4 Арпа ауруларын гиперспектралды диагностикалау

Бұл бөлімде қашықтықтан және проксималды спектрлік зондтауды қолдана отырып, арпа ауруларын зерттеудің әдістемелік тәсілдері мен нәтижелері ұсынылады. Зерттеудің ерекшелігі – өсімдіктердің кеңістіктік тұрғыдан біркелкі емес және ықтимал стресс жағдайындағы бөліктерінен үлгілерді іріктеп алып, оларға гиперспектралды зерттеу жүргізу болып табылады. Сау және зақымданған ұлпалардың спектрлік профильдерін талдау шағылу қабілетінің тән өзгерістерін анықтауға, диагностикалық тұрғыдан ақпаратты спектрлік аймақтарды айқындауға және арпаның негізгі фитопатологиялық жағдайларын саралау мүмкіндігін бағалауға бағытталған. Көпөлшемді деректерді өңдеу және зақымдануларды автоматтандырылған түрде жіктеу үшін басты компоненттерді талдау әдісі және машиналық оқыту алгоритмдері қолданылды.

4.1 Зерттеу нәтижелері

4.1.1 Гиперспектралды деректердің ақпаратты компоненттерін іріктеу және арпа ауруларының спектрлік сигнатуралары

Гиперспектралды кескіндердің ең ақпаратты басты компоненттерін таңдау әрбір компоненттің деректердің жалпы көлеміне қосқан үлесі (жүктемесі) деңгейіне сәйкес жүргізілді. 26-32-суреттерде жұмыс толқын ұзындықтары диапазонындағы жүктемелер және әрбір компонентке сәйкес пиксельдердің басты компоненттер кеңістігінде таралуы көрсетілген.

Loading plot 400–1000 нм толқын ұзындығына байланысты t[1]–t[6] басты компоненттеріне арналған жүктеме коэффициенттерін көрсетеді. Әрбір қисық белгілі бір толқын ұзындығының сәйкес басты компоненттің қалыптасуына қосатын үлесін сипаттайды. Variance Scatter үлгілердің басты компоненттер кеңістігінде таралуын көрсетеді (26-32-суреттер).

Бірінші компоненттен алтыншы компонентке дейінгі дисперсия диаграммаларын талдау негізінде (7-кесте) ең маңызды компоненттер PC1 және PC2 екені анықталды (8-кесте).

PC1 және PC2 басқа компоненттермен салыстырғанда ең ақпаратты компоненттер болып табылатыны анықталды (жинақталған дисперсия = 88,25 %). Бұл гиперспектралды кескіндерді талдау кезінде аталған екі компонентті басым компоненттер ретінде таңдаудың негізділігін көрсетеді. Аталған компоненттердің ақпараттылығының жоғары деңгейі түсіндірілген дисперсия мәндерімен (PC1 = 80,34 %, PC2 = 7,91 %) және меншікті мән көрсеткіштерімен (PC1 = 0,8034, PC2 = 0,0791) (8-кесте, 33-сурет), сондай-ақ әрбір компоненттің жүктеме коэффициенттерін талдау нәтижелерімен (26-32-суреттер, 9-кесте) расталады.

26-сурет – Тозаңды қаракүйеге тән басты компоненттердің жүктеме коэффициенттері және дисперсия диаграммалары

27-сурет – Масақ гельминтоспориозына тән басты компоненттердің жүктеме коэффициенттері және дисперсия диаграммалары

28-сурет – Масақ фузариозына тән басты компоненттердің жүктеме коэффициенттері және дисперсия диаграммалары

29-сурет – Сабақ татына тән басты компоненттердің жүктеме коэффициенттері және дисперсия диаграммалары

30-сурет – Сызықтық торлы дақтылыққа тән басты компоненттердің жүктеме коэффициенттері және дисперсия диаграммалары

31-сурет – Қара-қоңыр дақтылыққа тән басты компоненттердің жүктеме коэффициенттері және дисперсия диаграммалары

32-сурет – Гельминтоспориозды тамыр шірігіне тән басты компоненттердің жүктеме коэффициенттері және дисперсия диаграммалары

