгіш жүйесінің бұзылуымен сипатталатын фузариозды тамыр шірігі бейнеленген. Екінші үлгіде Bipolaris туысына жататын саңырауқұлақтар қоздыратын, негізінен сабақтың төменгі бөлігін және тамыр мойнын зақымдайтын гельминтоспориозды тамыр шірігі көрсетілген. Екі үлгідегі жапырақ пен сабақтың сау бөліктерінде шағылу қарқындылығы жоғары екені байқалады. Бұл ретте тамырға жақын бөліктерде шағылу коэффициентінің ең жоғары мәндері тіркелді: бірінші үлгіде 40–60, екінші үлгіде 40–65. Бұл жасушалық құрылымдардың сақталуымен және ұлпалардағы су мөлшерінің қалыпты болуымен түсіндіріледі. Жапырақтардағы шағылу коэффициенті 20–35 аралығында болды, бұл фотосинтездік белсенділіктің сақталғанын және пигменттік аппараттың салыстырмалы түрде қалыпты күйде екенін көрсетеді. Ал тамырдағы бұл көрсеткіш 10-ға дейін төмендеді, бұл ұлпалардың айтарлықтай зақымдануымен және олардың оптикалық қасиеттерінің өзгеруімен байланысты болуы мүмкін. Спектрлердің шыңы 550–780 нм диапазонында байқалады. «Red edge» аймағында (680–750 нм) зақымданған өсімдіктерге тән плато байқалады, бұл олардың фотосинтездік белсенділігінің төмендегенін көрсетеді.

Екі үлгінің тамырларына тән жалпы спектрлердің шағылу коэффициенті өсімдіктің басқа бөліктерімен салыстырғанда едәуір төмен (11–13) болды. Шағылу қабілетінің мұндай айтарлықтай төмендеуі тамыр ұлпаларындағы некроздық үдерістермен, олардың тығыздығы мен ылғалдылығының өзгеруімен тікелей байланысты. Спектрлердің шыңы 550–750 нм толқын ұзындығы диапазонында байқалады. Сонымен қатар спектрдің көк-жасыл аймағында (450–550 нм) өсімдіктердің стресс жағдайына тән шағылудың аномальды жоғарылауы байқалады.

Бірінші үлгінің Variance Scatter диаграммасында нүктелердің басым бөлігі сол жақ жоғарғы секторда шоғырланған, бұл ретте деректер ықшам орналасқан. Бұл шағылу көрсеткіштерінің өзгергіштігі орташа деңгейде екенін көрсетеді және тамыр жүйесінің салыстырмалы түрде біркелкі зақымдануымен сипатталатын фузариозды шірікке тән. Екінші үлгіде нүктелер бұлтының созылыңқы пішіні және шашырауының жоғары дәрежесі байқалады. Бұл жапырақтардың көптігімен және олардың жарықты шағылыстыру ерекшеліктерінің әртүрлілігімен байланысты. Мұндай таралу гельминтоспориоз кезінде зақымданудың гетерогенді сипатын және әртүрлі қарқындылықтағы жергілікті некроздардың қалыптасуын көрсетеді. Осылайша, шашырау диаграммаларының әртүрлі пішіні спектрлік белгілердің таралу сипатына қарай тамыр шірігінің түрлерін саралауға мүмкіндік береді.

5-сурет – Тамыр шірігімен зақымданған өсімдік үлгілерінің спектрлік белгілері (1 – Fusarium spp., 2 – Bipolaris sorokiniana)

Жапырақ дақтылықтары

6-суреттегі жапырақ дақтылықтары көрсетілген. Бірінші үлгі пиренофорозбен (Pyrenophora tritici-repentis) зақымданған, ол хлорозды және некрозды дақтардың түзілуімен сипатталады; екінші үлгі – өсімдіктің жерүсті мүшелерінің барлығын зақымдайтын гельминтоспориозбен (Cochliobolus sativus); үшінші үлгі – пикнидтері бар қоңыр некрозды дақтар түрінде байқалатын септориозбен (Zymoseptoria tritici) зақымданған.

Пиренофороз гиперспектралды кескінде жасыл, сары және көгілдір қисықтармен бейнеленеді және оның шағылу коэффициенті сау ұлпаға (22,5–33) қарағанда жоғары (37,5–47). Сау ұлпа, болжам бойынша, 1-үлгінің Raw Spectrum графигіндегі қызыл қисыққа сәйкес келеді. Максималды шағылу (көгілдір қисық) шамамен 750 нм толқын ұзындығында 50 шартты бірлікке жуық мәнге жетеді де, бұл кескінде түсі ашығырақ болып көрінетін спектрлерге тән. Спектрдің көрінетін аймағында (500–650 нм) шағылудың жоғарылауы хлорофиллдің бұзылуымен және ұлпаларда ашық түсті хлорозды бөліктердің пайда болуымен байланысты.

Гельминтоспориоз қызыл және жасыл қисықтармен бейнеленеді, олардың шағылу коэффициенті 10-ға тең, ал сау ұлпада бұл көрсеткіш 22,5–40 аралығында болады. Шағылу коэффициентінің едәуір төмендеуі қарқынды некроздық үдерістермен және зақымданған ұлпаларда күңгірт пигменттердің жиналуымен түсіндіріледі.

Септориоздың шағылу коэффициенті жапырақтың қалған бөлігінің шағылу коэффициентімен (10–20) салыстырғанда едәуір өзгергіштікке ие – 22,5–40. Мәндердің мұндай кең диапазоны зақымданудың гетерогенділігін көрсетеді, оған пигменттердің ішінара бұзылуы байқалатын бастапқы даму сатылары да, фотосинтездік құрылымдардың толық деградациясымен сипатталатын жетілген некроздар да кіреді.

Барлық үлгілердегі шағылу шыңдары 550–780 нм толқын ұзындығы диапазонында орналасқан. Алайда пиренофороз кезінде шағылу шыңының спектрдің қызыл аймағына (680–720 нм) ығысуы байқалады, бұл фотосинтез үдерісінің бұзылуымен байланысты өсімдіктердің стресс жағдайларына тән. Жақын инфрақызыл аймақта (750–900 нм) барлық зақымданған үлгілер сау ұлпалармен салыстырғанда шағылудың орта есеппен 15–25%-ға төмендегенін көрсетеді, бұл жапырақ мезофиллінің құрылымдық өзгерістерін көрсетеді.

Variance Scatter диаграммасындағы нүктелер кеңірек таралған, асимметрия айқын байқалады. Бұл әртүрлі даму дәрежесіндегі дақтардан туындаған шағылудың жергілікті өзгерістерін көрсетеді. Нүктелер бұлтының пішіні айқын эллипсоидты болып, негізгі ось бойымен көлбеу орналасқан, бұл бірнеше спектрлік параметрдің бір мезгілде кешенді түрде өзгеретінін көрсетеді. Пиренофороз бойынша деректердің шашырауы айқын «L-тәрізді» пішінге ие, мұнда нүктелердің негізгі бөлігі екі кластерде шоғырланған: біреуі t[1] және t[2] мәндері төмен аймақта (болжам бойынша, зақымданған бөліктер), екіншісі t[1] және t[2] мәндері жоғары аймақта (болжам бойынша, сау бөліктер). Нәтижесінде вариацияның едәуір бөлігі (86,8%) бірінші басты компонентпен (t[1]) түсіндіріледі, бұл спектрлік өзгерістердің басым бөлігі шағылудың жалпы қарқындылығымен (мысалы, некроз деңгейімен немесе пигменттер мөлшерімен) байланысты екенін көрсетеді.

6-сурет – Жапырақ дақтылығымен зақымданған өсімдік үлгілерінің спектрлік белгілері (1 – Pyrenophora tritici-repentis, 2 – Cochliobolus sativus, 3 – Zymoseptoria tritici)

Ең үлкен шашырау гельминтоспориозды дақтылықта байқалады. Нүктелер төмен қарай көлбеу орналасқан жіңішке, қатты созылыңқы құрылым түзеді, бұл t[1] (78 %) және t[2] (5,18 %) көрсеткіштері арасындағы жоғары корреляцияны және өзгергіштік дәрежесінің өте жоғары екенін көрсетеді. Гельминтоспориоз кезінде спектрлік деректердің дисперсиясының шамадан тыс жоғары болуы жапырақта аурудың дамуының әртүрлі сатыларының бір мезгілде болуымен түсіндіріледі: бастапқы хлорозды дақтардан бастап спора түзілуімен қатар жүретін жетілген некроздарға дейін. Құрылымның көлбеу орналасуы t[1] және t[2] көрсеткіштеріндегі өзгерістердің кең диапазонда өзара үйлесімді түрде жүретінін көрсетеді.

Септориозға тән Variance Scatter деректерінің шашырауы үшбұрышқа немесе «құйрығы бар кластерге» ұқсас пішін қалыптастырады. Мұнда нүктелердің негізгі шоғыры (болжам бойынша, жапырақтың сау бөліктері) және сирегірек орналасқан нүктелер жиынтығы (болжам бойынша, аурудан зақымданған дақтар орналасқан аймақтар) байқалады. t[1] үшін түсіндірілетін дисперсия 56,7 %-ды құрайды, бұл үш үлгінің ішіндегі ең төменгі мән болып табылады. Бұл басқа үлгілермен салыстырғанда жалпы спектрлік өзгергіштікті түсіндіруде екінші компоненттің (t[2] – 14,4 %) және, мүмкін, одан кейінгі компоненттердің үлесі жоғары екенін көрсетеді. Бұл дақ құрылымының күрделілігімен немесе зақымданған және сау жапырақ ұлпаларының спектрлік қасиеттерінің біркелкі болмауымен байланысты болуы мүмкін.

Жалпы, спектрлік қисықтарды талдау әр аурудың өзіне тән спектрлік профилі бар екенін көрсетеді: пиренофороз қызыл аймақта қисықтың біртіндеп жоғарылауымен, гельминтоспориоз хлорофиллдің сіңіру аймағында (670–680 нм) терең төмендеуімен, ал септориоз жасыл (550 нм) және жақын инфрақызыл (780 нм) аймақтарда айқын көрінетін екі шыңның болуымен ерекшеленеді. Осыған байланысты жапырақ дақтарының әртүрлі түрлері арасындағы спектрлік айырмашылықтар гиперспектралды әдістер арқылы оларды дамудың ерте кезеңдерінде-ақ дәл саралауға мүмкіндік береді.

Тат аурулары

7-суреттегі бірінші үлгіде Puccinia graminis саңырауқұлағы қоздыратын масақ пен сабақтың татымен зақымдануы көрсетілген, екінші үлгіде қоздырғышы Puccinia triticina болып табылатын жапырақ таты, ал үшінші үлгіде сабақтарда ұзынша пустулалардың түзілуімен сипатталатын сабақ таты көрсетілген.

Бірінші үлгіде сабақ таты сары, көк және көгілдір қисықтармен, ал масақ таты қызыл және жасыл қисықтармен бейнеленген. Масақтың қатты зақымданған бөліктерінде шағылу коэффициенті 10-ға тең, бұл спора түзілуінің қарқындылығымен және ұлпалардың некроздануымен байланысты, ал орташа дәрежеде зақымданған бөліктерде бұл көрсеткіш 23–30 аралығында болады. Сабақта шағылу коэффициенті 30–40 болатын орташа және төмен дәрежеде зақымданған бөліктер байқалады. Сабақтағы шағылудың жоғары болуы спора түзілуінің салыстырмалы түрде төмен қарқындылығымен және фотосинтездік пигменттердің бір бөлігінің сақталуымен түсіндіріледі. Масақтың сау ұлпасында шағылу коэффициенті 50–60 аралығында болады. Мұндай нәтижелердің, яғни сау және зақымданған бөліктер арасындағы айырмашылықтың 5–6 есе болуы аурудың ұлпалардың оптикалық қасиеттеріне айтарлықтай әсер ететінін көрсетеді. Қисықтардың максималды шыңы 550–750 нм диапазонында орналасқан. Жалпы графикте шағылу коэффициенттері 13–15 аралығында өзгеріп, спектрлердің шыңы 550–780 нм диапазонына сәйкес келеді. Нәтижесінде интегралдық көрсеткіштердің тар диапазонда шоғырлануы аурудың өсімдіктің спектрлік сипаттамаларына басым әсер ететінін көрсетеді.

Екінші үлгіде жапырақ таты шағылу коэффициенті 7,5–20 болатын қызыл қисықпен бейнеленген. Шағылу мәндерінің кең ауқымда өзгеруі жапырақтың бүкіл бетінде зақымданбаған бөліктердің арасында орналасқан көптеген ұсақ зақымданулардың болуымен түсіндіріледі. Зақымданудың мұндай мозаикалық сипаты сау және ауру ұлпаларға тән белгілерді біріктіретін күрделі спектрлік сигнатураның қалыптасуына әкеледі. Зақымдану дәрежесі орташа және төмен бөліктерге шағылу коэффициенті 22,5–45 болатын жасыл, сары, көк, көгілдір және күлгін қисықтар сәйкес келеді, олардың құрамында ауру әсер етпеген шағын бөліктер де бар. Шағылу коэффициенттерінің градиенті жапырақ бетіндегі пустулалардың даму қарқындылығына визуалды түрде дәл сәйкес келеді. Максималды шың 550–750 нм диапазонында орналасқан. 600–680 нм аймағында тат ауруларына тән шағылу «ойысы» байқалады да, бұл уредоспоралардың жарықты сіңіруімен байланысты.

Үшінші үлгідегі қоңыр сабақ таты қызғылт-сары түспен сипатталып, шағылу коэффициенттері 30–50 болатын көк, көгілдір және күлгін қисықтармен бейнеленген. Көрінетін диапазондағы салыстырмалы түрде жоғары шағылу уредоспоралардың қызғылт-сары-қоңыр түсімен түсіндіріледі, олар қызғылт-сары және қызыл диапазондарда жарықты тиімді шағылдырады.

7-сурет – Татпен зақымданған өсімдік үлгілерінің спектрлік белгілері (1, 3 – Puccinia graminis, 2 – Puccinia triticina)

Аз зақымданған бөліктер шағылу коэффициенттері 20–30 болатын жасыл және сары қисықтармен көрсетілген. Аурудың даму кезеңдері ұлғайған сайын шағылу коэффициенттері төмендеп, 10 %-ға дейін жетеді. Шағылу қабілетінің біртіндеп төмендеуі уредостадиядан қара түсті телейтоспоралардың түзілуімен сипатталатын телейтостадияға ауысуға сәйкес келеді. Зақымданған бөліктерге тән қисықтардың максималды шыңы 550–780 нм, ал басқа бөліктерде 550–750 нм диапазонында орналасқан. Демек, зақымданған ұлпалардағы шыңның жақын инфрақызыл аймаққа ығысуы сабақ ұлпаларында терең құрылымдық өзгерістердің орын алғанын көрсетеді.

Масақ татының шағылу қарқындылығы сабаққа қарағанда төмен, өйткені зақымдану тереңірек әрі ауқымдырақ. Масақтың неғұрлым тығыз құрылымы қоздырғыштың масақ қабыршақтары арасында жылдам таралуына және аурудың жасырын дамуына ықпал етеді. Сабақта тат ауруымен зақымданған жекелеген нүктелік бөліктер байқалады, олардың айналасында ауру үдерісі біртіндеп дамиды, бұл жиынтық нәтижесінде шағылу қарқындылығының жоғары болуына әкеледі. Сабақтың зақымдануының жергілікті сипаты сау ұлпа бөліктерінің сақталуына мүмкіндік береді, олар жалпы шағылу сигналының қалыптасуына үлес қосады. Variance Scatter диаграммасында нүктелердің ең жоғары шашырауы екінші үлгіде байқалады. Осыған байланысты жапырақ таты кезіндегі дисперсияның өте жоғары болуы ұсақ пустулалардың гетерогенділігімен және мозаикалық таралуымен түсіндіріледі. Бұл сау және зақымданған ұлпалар арасында көптеген өтпелі күйлердің қалыптасуына әкеледі. Бұл жағдай сабақ таты кезінде қалыптасатын неғұрлым жинақы зақымдану ошақтарынан ерекшеленеді (7-сурет).

Бидай масағының фузариозы

8-суретте фузариозбен зақымданған үш масақ үлгісі көрсетілген. Бұл аурудың қоздырғышы – Fusarium graminearum саңырауқұлағы, ол гүлдеу және дәннің толысуы кезеңінде масақтарды зақымдап, өнімнің едәуір төмендеуіне және соның салдарынан микотоксиндердің жиналуына әкеледі. Қызғылт түсті фузариозды өңез негізінен шағылу коэффициенті 60–70 болатын көгілдір және сары қисықтармен бейнеленген. Спектрдің көрінетін аймағында (500–600 нм диапазонында) байқалатын мұндай аномальды жоғары шағылу масақ бетінде саңырауқұлақтың ашық түсті мицелийі мен спораларының болуымен, сондай-ақ хлорофиллдің бұзылуына байланысты үдерістер нәтижесінде ұлпалардың түссізденуімен түсіндіріледі. Зақымданған бөліктердің айналасындағы түсі ағарған аймақтар шағылу коэффициенті 40–50 болатын көк және жасыл қисықтармен бейнеленген. Бұл бөліктер пигменттердің ішінара ыдырауы жүретін, алайда мицелий әлі де көп мөлшерде түзілмеген хлороз аймақтарын білдіреді. Сабақ бөлігі мен зақымданбаған бөліктерде шағылу коэффициенті 30-ға тең. Сау ұлпалардың шағылу көрсеткіштерінің салыстырмалы түрде төмен болуы көрінетін спектр аймағында жарықты тиімді сіңіретін хлорофиллдің қалыпты мөлшерімен байланысты екені анық.

Спектрлердің толқын ұзындығы мынадай диапазондарда өзгереді: өсімдіктің зақымданған бөліктерінде – 550–750 нм, қызғылт-сары-қызыл аймақта (600–650 нм) айқын шың байқалады, бұл негізінен түссізденген ұлпаларға тән; кепкен бөліктер мен сау ұлпаларда – 600–750 нм. Осыған сүйене отырып, аурумен зақымданған өсімдік ұлпаларындағы спектрлік шыңдардың қысқа толқындық аймаққа ығысуын фузариозға тән диагностикалық белгі ретінде қарастыруға болады. Бұл белгі оны масақтың басқа ауруларынан ажыратуға мүмкіндік береді.

Жалпы графиктен үш үлгінің де аурумен зақымданған масақтарында сабақтармен салыстырғанда шағылған жарықтың қарқындылығы жоғары екені байқалады. Бір қарағанда парадоксалды көрінетін бұл құбылыс – аурумен зақымданған ұлпалардың шағылу қабілетінің артуы – фузариозға тән спектрлік белгі болып табылады және күңгірт фотосинтездік пигменттердің түсі ашық саңырауқұлақ құрылымдарымен алмасуымен байланысты. Бұл ретте ең аз зақымданған соңғы масақта үш үлгінің ішіндегі ең төмен шағылу қарқындылығы байқалады. Гиперспектралды кескіннен шағылу қарқындылығының градиенті аурудың даму дәрежесімен айтарлықтай дәл корреляцияланатыны көрінеді, яғни масақтың бетінде фузариоздық мицелий мөлшері неғұрлым көп болса, шағылу коэффициенті соғұрлым жоғары болады. Спектрлердің максималды шыңы 600–780 нм диапазонында орналасқан. Жақын инфрақызыл аймақта (750–900 нм) сау ұлпа бөліктерімен салыстырғанда шағылудың шамамен 15–20 %-ға төмендеуі байқалады. Бұл, өз кезегінде, зақымданған ұлпаларда жасушалық құрылымның бұзылғанын және жасушааралық қуыстардың азайғанын көрсетеді.

Variance Scatter диаграммасындағы нүктелердің таралуы ықшам, айқын өзгерістер байқалмайды. Спектрлік деректердің біркелкі таралуы әр масақ шегінде фузариоздың салыстырмалы түрде біркелкі дамитынын көрсетеді, яғни айқын жергілікті вариациялар байқалмайды. Бұл жағдай зерттелетін өсімдіктердің ұлпалары ішінде осы патогеннің жүйелі түрде таралуына тән болуы мүмкін. Айқын шеткі мәндердің болмауы да маңызды фактор болып табылады, бұл фузариоздық зақымданудың масақтың барлық бөліктерінде синхронды түрде дамып, спектрлік тұрғыдан біртекті сигнатура қалыптастыратынын қосымша растайды.