7-кесте – Басты компоненттердің (PC1–PC6) спектрлік деректердің жалпы дисперсиясына қосқан үлесі, %

8-кесте – Басты компоненттермен түсіндірілетін дисперсияның жиынтық сипаттамасы

33-сурет – Басты компоненттердің түсіндірілген дисперсиясы, жинақталған дисперсиясы және меншікті мәндерін көрсететін Scree plot графигі

9-кестеде және 10-суретте арпа ауруларының спектрлік белгілеріне тән факторлық жүктемелердің диапазондары және олардың толқын ұзындықтарының нақты диапазондарында көрінуі берілген. Барлық аурулар үшін спектрдің екі тұрақты диапазонға айқын бөлінетіні анықталды: біріншісі көрінетін аймақта (500–700 нм) орналасып, екі компоненттің бірінші шыңында басым болады; екіншісі – қызыл жиек пен жақын инфрақызыл диапазон шегінде (700–850 нм, кейбір жағдайларда 652–853 нм) орналасып, негізінен екінші шыңға тән. Барлық аурулар үшін бірінші шыңның 500–677 нм диапазонында байқалатыны, ал екінші шыңның әдетте 700–803 нм аймағына ығысатыны анықталды. Бұған Ммасақтың фузариозы жағдайындағы екінші шың (600–702 нм) ерекшелік болып табылады. Жалпы алғанда, бұл ақпаратты спектрлік аймақтардың іргелі түрде бөлінетінін көрсетеді және дәл осы компоненттердің ақпараттылығын растайды. Барлық аурулар бойынша факторлық жүктемелер 0,025–0,070 аралығында орналасады да, бұл ауру белгілерінің үлесі өзара жоғары салыстырмалылыққа ие екенін, сондай-ақ арпа аурулары арасындағы айырмашылықтар негізінен жүктемелердің шамасына емес, зақымданулардың спектрлік орналасуына байланысты екенін көрсетеді, өйткені соңғылары белгілер маңыздылығының нормаланған индикаторы ретінде қызмет етеді. PC1 үшін торлы дақтылық және қара-қоңыр дақтылық жағдайларында екінші шыңның, сондай-ақ PC2 үшін тозаңды қаракүйе, масақ гельминтоспориозы, масақ фузариозы, сабақ таты, гельминтоспориозды тамыр шірігі жағдайларында бірінші шыңның әртүрлі аймақтарда болуы немесе болмауы осы дақылда жүріп жатқан аурулардың патогенез ерекшеліктерінің көрінісі болып табылады.

9-кесте – Арпа ауруларының спектрлік белгілеріне тән факторлық жүктемелер мен толқын ұзындығының (PC1 және PC2) диапазондары

34-сурет – Арпа ауруларының спектрлік белгілеріне тән VNIR диапазонындағы PC1–PC2 факторлық жүктемелері

35-41-суреттерде әртүрлі ауру қоздырғыштарымен зақымданған арпаның гиперспектралды кескіндері және олардың спектрлік сигнатуралары көрсетілген.

Тозаңды қаракүйе (Ustilago nuda)

35-суретте тозаңды қаракүйемен зақымданған үлгі көрсетілген. Қызыл қисық аурумен зақымданған бөліктерді көрсетеді (гиперспектралды кескінде олар қарқындылығы төмен көк түсті аймақтар түрінде көрінеді). Қисықта айқын шыңдар мен red edge байқалмайды, шағылу коэффициенті 7 %-ды құрайды. Күлгін қисық аурудың әсерінен кепкен масақ бөліктеріне сәйкес келеді. Мұнда бірінші шыңның шағылу коэффициенті 45 % болып, 500–750 нм толқын ұзындығы диапазонында орналасады; ал екінші шың әлсіз байқалады және 750–780 нм аймағында шағылу коэффициенті 22,5 %-ды құрайды. Жасыл, сары, көк және көгілдір қисықтар масақтың сау бөліктеріне сәйкес келеді. Бұл ретте бірінші шың 500–700 нм толқын ұзындығы диапазонында, ал екінші шың 700–780 нм диапазонында орналасады. Жасыл қисық ылғалдылығын жоғалтқан масақ қылтандарына сәйкес келеді де, мұнда бірінші шыңның шағылу коэффициенті – 15 %, екінші шыңның шағылу коэффициенті – 17 %. Сары қисық масақтың ұшына сәйкес келеді, бірінші шыңның шағылу коэффициенті – 22,5 %, екінші шыңның шағылу коэффициенті – 25 %. Көк және көгілдір қисықтарда бірінші шыңдағы шағылу коэффициенті шамамен 30 %, ал екінші шыңда 25 % деңгейінде болады.