8-сурет – Масақ фузариозымен (Fusarium graminearum) зақымданған өсімдік үлгілерінің спектрлік белгілері

Бидай масағының септориозы

9-суретте Parastagonospora nodorum қоздырғышы тудыратын масақ септориозы шағылу коэффициенті 10–15 болатын қызыл қисықпен бейнеленген. Шағылудың мұндай өте төмен көрсеткіштері негізінен өсімдік ұлпаларының бетінде қара түсті некроздық дақтар мен пикнидтердің түзілуімен байланысты, олар көрінетін спектрдің (VIS) бүкіл диапазонында жарықты қарқынды сіңіреді. Зақымданған бөліктерге жақын орналасқан сарғайған аймақтар шағылу коэффициенті 50–60 аралығында болатын күлгін, көгілдір және көк түсті қисықтармен сипатталады. Хлороз белгілері байқалатын бұл аймақтардың жоғары шағылуы хлорофилл мен каротиноидтардың қарқынды ыдырауымен түсіндіріледі. Нәтижесінде зақымданған ұлпалардың түсі ашықтанып, жарықтың шағылуы мен шашырау сипаты өзгереді. Сау бөліктерге шағылу коэффициенті 25–35 болатын сары және жасыл қисықтар сәйкес келеді. Сау ұлпалардың қалыпты шектердегі спектрлік сипаттамалары контрастты айқын көрсетіп, бір масақ шегінде аурудың дамуының әртүрлі сатылары арасындағы ауысуды көрнекі түрде сипаттайды.

Спектрлік қисықтар тән ерекшеліктерді көрсетеді: зақымданған бөліктерде 680–710 нм аймағында айқын «ойыс» байқалады, бұл фотосинтездік аппараттың толық бұзылғанын көрнекі түрде көрсетсе, ал хлорозды аймақтар спектрдің жасыл бөлігінде (550–570 нм) аномальды жоғары шағылуды көрсетеді.

9-сурет – Масақ септориозымен (Parastagonospora nodorum) зақымданған өсімдік үлгілерінің спектрлік белгілері

Жалпы графикте масақтың шағылу қарқындылығы (17,5) сабақпен салыстырғанда (15) жоғары. Осыдан масақтың парадоксалды түрде жоғары интегралдық көрсеткіші нәтижелерге ауқымды хлорозды аймақтардан түсетін сигналдың басым үлес қосуымен түсіндіріледі деген қорытынды жасауға болады. Бұл аймақтар, өз кезегінде, қара түсті некроздық бөліктердің болуын белгілі бір дәрежеде бүркемелейді. Осы бөліктерге тән толқын ұзындығы орта есеппен 550–750 нм диапазонында байқалады. Бұл ретте жақын инфрақызыл аймақта (780–900 нм) сау масақпен салыстырғанда шағылудың шамамен 20–25 %-ға айқын төмендеуі байқалады да, бұл ұлпалардың терең құрылымдық өзгерістерінің нәтижесі болуы мүмкін.

Variance Scatter диаграммасында нүктелер бұлты сау өсімдіктерге қарағанда біртекті емес, алайда нүктелердің басты компоненттер осьтері бойымен ығысуы айқынырақ байқалады. Жалпы алғанда, алынған шашырау диаграммасындағы нүктелер бұлтының созылыңқы пішіні аурудың өсімдіктің оптикалық қасиеттеріне жан-жақты әсер ететінін көрсетеді, мұнда некроздық және хлороздық үдерістер қатар жүреді. Нүктелердің таралуында бірнеше субкластердің болуы байқалады, бұл септориоздың дамуының әртүрлі сатыларына – бастапқы хлороздан бастап, спора түзілуінің айқын белгілері бар жетілген некрозға дейінгі кезеңдерге сәйкес келеді деп болжанады. Осылайша, бірінші басты компонент t[1] бойынша шашыраудың едәуір болуы (дисперсияның шамамен 35 %-дан астамы) үлгілер арасындағы спектрлік айырмашылықтарды анықтайтын негізгі фактор дәл ұлпалардың зақымдану дәрежесі екенін көрсетеді (9-сурет).

Бидай масағының тозаңды қаракүйесі

10-суретте бидай масағының екі үлгісі көрсетілген: бірінші үлгі тозаңды қаракүйемен толық зақымданған, бұл Ustilago tritici саңырауқұлағының масақтың барлық бөліктерін жаппай зақымдап, қара түсті споралық массаның түзілуімен сипатталады; екінші үлгі ішінара зақымданған, мұнда масақтың жекелеген зақымданбаған элементтері әлі де сақталған.

10-сурет –Тозаңды қаракүйемен (Ustilago tritici) зақымданған өсімдік үлгілерінің спектрлік белгілері

Екі үлгіде де зақымданған бөліктер шағылу коэффициенті 7 болатын қызыл қисықпен бейнеленген. Тозаңды қаракүйе қоздырғышымен зақымданған ұлпалардың шағылу қабілетінің өте төмен болуы саңырауқұлақтың қою қоңыр немесе қара түсті телиоспораларының тығыз қабатымен түсіндіріледі, олар спектрдің көрінетін аймағында жарықты іс жүзінде толық сіңіреді. Екі үлгінің де графиктеріндегі жасыл қисықтар зақымданған бөліктерге жақын орналасқан масақтардың солғынданған ұлпаларына сәйкес келеді. Бұл ұлпалардың шағылу коэффициенті 15-ке тең. Зақымданған аймақтармен салыстырғанда шағылудың біршама жоғарылауы ұлпалардың ішінара бұзылуы және олардың түссізденуімен байланысты, алайда жаппай спора түзілуіне тән бөліктер байқалмайды. Қалған қисықтар өсімдіктің ауру әсер етпеген, шағылу коэффициенті 22–37,5 болатын бөліктерін көрсетеді. Бұл мәндер диапазоны негізінен хлорофилл мөлшері қалыпты және жасушалық құрылымы сақталған сау ұлпаларға тән. Спектрлердің максималды шыңы 550–750 нм толқын ұзындығы диапазонында орналасқан. Бұл ретте зақымданған бөліктерде 680–750 нм аймағындағы тән «red edge» аймағының іс жүзінде толық жойылғаны байқалады, бұл осы құрылымдардың фотосинтездік функциясының толық дерлік жоғалғанын көрсетеді.

Жалпы графиктерде шағылу қарқындылығы ең төмен болатын көрсеткіштер зақымданған масақтарға тән (шағылу коэффициенті 8 және 11). Бұл ретте ішінара зақымданған үлгідегі жоғарырақ мән сақталған сау ұлпалардың жалпы сигналдың қалыптасуына қосатын үлесімен түсіндіріледі. Шағылу қарқындылығының жоғары мәндері ауру әсер етпеген жапырақтарда (13 және 15) және сабақта (17,5) байқалады. Сабақтағы шағылу көрсеткіштерінің жоғары болуы негізінен оның анатомиялық ерекшеліктерімен – балауызды өңездің болуымен және өсімдік жасушаларындағы хлорофилл дәндерінің өзгеше орналасуымен байланысты. Қисықтардың максималды шыңы 550–780 нм диапазонында байқалады. Сау ұлпаларда шыңның негізінен жақын инфрақызыл аймаққа (шамамен 780 нм) ығысқаны байқалса, зақымданған ұлпаларда максималды шағылу спектрдің жасыл аймағында (550–570 нм) тіркеледі.

Variance Scatter диаграммасында аурудың қара түсті сипаттамасына байланысты нүктелердің айқын кеңеюі және шашырауы байқалады, бұл өсімдіктің спектрлік сипаттамаларын күрт өзгертеді. Дисперсия диаграммасындағы нүктелер бұлтының айқын бимодальды таралуы, яғни екі анық кластердің қалыптасуы анықталды: сау ұлпаларға сәйкес келетін нүктелердің ықшам тобы және зақымдану дәрежесінің әртүрлілігін көрсететін кеңінен шашыраған нүктелер. Нүктелер таралуының мұндай контрастты сипаты іс жүзінде тозаңды қаракүйенің диагностикалық белгісі ретінде пайдаланылуы мүмкін. Бұл өз кезегінде аталған ауруды масақтың басқа патологияларынан сенімді түрде саралауға мүмкіндік беретін анықтаушы фактор бола алады. Екінші басты компонент t[2] бойынша нүктелердің дисперсиясы түс сипаттамалары, жарықтық және спектрлік пішін сияқты бірнеше оптикалық параметрдің бір мезгілде кешенді түрде өзгеруін көрсетуі мүмкін. Осылайша, тозаңды қаракүйеге тән белгілерді спектрлік сипаттамалары негізінде жеткілікті түрде айқын саралауға болады, бұл осы ауру қоздырғышынан туындаған зақымданулардың нақты спектрлік сигнатураларын қалыптастыруға мүмкіндік береді.

Ақұнтақ ауруы

11-суретте Blumeria graminis туысына жататын саңырауқұлақтар қоздыратын ақұнтақ ауруымен зақымданған жапырақ көрсетілген. Күлгін және көгілдір қисықтар шағылу коэффициенті 70–80 болатын аурудың белсенді спора түзу аймақтарын бейнелейді. Мұндай аномальды жоғары мән жапырақтың бетінде саңырауқұлақтың жарықты VIS-диапазонының барлық толқындары бойынша тиімді шашырататын тығыз ақ мицелийінің таралуымен түсіндіріледі. Ауру ошағының айналасындағы ішінара зақымданған бөліктерде шағылу коэффициенті 50-ге тең, бұл мицелийдің бастапқы даму аймақтарына және жапырақ құрылымының ішінара сақталуына сәйкес келеді, ал жапырақтың қалған бөлігінде бұл көрсеткіш 10–30 аралығында болады. Сау және зақымданған ұлпалар арасындағы мұндай едәуір контраст (60 бірліктен астам) ақұнтақ ауруын сәйкестендіру және саралау үшін тәжірибеде қолданылуы мүмкін диагностикалық белгі болып табылады.

Спектрлердің шыңдық мәндері 550–750 нм диапазонында тіркелген. Бұл ретте «red edge» аймағында (680–720 нм) зақымданған бөліктердегі шыңның айқын тегістелуі байқалады, бұл фотосинтездік аппарат функцияларының бұзылғанын көрсетуі мүмкін, ал сау ұлпаларда қисықтың тән күрт жоғарылауы байқалады.

Диаграмма созылыңқы пішінге ие және нүктелер бұлтының айқын көлбеулігі байқалады. Оның көлбеу бұрышы 45°-тан асады, бұл бірнеше спектрлік параметрдің, атап айтқанда жарықтықтың, спектрлік қисық пішінінің және шағылу максимумдарының орналасуының бір мезгілде өзгеретінін көрсетеді. Мицелийден түзілген ақ өңез беттің оптикалық қасиеттерін өзгертіп, спектрлер арасындағы өзгергіштікті арттырады, соның нәтижесінде нүктелер бір-бірінен едәуір алшақ орналасады. Нүктелердің бірінші басты компонент (t[1]) бойындағы шашырауы жалпы дисперсияның 66,4 %-ын құрайды. Бұл аталған компоненттің спектрлік деректердің жалпы өзгергіштігін сипаттаудағы үлесінің жоғары екенін көрсетеді. Нүктелердің таралуында бірнеше субкластердің болуы аурудың даму кезеңдерінің әртүрлілігімен байланысты болуы мүмкін. Бұл мицелийдің бастапқы өңез түзуінен бастап споралардың жетілу белгілері пайда болатын кезеңге дейінгі өзгерістерді көрсетуі ықтимал (11-сурет).

Осылайша, ақұнтақ ауруы жалпы алғанда шағылу көрсеткіштерінің аномальды жоғары мәндерімен (70–80 аралығында) ерекшеленетін спектрлік сигнатура қалыптастыратыны анықталды. Бұл ерекшелік дисперсия диаграммасындағы нүктелердің кластерленуімен бірге ауру белгілерін оның дамуының әртүрлі сатыларында жоғары дәлдікпен сәйкестендіруге мүмкіндік береді.

11-сурет – Ақұнтақ ауруымен (Blumeria graminis) зақымданған өсімдік үлгілерінің спектрлік белгілері

3.1.2 Статистикалық талдау

Алынған деректердің негізгі статистикалық көрсеткіштерін талдау аурумен зақымданған өсімдік бөліктерінің спектрлік сипаттамаларында байқалатын негізгі заңдылықтарды, олардың өзгергіштігі мен тұрақтылығын анықтауға мүмкіндік берді. Негізгі спектрлік көрсеткіштер зерттелетін нысандардың жарықты шағылыстыруы мен сіңіруін сипаттайтын толқын ұзындықтарының диапазондары және шағылу коэффициенттері түрінде берілген (2-кесте).

2-кесте – Жаздық бидай үлгілерінің (сау және әртүрлі ауру қоздырғыштарымен зақымданған) спектрлік сипаттамалары

13-суретке сәйкес үлгілердің шағылу қабілетін зерттеу барысында ең жоғары мәндер ақұнтақ ауруымен зақымданған бөліктерде (70–80 %) байқалды. Бұл жарықты қарқынды шашырату қабілетіне ие ашық түсті мицелийдің болуымен байланысты. Ең төменгі мәндер тозаңды қаракүйемен (7 %) және гельминтоспориозды дақтылықмен (10 %) зақымданған бөліктерде анықталды. Мұның себебі қоздырғыштармен зақымдану ошақтарындағы қара түсті пигменттердің жарықты сіңіруі болып табылады. Сау ұлпалардың шағылу диапазоны өсімдік мүшесіне байланысты өзгереді: ең жоғары мәндер сабаққа тән (50–60 %), ал ең төменгі мәндер жапырақта байқалады (10–25 %). Тамырдың көрсеткіштері 20–40 % аралығында тіркелді. Мұндай айырмашылықтар негізінен өсімдік мүшелерінің биохимиялық құрамы мен құрылымының ерекшеліктеріне байланысты.

Барлық үлгілерде шағылудың негізгі шыңы 550–780 нм диапазонында шоғырланған, алайда ауру өсімдіктерде шыңдардың ығысуы байқалады. Мысалы, масақ фузариозы кезінде шағылудың максимумы 600–780 нм аймағына ығысады, ал сау ұлпаларда жақын инфрақызыл аймақта (720–780 нм) шың сақталады. Бұл ретте «қызыл жиек» аймағы (680–750 нм) сау өсімдіктерде айқын көрінеді, ал зақымданған өсімдіктерде тегістеледі немесе жойылып кетеді де, бұл фотосинтездік аппараттың бұзылғанын көрсетеді (14-сурет).

14-суретке сәйкес бидайдың спектрлік сипаттамаларын кешенді талдау әртүрлі аурулар кезінде шағылу коэффициентінің өзгеруі арқылы айқын заңдылықтарды анықтауға мүмкіндік береді де, бұл әртүрлі патофизиологиялық үдерістердің ерекшеліктерімен түсіндіріледі. Ең жоғары шағылу деңгейі масақта байқалады, мұнда фузариоз және ақұнтақ ауруы кезінде өте жоғары көрсеткіштер (60–80 %) негізінен ашық түсті және жарықты қарқынды шашырататын мицелий құрылымдарының түзілуімен, хлорофиллдің бұзылуымен және соның нәтижесінде беткі қабаттың микрорельефінің өзгеруімен байланысты. Екінші жағынан, тозаңды қаракүйе мен септориоз кезінде байқалатын өте төмен мәндер (7–15 %) спораларда қара түсті меланиндердің жиналуымен, ұлпалардың қарқынды некрозымен және тығыз споралық қабаттың жарықты сіңіруімен түсіндіріледі.

13-сурет – Жаздық бидай үлгілерінің (сау және әртүрлі этиологиядағы фитопатогендермен зақымданған) шағылу қабілеті мен жарықты cіңіру белсенділігін сипаттайтын спектрлік параметрлер

Жапырақта көрсеткіштердің ең кең диапазоны (7,5–80 %) байқалады, бұл патологиялық үдерістердің алуан түрлілігімен түсіндіріледі: мысалы, хлороз бен пигменттердің бұзылуы шағылу көрсеткіштерінің жоғарылауына әкелсе, некроз бен ұлпалардың қараюы, керісінше, оның төмендеуіне себеп болады. Сонымен қатар әрбір жеке қоздырғыштың ерекшеліктері де маңызды рөл атқаруы мүмкін: эпифитті саңырауқұлақтар (ақұнтақ ауруы) жоғары шағылу көрсеткіштерімен, ал эндофитті және некротрофты саңырауқұлақтар төмен шағылу көрсеткіштерімен сипатталады.

14-сурет – Әртүрлі аурулар кезіндегі жаздық бидайдың әртүрлі бөліктерінің шағылу қабілеті

Тамыр жүйесі жапыраққа қатысты тар мәндер диапазонын (10–40 %) көрсетеді және аурулар кезінде көрсеткіштердің ~10 %-ға дейін төмендеуінің айқын үрдісі байқалады. Бұл ұлпалардың мацерациясы мен бұзылуы, ыдырау өнімдерінің жиналуы, ылғалдылық пен тығыздықтың өзгеруі нәтижесінде орын алады. Бұл тұрғыдан алғанда, сабақ салыстырмалы түрде тұрақты өсімдік мүшесі болып табылады, өйткені аурумен зақымданған жағдайда да шағылу коэффициентінің жоғары мәндерін (40–65 %) сақтайды. Мұның негізгі себебі – осы вегетативтік мүшенің анатомиялық ерекшеліктері, атап айтқанда кутикуланың және балауызды өңездің болуы, сондай-ақ жасушалық құрылымының жеткілікті тығыздығы мен хлорофилл мөлшерінің шектеулі болуы (13-сурет).

Бақыланған құбылыстардың биофизикалық негізінде үш негізгі механизм жатыр деп болжанады: ашық түсті саңырауқұлақ құрылымдарының жарықты шашыратуы; хлорофиллдің ыдырауы және меланиндердің жинақталуы нәтижесінде жарықтың сіңіру сипатының өзгеруі; сондай-ақ беткі қабаттың микрорельефінің өзгеруі.

Анықталған өзара байланыстар диагностиканың көппараметрлі модельдерін әзірлеуге негіз болады. Мұндай модельдерде шағылу коэффициентінің абсолюттік мәндерімен қатар спектрлік сипаттамалардың жиынтығы, соның ішінде көрсеткіштердің өзгергіштігі мен олардың спектрлік диапазондар бойынша таралу ерекшеліктері ескеріледі.

3.1.3 Жіктеу моделі: машиналық оқыту алгоритмдері

Бұған дейін тамыр шірігі [46], жапырақ дақтары [47], тат аурулары [48], фузариоз [49], септориоз [50] және ақұнтақ ауруы [51] жағдайларында гиперспектралды визуализацияны қолдану бойынша зерттеулер жүргізілгенімен, осы жұмыста бидайдың жекелеген аурулары олардың әртүрлі түрлері мен даму сатыларын саралау мүмкіндігін ескере отырып, кешенді түрде қарастырылады.

Осы зерттеуде спектрлік профильдер негізінде аталған ауруларға арналған жіктеу моделі құрылды. Барлығы 2184 гиперспектралды бидай үлгісі талданды, олар 11 санатқа (сау өсімдіктер және әртүрлі фитопатогендер) бөлінді. Үлгілердің ең көп үлесін Fusarium graminearum зақымдануы бар үлгілер (37,7 %), Puccinia graminis (13,8 %) және Parastagonospora nodorum (13,9 %) құрады. Сау үлгілердің саны – 57 (2,61 %), Fusarium spp. – 32 (1,47 %), Bipolaris sorokiniana – 56 (2,56 %), Zymoseptoria tritici – 67 (12,2 %), Pyrenophora tritici-repentis – 74 (3,39 %), Cochliobolus sativus – 87 (3,98 %), Puccinia triticina – 134 (6,14 %), Ustilago tritici – 33 (1,51 %), Blumeria graminis – 15 (0,687 %).