35-сурет – Тозаңды қаракүйемен (Ustilago nuda) зақымданған өсімдіктің спектрлік профилі

26-суретте масақтары тозаңды қаракүйемен зақымданған өсімдік үлгісіне тиесілі Loading plot және Variance Scatter көрсетілген. Бірінші басты компонент p[1] – күрт ауытқуларсыз ең тегіс қисық, ол спектрдің негізгі өзгергіштігін сипаттайды (дисперсияның 65,9 %-ы). Екінші, үшінші және төртінші басты компоненттерде орташа деңгейдегі ауытқулар байқалады және олар аурудың көрінуіне байланысты жергілікті спектрлік ерекшеліктерді көрсетеді. p[2], p[3], p[4] компоненттерінің дисперсияға қосқан үлесінің жалпы жиынтығы 14,44 %-ды құрайды. Бесінші және алтыншы компоненттер ұсақ вариацияларды немесе аспаптық шуды көрсетеді. Қисықтар амплитудасының төмендеуі осы спектрлік аймақтардың деректердің өзгергіштігіне және компоненттердің қалыптасуына қосатын үлесінің аз екенін көрсетеді. Ең маңызды толқын ұзындығының диапазоны – 627–778 нм.

Масақ гельминтоспориозы (Bipolaris sorokiniana)

36-суретте гельминтоспориозбен зақымданған үлгі көрсетілген. Қызыл қисық аурумен зақымданған масақ бөліктерін көрсетеді. Гиперспектралды кескінде олар көк түспен бейнеленген. Спектр бүкіл диапазон бойынша шағылудың жалпы деңгейінің төмен болуымен сипатталады. Көрінетін аймақта айқын шың байқалмайды және шағылу коэффициенті 7,5 % деңгейінде анықталған. Қалған қисықтарда спектр екі айқын максимуммен сипатталады: бірінші шың 500–700 нм диапазонында, екінші шың 700–780 нм аймағында орналасқан, ал 700 нм деңгейінде айқын red edge байқалады. Жасыл қисық ылғалдылығын жоғалтқан масақ қылтандарына және жапырақ бөліктеріне сәйкес келеді де, мұнда бірінші шыңның шағылу коэффициенті 15 %, ал екінші шыңның шағылу коэффициенті – 22,5 %. Сары қисық масақтың сау бөліктеріне сәйкес келеді және екі шыңда да шағылу коэффициенті 30 %-ды құрайды. Көк және көгілдір қисықтар да масақтың сау бөліктерін көрсетеді. Бұл ретте көк қисықтың бірінші шыңындағы шағылу коэффициенті 35 %-ға, ал көгілдір қисықта 38 %-ға жетеді; екінші шыңдағы шағылу коэффициенттері тиісінше 37 % және 37,5 %-ды құрайды. Күлгін түсті спектрлік қисық масақтың жарық шағылыстыруы жоғары, физиологиялық тұрғыдан белсенді және жақсы жарықтандырылған сау бөліктеріне сәйкес келеді. Мұнда бірінші шыңның мәні 45 %-ға дейін жетеді, ал екінші шың жақын инфрақызыл диапазонда байқалады және оның шағылу коэффициенті бірінші көрсеткіштен төмен, яғни 37,5 %-ды құрайды.