Теңгерімсіз деректер іріктемелері жағдайында модельдің саны аз кластарды тұрақты түрде ажырата білу қабілеті маңызды. Модельдерді оқыту бес алгоритм бойынша жүргізілді: Maximum Entropy (SDCA), Neural Network (AP), SVM, Random Forest, SIMCA. 3-кестеде R²Y және Q²Y метрикалары бойынша аталған жіктеу модельдерінің салыстырмалы нәтижелері берілген.

3-кесте – R²Y және Q²Y метрикалары бойынша жіктеу модельдерін салыстыру

Кесте деректерінен көрініп тұрғандай, тәуелді айнымалы дисперсиясының үлесін сипаттайтын R²Y және модельдің болжамдық қабілетін бағалайтын Q²Y көрсеткіштері SIMCA моделінде Random Forest моделіне қарағанда жоғары. Бұл SIMCA әдісінің деректер іріктемесіндегі теңгерімсіздікке төзімділігімен және PCA негізінде әрбір класс үшін жеке модель құруымен түсіндіріледі. Ал Random Forest барлық кластарды жалпы жіктеу үшін көптеген шешімдер ағаштарын біріктіреді және жіктеудің жалпы дәлдігіне бағдарланады. Maximum Entropy (SDCA) сызықтық сипатына және спектрлік деректердегі сызықтық емес айырмашылықтарды анықтай алмауына байланысты шектеулі дәлдік көрсетті. Neural Network (AP) көп мөлшердегі теңгерімді деректерді қажет етеді, ал SVM алгоритмі бір-бірімен едәуір қабаттасатын кластарды ажыратуда қиындықтарға тап болады және ядро параметрлерінің мәндеріне сезімтал келеді.

Сонымен қатар SIMCA-дан басқа әрбір алгоритмнің тиімділігі машиналық оқытуда модельдердің жұмыс сапасын бағалау үшін қолданылатын жіктеудің төрт қосымша метрикасы бойынша бағаланды (4-кесте). Егер Macro Accuracy орташа дәлдік деңгейін көрсетсе, Micro Accuracy барлық үлгілерді олардың кластарға тиесілігіне қарамастан біртұтас жиынтық ретінде қарастырып, есептелетін дәлдікке басымдық береді. Macro Accuracy Test модельдің жаңа деректердегі жалпылау қабілетін сипаттайды. Log Loss және Log Loss Reduction метрикалары ықтималдықтық болжамдардың сапасын және бірінші метриканың базалық модельмен салыстырғандағы төмендеу көрсеткішін сипаттайды.

Осы метрикалар бойынша жүргізілген деректерді талдау зерттелген төрт машиналық оқыту алгоритмінің тиімділігінде елеулі айырмашылықтар бар екенін анықтауға мүмкіндік берді. Random Forest алгоритмінің Log Loss мәнінің ең төмен болуы, Log Loss Reduction және Micro Accuracy көрсеткіштерінің ең жоғары мәндерге ие болуы оның жіктеудің жоғары дәлдігін және тиімді оқыту қабілетін көрсетеді. Macro Accuracy Test мәнінің төмендеуі модельдің жаңадан таңбаланған деректерге артық үйретілуі мүмкін екенін көрсетеді. Maximum Entropy (SDCA) барлық метрикалар бойынша тұрақты жоғары нәтижелер көрсетуіне байланысты теңгерімді шешім ретінде қарастырылуы мүмкін. Бұл алгоритмнің жалпылау қабілеті жоғары болғандықтан, ол практикалық қолдану үшін неғұрлым сенімді таңдау болып табылады. SVM моделі метрикалар бойынша орташа көрсеткіштерге ие болып, аралық позицияда тұр. Тестілік деректердегі нәтижелері оның жалпылау қабілеті қанағаттанарлық болғанымен, оңтайлы деңгейге жетпегенін көрсетеді. Neural Network (AP) моделін тиімді оқыту үшін деректер көлемін ұлғайту немесе оның архитектурасын дәл баптау қажет.

4-кесте – Оқыту деректерінің өзгергіштігі жағдайындағы жіктеу алгоритмдерінің тиімділігі мен бейімделу қабілетін кешенді бағалау

Алайда статистикалық көрсеткіштерге қарамастан, үлгілерді жіктеу дәлдігі мен шатасу матрицасының көрсеткіштері модель сапасын бағалауда шешуші мәнге ие.

15-сурет пен 5-кестеге сәйкес, үлгілерді сәйкестендіру бойынша ең жоғары нәтижені Random Forest алгоритмі көрсетті. 2184 үлгінің 2054-і дұрыс жіктелді, бұл жалпы дәлдіктің 94 %-ына сәйкес келеді. 130 үлгі (5,95 %) қате жіктелді, бұл жоғары өзгергіштікке ие биологиялық деректер үшін қателіктің өте төмен деңгейі болып табылады. Ең ірі класс Fusarium graminearum 97,6 % дәлдікпен сәйкестендірілді, бұл деректердің ірі топтарымен жұмыс істеу кезінде модельдің сенімділігін растайды. Модель бір-біріне ұқсас аурулар арасында да жоғары дәлдік көрсетті: Zymoseptoria tritici және Parastagonospora nodorum үшін сәйкесінше 97 % және 96,7 %, Puccinia triticina үшін 92,5 % және Puccinia graminis үшін 83,1 % нәтижелер алынды. Бұл кластар арасындағы аздаған қателер олардың спектрлік белгілерінің ұқсастығымен түсіндіріледі. Cochliobolus spp. (87,4 %) және Pyrenophora spp. (89,2 %) үшін орташа деңгейдегі қателер байқалады да, бұл дақтылықтардың симптомдарының бір-бірімен қабаттасуына байланысты болуы мүмкін. Үлгілер саны аз болғанына қарамастан, модель саны аз Blumeria graminis және Ustilago tritici кластары үшін де жоғары дәлдікті (87–93 %) сақтайды, бұл Random Forest алгоритмінің деректер теңгерімсіздігі жағдайында да тиімді оқытыла алатынын көрсетеді.

Жекелеген қате сәйкестендіру жағдайлары, мысалы, масақ фузариозы немесе ақұнтақ ауруы үлгілерінің сау өсімдіктер ретінде жіктелуі, спектрлік қисықтар мен шағылу қабілетінің ұқсастығымен түсіндірілуі мүмкін. Бір аурулар тобына жататын әртүрлі түрлерді жіктеу кезінде салыстырмалы түрде жоғары қателік деңгейі байқалады. Мысалы, Pyrenophora tritici-repentis үлгілерінің Bipolaris sorokiniana ретінде және керісінше қате жіктелуі орын алған. Бұл жағдай аталған аурулардың сыртқы белгілерінің ұқсастығымен байланысты болуы мүмкін, өйткені пиренофороз және гельминтоспориоз кезінде дақтардың айналасында қалыптасатын хлорозды аймақтар ұқсас спектрлік профильдермен сипатталады.

Random Forest (Fast Forest) Maximum Entropy (SDCA)

Neural Network (AP) Support Vector Machine

15-сурет – Кездейсоқ орман (Random Forest), максималды энтропия (Maximum Entropy), нейрондық желі (Neural Network) және тірек векторлар әдісі (SVM) алгоритмдері негізінде ауруларды жіктеудің шатасу матрицалары

Puccinia graminis түрін анықтауда да осындай жағдай байқалады: модель бірнеше үлгіні Fusarium graminearum ретінде жіктеген. Бұл да жұқтырудың бастапқы кезеңдерінде хлорофилл мөлшері мен ұлпа құрылымының өзгеруінен туындайтын спектрлік белгілердің қабаттасуымен байланысты.

Ұсынылған шатасу матрицасына сәйкес, модель болжамдарының дәлдігін көрсететін Precision 85,7–100 % аралығында, ал модельдің осы класқа жататын барлық ауру өсімдіктерді қаншалықты дұрыс анықтайтынын сипаттайтын Recall 83,1–97,6 % аралығында болды. Precision және Recall көрсеткіштерінің гармониялық орташа мәні болып табылатын F1-score модельдің осы екі көрсеткіш бойынша теңгерімділігін сипаттайды және 87,4–97 % аралығында болды (5-кесте, 16-сурет).

Maximum Entropy (SDCA) әдісі кластарды саралаудың орташа қабілетін көрсетті. Модель Cochliobolus sativus және Fusarium graminearum түрлерін сәйкестендіру кезінде ең жоғары дәлдікке (94,3–96,4 %) қол жеткізді. Бұл Cochliobolus sativus кезінде хлорофиллдің деградациясы мен ұлпалардың некрозына, ал Fusarium graminearum кезінде жоғары шағылу қабілетіне байланысты осы ауруларға тән айқын спектрлік ерекшеліктердің болуымен түсіндірілуі мүмкін. Сау өсімдіктер мен Puccinia triticina үлгілерді жіктеу дәлдігі салыстырмалы түрде төмен (45,6–48,5 %) болды. Зерттеу нәтижелері көрсеткендей, жіктеу дәлдігінің төмен болуы деректер көлеміне тәуелді болмады. Бұл модель жұмысының нәтижелеріне іріктеменің теңгерімсіздігінен гөрі, кластардың спектрлік ұқсастық дәрежесі көбірек әсер ететінін көрсетеді. Бұл жағдайда сау өсімдіктер мен жапырақ таты басқа аурулармен ұқсас спектрлік сипаттамаларға ие болуы мүмкін, бұған сау ұлпаның жоғары шағылу қабілеті және ауру ошағындағы хлороз себеп болады (5-кесте, 15, 16-суреттер).

5-кесте – Машиналық оқыту алгоритмдерін бағалау метрикалары

16-сурет – Машиналық оқыту алгоритмдерін бағалау метрикаларының жылу картасы

Neural Network (AP) және SVM әдістері ең төмен тиімділікті көрсетті. Екі модель де сау өсімдіктер мен Blumeria graminis жұқтырған үлгілерді толығымен қате жіктеді де, бұл модельдің артық үйретілгенін және әлсіз байқалатын спектрлік айырмашылықтарды ажырату қабілетінің жеткіліксіз екенін көрсетеді. Сонымен қатар Neural Network Puccinia graminis зақымданған үлгілерді де қате жіктеді, бұл зақымданулардың біркелкі болмауына байланысты спектрлердің жоғары өзгергіштігінен туындауы мүмкін. Екі модель де үлгілер саны бойынша ең ірі топ болып табылатын Fusarium graminearum түрін анықтауда салыстырмалы түрде жоғары дәлдік (92,7–93,0 %) көрсеткенімен, олардың жалпы тиімділігі төмен болып қалды. Бұл деректер іріктемесінің көлемі алгоритмдердің күрделі спектрлік тәуелділіктерді дұрыс интерпретациялау қабілетінің шектеулі болуын өтей алмайтынын көрсетеді (5-кесте, 15, 16-суреттер).

Көпөлшемді статистика қағидаттарына негізделген SIMCA моделі Fusarium spp. түрін ең жоғары дәлдікпен (90,6 %) сәйкестендірді, ал ең төмен нәтиже сау өсімдіктерді анықтауда байқалды (35,1 %), өйткені оларда айқын ажыратушы белгілер жоқ. Басқа машиналық оқыту әдістерінен айырмашылығы, SIMCA әрбір класс үшін жеке модельдер қалыптастырады, бұл оны класс ішіндегі өзгергіштікке неғұрлым сезімтал етеді, бірақ әртүрлі фитопатогендер арасындағы спектрлік белгілердің қабаттасуына төзімділігін төмендетеді (5-кесте, 16, 17-суреттер).

Әрбір алгоритм бойынша жіктеу нәтижелері 18 және 19-суреттерде түрлі түстер арқылы толығырақ көрсетілген.

17-сурет – Класс ұқсастығы бойынша жұмсақ тәуелсіз модельдеу (SIMCA) алгориті негізінде ауруларды жіктеудің шатасу матрицасы

18-сурет – Бидай ауруларын анықтауға арналған жіктеу модельдерінің салыстырмалы нәтижелері

19-сурет – Машиналық көру негізінде алынған жаздық бидайдың сау және зақымданған үлгілерінің гиперспектралды кескіндер деректер жиынтығын басты компоненттер бойынша визуализациялау

Осылайша, Random Forest көптеген шешімдер ағаштарынан тұрады да, олардың әрқайсысы белгілердің кездейсоқ ішкі іріктемесінде оқытылады. Бұл модельге сызықтық әдістер сипаттай алмайтын спектрлік заңдылықтарды, мысалы, жақын және орта инфрақызыл диапазондардағы шағылу көрсеткіштерінің үйлесімдерін анықтауға мүмкіндік береді. Ол гиперспектралды кескіндерде жарықтандыру және басқа да факторлар әсерінен туындайтын шуға төзімді, өйткені жүздеген ағаштың болжамдарын орташалау арқылы ауытқымалы мәндер мен кездейсоқ қателердің ықпалын азайтады. Neural Network немесе SVM сияқты әдістер параметрлерді қосымша оңтайландырусыз шектеулі деректерде артық оқытылып, жалпылау қабілетін жоғалтуы мүмкін. Сонымен қатар алгоритм әрбір толқын ұзындығының жіктеуге қосатын үлесін бағалауға мүмкіндік береді де, бұл гиперспектралды диагностика үшін маңызды болып табылады.

3.2 Зерттеу нәтижелерін талқылау және талдау

3.2.1 Статистикалық көрсеткіштерді интерпретациялау

Негізгі статистикалық көрсеткіштерді есептеу нәтижелері 6-кестеде (20-сурет) көрсетілген және бидай өсімдіктерінің әртүрлі сипаттамалары арасындағы жүйелі өзара байланыстарды анықтауға мүмкіндік береді. Шағылу коэффициентінің орташа мәні (μ) мен вариация коэффициенті (CV) арасында айқын корреляция байқалады. Мысалы, шағылу коэффициенті бойынша ең жоғары мәнді (48,33 %) көрсеткен ақұнтақ ауруы сонымен қатар вариация коэффициентінің ең жоғары мәндерінің біріне (4,8 %) ие, бұл спектрлік жауаптың біркелкі еместігі мен зақымдану қарқындылығы арасында тікелей тәуелділіктің бар екенін көрсетеді. Осындай заңдылық қоңыр тат ауруы үшін де анықталды.

6-кесте – Жаздық бидай үлгілерінің (сау және әртүрлі ауру қоздырғыштарымен зақымданған) спектрлік сипаттамалары

Шағылу коэффициенті мен спектрлік диапазонның ені (SB) арасында кері тәуелділік анықталды. Шағылудың орташа мәндері (22,5–29,69 %) болатын сау өсімдік үлгілеріне спектрлік диапазонның максималды ені (263–268 нм) сәйкес келеді. Ал шағылу коэффициенті жоғары (34,25 %) бидай масағының фузариозы жағдайында SB көрсеткішінің 172 нм-ге дейін едәуір тарылуы байқалады да, бұл патологиялық үдерістер кезінде қалыпты спектрлік профильдің бұзылғанын көрсетеді. Шағылу коэффициенті төмен аурулардың спектрлік сипаттамалары салыстырмалы түрде тұрақты болатыны анықталды. Мысалы, тозаңды қаракүйеде (μ = 15,08–15,92 %) ең төменгі CV (1,06 %) және стандартты ауытқу (σ = 0,32) мәндерінің бірі байқалады, бұл жиынтығында осы ауру кезінде туындайтын және дамитын патологиялық өзгерістердің біртектілігімен байланысты.

20-сурет – Жаздық бидай үлгілерінің әртүрлі бөліктері бойынша (сау және әртүрлі ауру қоздырғыштарымен зақымданған) орташа алынған спектрлік көрсеткіштер

Жекелеген өсімдік бөліктері мен зақымдану ошақтарының оптикалық қасиеттерін зерттеу кезінде диагностикалық маркер ретінде бидай масағының фузариозы жағдайында минималды толқын ұзындығының 590 нм-ге ығысуының спектрлік диапазонның тарылуымен (SB = 172 нм) үйлесуі маңызды болып табылады. Бұл көрсеткіш аталған ауруды басқа патологиялық жағдайлардан сенімді түрде ажыратуға мүмкіндік береді.

Шағылу коэффициенті мәндерінің ең жоғары шашырауы қоңыр жапырақ таты үшін байқалады (R = 12,83), бұл зақымданудың бастапқы кезеңдерінен бастап ұлпалардың толық некрозына дейінгі айқын гетерогенділігін көрсетеді. Аурулардың мозаикалық сипатта дамуы ақұнтақ ауруына және септориозға да тән, бұл шағылудың өзгеру жылдамдығының жоғары мәндерімен (тиісінше, R = 7,33 және 6,72) түсіндіріледі. Тозаңды қаракүйе (R = 1,83) және фузариозды шірік (R = 2,78) үшін R мәндерінің ең төмен болуы ауру симптомдарының синхронды дамуы мен патологиялық үдерістердің біртектілігінің белгісі ретінде қарастырылуы мүмкін. Сау өсімдіктермен салыстырғанда спектрлік диапазонның тарылуы метаболизмдік үдерістердің бұзылғанын көрсетеді. Бұл септориозды және гельминтоспориозды дақтылықтарға (тиісінше, SB = 200 нм және 208 нм), сондай-ақ қоңыр татқа (200–210 нм) тән. Ауру белгілерінің біркелкі емес немесе гетерогенді көрінуі спектрлік асимметрияның пайда болуымен байланысты болуы мүмкін. Осы көрсеткіштің орташа жуықталған есептеулері аурудың даму сипатының ерекшеліктерін анықтауға мүмкіндік береді. Мысалы, гельминтоспориозды дақтылықтың асимметриясы (~SA = 0,04) некроздық және хлороздық дақтардың кезектесуімен байланысты, бұл жиынтық түрде айқын мозаикалық сипатта көрінеді. Ұқсас асимметрия көрсеткіші бидай масағының септориозында да байқалады, бұл некроздар мен пикнидтердің гетерогенді таралуын көрсетеді. Қоңыр тат пен пиренофорозға тән 0,03 шегіндегі асимметрия пустулалар мен хлороздық дақтардың біркелкі дамымайтынын көрсетеді. Зақымданудың біршама әлсіз, бірақ айқын гетерогенділігі септориозды дақтарға (0,02) тән. Ақұнтақ ауруы, фузариозды зақымданулар, тозаңды қаракүйе және сабақ таты түрлерінің спектрлерінде асимметрияның болмауы тиісінше мицелийдің біркелкі таралуын, инфекцияның жүйелік сипатын, бөліктердің толық әрі біркелкі зақымдануын, сондай-ақ пустулалардың синхронды дамуын көрсетеді. Сонымен қатар жас сау өсімдік үлгісінің спектрінде асимметрияның болуы (0,04) маңызды рөл атқарады, бұл хлорофиллдің таралуындағы табиғи вариациялармен және өсімдіктің әртүрлі мүшелерінің анатомиялық ерекшеліктерімен байланысты болуы мүмкін. Осылайша, аталған параметр ауруларды сәйкестендіру мен саралаудағы ақпараттылығы жоғары көрсеткіштердің бірі болып табылады. Ол зақымдануы мозаикалық сипатта болатын септориоз және гельминтоспориоз сияқты ауруларды инфекциясы жүйелі немесе кең ауқымды сипатта дамитын тозаңды қаракүйе мен фузариоздан ажыратуға мүмкіндік береді.

Осылайша, алынған спектрлік сипаттамалар жаздық бидай ауруларын белгілі бір оптикалық белгілері бойынша саралауға мүмкіндік береді. Мысалы, бидай масағының фузариозы мен ақұнтақ ауруына шағылудың жоғары мәндері (>60 %) тән. Бұл ашық түсті мицелий мен споралардың жарықты жоғары деңгейде шағылдыру қабілетімен байланысты. Ұлпалардың қараюы (септориоз, гельминтоспориоз және тозаңды қаракүйе кезінде) құрылымдардың шағылу көрсеткішінің төмендеуіне (<15 %) әкеледі. Хлорозбен зақымданған және сау ұлпалардың жарық шағылыстыру коэффициенті негізінен орташа мәндер ауқымында (2–50 %) болады. Анықталған диагностикалық шектер дәлме-дәл егіншілік жүйелері мен егістіктердің фитосанитарлық жағдайын мониторингілеу үшін ауруларды автоматтандырылған түрде диагностикалауды жүзеге асыруға мүмкіндік беретін тиімді алгоритмдерді әзірлеуге негіз болады.

3.2.2 Бидайдың әртүрлі ауруларының спектрлік сипаттамалары

3.2.2.1 Сау өсімдік бөліктері

Сау өсімдіктің әртүрлі бөліктерінің шағылу коэффициенттері арасында айтарлықтай айырмашылық байқалмайды. Бидайдың сау масағы жібектей қабыршақтармен (масақша және гүл қабықшаларымен) қапталған және ұлпаларында ауа қуыстары көбірек болады. Бұл тегіс әрі құрғақ беттен жарықтың бірнеше рет шашырауына ықпал етеді. Соның нәтижесінде масақ бидай өсімдігінің барлық бөліктері арасында шағылу қарқындылығы ең жоғары бөлік болып табылады. Бидайдың сау жапырағында жарықты шағылдыратын жасыл хлорофилл мөлшері жоғары. Жапырақтың кейбір бөліктерінде шағылу қарқындылығының аздап төмендеуі хлорофилл тығыздығының жоғары болуын немесе үлгілерді егістіктен алғаннан кейін осы бөліктердің ылғалдылығын жоғалтуын көрсетуі мүмкін. Дәнді дақылдардың колеоптилі вегетацияның бастапқы кезеңдерінде ақ түсті болады, өйткені ол топырақта дамиды және құрамында хлорофилл болмайды да, оның орнына өткізгіш ұлпалар мен мөлдір вакуольдерде түссіз заттар көбірек болады. Колеоптилдің ашық түсті бөліктерінде жапырақ алақанына қарағанда шағылу коэффициенті жоғары болуы мүмкін, өйткені олардың құрылымдық элементтері белгілі бір диапазондарда жарықты сіңірмей, оны толықтай шағылдырады. Сонымен қатар жалпы графикте сабақтың жарық шағылыстыру қарқындылығы жапырақ алақанының көрсеткіштеріне ұқсас, өйткені сабақтың басқа бөліктерінде де хлорофилл болады. Тамырдың шағылу коэффициенті сабақ пен жапыраққа қарағанда төмен, себебі оның түсі жасуша қабырғаларындағы суберин мен лигниннің болуына байланысты күңгірттеу болады да, олар сарғыш-қоңыр реңк береді. Бұған қоса, тамырда жиналуы мүмкін фенолдық қосылыстар (мысалы, таниндер), сондай-ақ оның бетінде болатын микроорганизмдер мен топырақ бөлшектері де тамыр түсінің күңгірттенуіне әсер етуі мүмкін. Алайда жаздық бидайдың сау үлгісінде масақ, жапырақ, сабақ және тамыр арасындағы жарық шағылыстыру қарқындылығының айырмашылығы айтарлықтай емес.

Өсімдіктердің әртүрлі бөліктерінен жарықтың шағылу қарқындылығы арасындағы айырмашылықтар 21-суретте көрсетілген.

21-сурет – Өсімдіктердің әртүрлі бөліктерінен жарықтың шағылу қарқындылығы (А – масақ (шағылу қарқындылығы ең жоғары), B – жапырақ (шағылу қарқындылығы орташа), C – колеоптиль (шағылу қарқындылығы ең жоғары), D – тамыр (шағылу қарқындылығы төмен))

3.2.2.2 Кепкен бөліктер және аурудың бастапқы даму кезеңдері

Аурудың даму барысында оның әртүрлі сатылары өзіне тән түске ие болады. Аурулардың бастапқы сатылары өсімдік ұлпасының ағаруы және сарғаюы түрінде көрінуі мүмкін, мысалы, тат аурулары немесе дақтылықтар кезінде. Өсімдік инфекцияларының ерте белгілеріне су статусындағы төмендеу және жасушалардың суды жоғалтуы [52], мембраналардың бұзылуы мен хлорофилл тапшылығына байланысты фотосинтездік белсенділіктің төмендеуі нәтижесінде болатын сенесценция [53], жасуша мембраналары мен қабырғаларының тығыздығының төмендеуі, цитоплазма құрамының өзгеруі және ROS (оттектің белсенді түрлері) жинақталуы жатады. Мысалы, хлоропластардың бұзылуы биуреттің шамадан тыс мөлшеріне байланысты жүруі мүмкін және соның нәтижесінде өсімдік бөліктерінің ағаруына әкеледі [54].

Мұндай ағару ауру ошақтарының айналасында да байқалады. Мысалы: жапырақ дақтылықтары (пиренофороз, септориоз) және бидай масағының септориозы кезінде. Өсімдік ұлпасының кебуі және хлорофиллдің жоғалуы оның оптикалық қасиеттерін өзгертеді: жарықтың сіңірілуі азайып, әсіресе көрінетін спектр бөлігінде жарықтың шашырауы күшейеді де, бұл жарықтың шағылу қарқындылығының артуына әкеледі. Гиперспектралды кескіндерде мұндай бөліктер көбіне ауру ошағына жақын орналасқан жекелеген немесе оқшауланған сары немесе көгілдір бөліктер түрінде көрінеді. Аурудың түрі мен даму сатысына байланысты спектрлік сипаттамалар өзгереді. Шағылу қарқындылығы төмен болатын ауруларға тозаңды қаракүйе, тамыр шірігі, бидай масағының септориозы және гельминтоспориозды дақтылықтар жатады. Гиперспектралды кескінде олар көк түспен көрсетіледі.

Шағылу коэффициенті жоғары болатын ауруларға ақұнтақ ауруы, дақтылықтар және бидай масағының фузариозы жатады. Гиперспектралды кескінде олар қызыл және қызғылт сары түсті бөліктер түрінде көрінеді.

3.2.2.3 Шағылу қабілеті төмен аурулар

Шағылу қабілеті төмен аурулар әрдайым зақымданған бөліктердің күңгірт түсті болуымен сипатталады. Тамыр шірігі зақымданған тамырда қара пигменттің жинақталуына байланысты оның түсінің қанықтығы мен шағылу қарқындылығының төмендеуі түрінде көрінеді. Мұндай пигмент патогенез үдерісінде маңызды рөл атқаруы мүмкін: ол ұлпалардың бұзылуына ықпал етеді (ақ шірік кезіндегідей [55]), саңырауқұлақтың қолайсыз жағдайларға төзімділігін арттырып, оның топырақта сақталуын қамтамасыз етеді (қара тамыр шірігін қоздырғыштарындағыдай [56]), сондай-ақ уытты қасиеттерге ие болуы мүмкін. Қазіргі уақытта тозаңды қаракүйе спораларындағы меланин мөлшері туралы тікелей деректер ұсынылмаған, алайда оның қара түсті болуы осы пигменттің болуымен байланысты болуы мүмкін. Мұндай жағдай Podospora anserina [57], Pestalotiopsis microspora [58] және Ustilago maydis [59] түрлерінде байқалған. Қара түс жарықты жұтуға және шағылу қабілетінің төмендеуіне ықпал етеді, сондықтан саңырауқұлақпен зақымданған өсімдік мүшелерінің спектрлік сипаттамаларында спектр қарқындылығының едәуір төмендеуі байқалады. Дәл осындай құбылыс гельминтоспориозды дақтылық кезінде де байқалады. Бұл ауруды Helminthosporium туысына жататын саңырауқұлақтар және туыстас түрлер қоздырады және ол жапырақтарда, сабақтарда және өсімдіктің басқа бөліктерінде қара түсті дақтар түрінде көрінеді.

Puccinia graminis саңырауқұлағы қоздыратын өсімдік таты құрамында меланинге ұқсас пигменттер бар споралар арқылы таралады. Урединиоспораларда флавоноид туындылары мен β- және γ-каротинді қоса алғанда, каротиноидтар жинақталады [60]. Олар ультракүлгін сәулеленуден және тотығу үдерістерінен қорғанысты қамтамасыз етеді, сондай-ақ спораларға тән қызғылт-қоңыр түсті береді. Телейтоспораларда меланинге ұқсас қосылыстар болуы ықтимал, бұл тат ауруының қоздырғыштарында лакказаға ұқсас ақуыздарды [61] және лакказа ферменттерін [62] кодтайтын гендердің болуымен расталады. Көзбен қарағанда ауру қоңыр немесе күңгірт түсті зақымданған бөліктер түрінде көрінеді, ал гиперспектралды кескіндерде олар оқшауланған көк аймақтар ретінде сараланады. Меланиннің жоғары деңгейде түзілуі бидай тамырларындағы саңырауқұлақ геномдарының жинақталуымен және симптомдардың айқындылығының артуымен оң корреляция көрсетеді [63]. Septoria және Stagonospora туыстарына жататын саңырауқұлақтар қоздыратын бидай масағының септориозы да масақша қабыршақтарында қоңыр дақтардың пайда болуымен сипатталып, бұл зақымданған бөлігінің шағылу қарқындылығының төмендеуіне әкеледі.

Аурумен зақымданған бөліктердің күңгірт түсі саңырауқұлақ мицелийі мен споралары белсенді дамитын кезде ұлпалардың ылғалдануына байланысты күшейеді [64]. Сонымен қатар патогендер жапырақ жасушаларын бұзады да, бұл некрозға әкеледі және соның нәтижесінде өсімдік ұлпасы күңгірт түске ие болады. Патогендердің қара пигменттері, спора түзу үдерісі және ұлпалардың деградациясы салдарынан шағылу қарқындылығының төмендейтінін басқа зерттеулердің нәтижелері де растайды [65]. Өсімдіктердің саңырауқұлақ ауруларына тән күңгірт түс споралардың таралуына және аграрлық алқаптар жағдайында тіршілігін сақтап қалуға бейімделумен байланысты болуы мүмкін. Өсімдік қорғаныс реакциясы ретінде ұлпаларда меланиннің немесе фенолдық қосылыстардың синтезін күшейтеді, бұл да күңгірттену үдерісін іске қосады [66]. Меланин саңырауқұлақ спораларын ультракүлгін сәулеленудің әсерінен қорғауы, олардың кебуге төзімділігін арттыруы және жасуша қабырғасын нығайтуы мүмкін.

3.2.2.4 Шағылу қабілеті жоғары аурулар

Ақ өңезбен қапталу және өсімдік бөліктерінің ағаруымен сипатталатын аурулар гиперспектралды кескінде қызыл немесе қызғылт сары түспен бейнеленеді. Бұл ретте сау өсімдік ұлпаларымен салыстырғанда жарықтың шағылу қарқындылығы жоғары болады, ал кескінде оқшауланған бөліктер мен жарықтың шағылу сипатындағы жоғары өзгергіштік байқалады.

Ақұнтақ ауруын ақұнтақ саңырауқұлақтар (Erysiphales) қатарына жататын микроскопиялық эктопаразитті саңырауқұлақтар қоздырады. Ақ ұнтақ түсті мицелий бидай жапырақтарының эпидермисі бетінде дамиды. Жіңішке, мөлдір және ашық түсті гифалар гаусторияларын өсімдік жасушаларына енгізіп, өсімдік бетінде ақ өңез түзеді. Бұл құбылыс көбіне хлорозбен қатар жүреді [67]. Бастапқы және белсенді спора түзу кезеңдерінде саңырауқұлақтар әдетте қара пигменттерді жинақтамайды, олардың конидиялары, гифалары мен өсінділері көбіне түссіз немесе ашық түсті болады. Осының нәтижесінде гифалардың құрылымы мен тығыздығына байланысты жарықтың пигменттер арқылы сіңірілуі азайып, оның басым бөлігі шағылысады. Бұл түрдің пигменттер синтездемеуі метаболизмдік энергияны үнемдеумен және аурудың өсімдікте орналасу ерекшеліктерімен байланысты болуы мүмкін. Ақұнтақ ауруы көбіне өсімдіктің күн сәулесі аз түсетін төменгі бөліктерінен басталатындықтан, ультракүлгін сәулеленуден қорғануға бағытталған механизмдердің қажеттілігі төмендеуі ықтимал.

Бидай масағының фузариозын Fusarium туысына жататын саңырауқұлақтар қоздырады. Ауру масақтардың кебуімен және олардың бетінде бозғылт қызғылт түсті мицелий өңезінің пайда болуымен сипатталады. Өңездің түсі поликетидті пигменттердің түзілуімен байланысты болуы мүмкін. Мысалы, Fusarium fujikuroi aurofusarin, bikaverin, rubrofusarin және neurosporaxanthin пигменттерін [68], ал Fusarium graminearum aurofusarin және rubrofusarin пигменттерін түзеді [69]. Мұндай түс ақұнтақ ауруымен салыстырғанда жарықты аз шағылдырады, алайда оның шағылу қарқындылығы сау ұлпаларға немесе қара пигменттері бар ауруларға қарағанда жоғары болады.

Пиренофорозды дақтылықты Pyrenophora tritici-repentis туысына жататын саңырауқұлақтар қоздырады. Ауру жапырақтарда, сабақтарда және дәндерде сары және қоңыр дақтардың пайда болуымен сипатталады. Сары дақтармен сипатталатын бастапқы кезең гиперспектралды кескінде қызыл және қызғылт сары дақтар түрінде көрінеді. Аурудың дамуы нәтижесінде сары жиекпен қоршалған қоңыр дақтар пайда болады, бұл гиперспектралды кескінде айналасында қызыл аймақтар орналасқан сары-жасыл дақтар түрінде бейнеленеді. P. tritici-repentis иесінің белгілі бір түріне селективті әсер ететін арнайы токсиндер (Host-selective toxins), атап айтқанда Ptr ToxA, Ptr ToxB және Ptr ToxC түзеді. Олар мезофилл жасушаларының өлуіне және зақымданған аймақта хлоропластардың бұзылуына әкеледі. Хлорофиллдің жоғалуына байланысты ұлпа жасыл түсін жоғалтады, ал хлороздан кейін метаболиттердің жинақталуы, некроз және ұлпалардың күңгірттенуі жүреді. Осындай механизм басқа аурулар кезінде де байқалады, яғни аурудың бастапқы сатыларында өсімдік ұлпаларының ағаруы орын алады.

22-суретте сау және ауру өсімдік ұлпаларындағы әртүрлі пигменттердің шағылу қабілетіндегі айырмашылықтар көрсетілген.

22-сурет – Сау және аурулармен зақымданған өсімдік ұлпалары үлгілеріндегі пигменттік профильдің бұзылуына байланысты шағылу қабілетінің өзгеруі

Толығымен сау өсімдіктерде ұлпалардың жарықты бейнелеуі біркелкі болады, ал айырмашылықтар тек өсімдіктің әртүрлі бөліктері арасында байқалады. Бұл сау өсімдікті ауру өсімдіктен ажыратуға мүмкіндік беретін негізгі индикаторлардың бірі болып табылады. Ауру өсімдікте оның беткі қабатының жарықты бейнелеуі біркелкі болмайды, өйткені жекелеген бөліктер ішінара немесе толық зақымданады. Сау ұлпа аясында аурулар фрагменттелген ошақтар түрінде орналасады: ашық түсті пигменттерге байланысты жарықты қарқынды шағылдырады немесе қара пигменттердің әсерінен жарықты өте аз шағылдырады.

Әртүрлі аурулармен зақымданған бидайдан жарықтың шағылу заңдылықтары 23-суретте көрсетілген.

23-сурет – Әртүрлі патогендермен зақымданған бидай өсімдік құрылымдарынан жарықтың шағылуының спектрлік заңдылықтары (A – сау; B – Blumeria graminis; C – Fusarium graminearum, Parastagonospora nodorum; D – Zymoseptoria tritici, Pyrenophora tritici-repentis, Cochliobolus sativus; E – Puccinia graminis, Puccinia triticina; F – Fusarium spp., Bipolaris sorokiniana; G – Ustilago tritici)

Фитопатологиялардың әртүрлі түрлері патогеннің биологиялық құрылымына байланысты жарықты әртүрлі қарқындылықпен бейнелейді. Түссіз немесе ақ түсті аурулар жарықты толығымен шағылдырады, ашық түсті пигменттері бар аурулар жарықтың ең аз мөлшерін сіңіріп, оны қарқынды түрде шағылдырады. Хлорофилл тәрізді жасыл пигменттер энергия алу үшін жарықтың бір бөлігін сіңіріп, қалған бөлігін шағылдырады. Меланин және оған ұқсас қара пигменттер жарықты қарқынды сіңіріп, жарықтың шағылу деңгейін төмендетеді. Бұл заңдылықтың иллюстрациясы 24-суретте көрсетілген.

24-сурет – Әртүрлі патология түрлері кезіндегі шағылу қарқындылығының айырмашылықтары (A – түссіз немесе ақ түсті аурулар; B – сау өсімдік; C – ашық немесе қара пигменттері бар аурулар)

Әртүрлі патологиялардың шағылу қабілетінің жалпы салыстырмалы көрінісі 25-суретте көрсетілген.

График әртүрлі күйдегі бидайдың шағылу қабілетінің спектрлік қисықтарын көрсетеді де, мұнда шағылу коэффициентінің ең жоғары мәндері ақ өңезбен сипатталатын ауруларға тән. Бидай масағының фузариозы кепкен бөліктермен қатар ақұнтақ ауруымен салыстырғанда біршама төмен мәндер көрсеткенімен, сау бөліктерге қарағанда жоғары көрсеткіштерге ие. Сау бөліктерде басқа аурулармен салыстырғанда көрінетін және жақын инфрақызыл диапазондарда шағылу деңгейі жоғары болп, бұл жапырақ құрылымының сақталуымен және хлорофиллдің болуымен байланысты. Дақтылық аурулары (пиренофороз, септориоз, гельминтоспориоз) аурулардың әртүрлі деңгейде көрінуіне байланысты спектрлік қисықтардың әртүрлі деңгейлерімен сипатталады. Тат ауруы кезінде де аурудың әртүрлі даму сатыларына байланысты спектрлік қисықтардың деңгейлері өзгереді. Тамыр шірігі мен тозаңды қаракүйе қара түсті пигменттердің болуына және ұлпалардың қатты бұзылуына байланысты шағылудың ең төмен мәндерін көрсетеді де, бұл жарықтың жұтылуына және шағылу қабілетінің төмендеуіне әкеледі.

25-сурет – Әртүрлі патология түрлері кезіндегі өсімдік үлгілерінің шағылу қабілетінің салыстырмалы спектрлік профилі

3.2.5 Бидай ауруларын машиналық оқыту әдістері арқылы жіктеу

Жіктеу тиімділігі көп жағдайда оқыту деректерінің іріктеме көлеміне емес, кластар арасындағы спектрлік сигнатуралардың контрастылығына, ұлпалардағы биофизикалық өзгерістердің айқындылық дәрежесіне және әдістің бір-бірімен қабаттасатын спектрлік диапазондарды дұрыс өңдеу қабілетіне байланысты болады. Жіктеудегі ең жиі кездесетін қателер ұқсас визуалды симптомдар тудыратын және ішінара қабаттасатын спектрлік сигнатураларға ие патогендерді бір-бірімен шатастырып танумен байланысты. Модельді оқыту үшін ең қолайлы алгоритм ретінде Random Forest анықталды. Өсімдік аурулары ұлпаларда күрделі өзгерістер туындатып, олардың пигменттік құрамы мен құрылымының өзгеруіне әкеледі. Бұл өзгерістер спектрлік деректерде сызықтық емес түрде көрініс табады. Random Forest алгоритмі толқын ұзындықтары мен ауру белгілері арасындағы осындай сызықтық емес өзара байланыстарды анықтай алады, сондай-ақ біртекті емес және жоғары өлшемді деректермен тиімді жұмыс істейді де, бұл оны сызықтық әдістерге қарағанда дәлірек етеді. Зерттеулер Random Forest алгоритмінің бидай мен қарабидай таттары [70], қызанақтың Alternaria solani қоздырғышы [71], жүзімдегі ақұнтақ [72] сияқты ауруларды жіктеу үшін қолданылғанын көрсетеді. Бұл зерттеуде гиперспектралды деректер негізінде бидай ауруларын сәйкестендіру кезінде әртүрлі жіктеу алгоритмдерінің тиімділігіне салыстырмалы талдау жүргізілді. Жұмыста бидайды оның дамуының әртүрлі сатыларында зақымдайтын патогендердің кең ауқымы қарастырылады. Мұндай кешенді тәсіл зерттеудің жоғары репрезентативтілігін қамтамасыз етіп, гиперспектралды визуализацияның әлеуетін объективті бағалауға мүмкіндік береді.