Loading plot графигінде (27-сурет) бірінші басты компонент p[1] спектрдің көрінетін аймағында 550–650 нм және 702–778 нм диапазондарында максимумдары бар, қисықтың салыстырмалы түрде кең әрі тегіс пішінімен және жақын инфрақызыл диапазонда үлестің біртіндеп төмендеуімен сипатталады. t[1] дисперсиясының үлесі 88,4 %-ды құрады. Екінші және үшінші басты компоненттер (p[2], p[3]) 700–728 нм аймағында төмендеулермен қатар айқын экстремумдарды көрсетеді. Гельминтоспориоз кезінде хлорофиллдің бұзылуы және некроздық дақтардың түзілуі жүреді де, бұл қызыл аймақта (шамамен 670 нм) шағылу қабілетінің қайта бөлінуіне және red edge аймағындағы (700–740 нм) қисықтың көлбеулігінің өзгеруіне әкеледі. Бұл компоненттер пигменттік кешеннің бұзылуымен және ұлпа тығыздығының өзгеруімен байланысты өзгерістерді тіркейді де, олардың жиынтық үлесі 5,854 %-ды құрады.

36-сурет – Масақ гельминтоспориозымен (Bipolaris sorokiniana) зақымданған өсімдіктің спектрлік профилі

Төртінші компоненттен алтыншы компонентке дейінгі (p[4]–p[6]) компоненттер тар әрі айқын шыңдармен сипатталады, әсіресе 700–730 нм аймағында және жақын инфрақызыл диапазонда (800–900 нм) байқалады. Олар екінші реттік әсерлер мен шуды сипаттайды, бұл компоненттердің дисперсиядағы үлесі небәрі 0,283 %-ды құрайды. Variance Scatter диаграммасында нүктелер бұлты негізінен t[1] осінің бойымен созылған, бұл зақымданудың жалпы дәрежесімен байланысты интегралдық спектрлік фактордың басым рөлін растайды. Тығыз ядроның және таралудағы созылыңқы «құйрықтың» болуы патологиялық үдерістің қарқындылығы бойынша үлгілердің біркелкі еместігін көрсетеді. Екінші t[3]–t[4] (0,644 % және 0,161 %) және үшінші t[5]–t[6] (0,077 % және 0,045 %) дисперсия диаграммаларында нүктелердің неғұрлым жинақы таралуы, орталық бөлікте нүктелердің жергілікті шоғырлануы және шеткі аймақтарға қарай шашырауы байқалады, бұл әлсіз байқалатын вариацияларды көрсетеді.

Масақ фузариозы (Fusarium spp.)

37-суретте фузариозбен зақымданған үлгі көрсетілген. Барлық қисықтарда екі айқын шың байқалады: бірінші шың 550–700 нм диапазонында, екінші шың 700–780 нм аралығында орналасқан. Күлгін және көгілдір қисықтар аурумен зақымданған масақ бөліктерін, сондай-ақ жапырақтың кепкен бөліктерін көрсетеді. Гиперспектралды кескінде олар қызыл-сары түспен бейнеленген. Бірінші шыңдағы шағылу коэффициенті күлгін қисықта 60 %, ал көгілдір қисықта 50 % деңгейінде тіркелген; екінші шыңда ол шамамен төрттен біріне төмендеп, тиісінше күлгін қисықта 45 %, ал көгілдір қисықта 40 %-ды құрайды. Көк спектр фузариозды зақымданған өсімдік ұлпаларының айналасындағы бөліктерді сипаттайды, мұнда бірінші шыңдағы шағылу коэффициенті 48 %, ал екінші шыңдағысы 35 % құрайды. Қалған қисықтар сау бөліктерге сәйкес келеді. Бұл ретте сары спектрдің шағылу коэффициенті бірінші шыңда 40 %, ал екінші шыңда 35 %-ды құрайды. Жасыл қисықта екі шыңның да шағылу коэффициенті 25 % деңгейінде болады, ал қызыл спектр масақ қылтандарына сәйкес келеді де, мұнда шағылу коэффициенті бірінші шыңда 10 %, ал екінші шыңда 20 % шамасында байқалады.

Loading plot графигінде (28-сурет) бірінші басты компонент p[1] ең тегіс және бірқалыпты қисық пішінімен сипатталады: спектрдің көрінетін аймағында 550–776 нм диапазонында оң мәндерге ие және жақын инфрақызыл диапазонда үлесі біртіндеп төмендейді. Бұл компонент шағылудың жалпы деңгейін және патогеннің жиынтық әсерімен байланысты спектр өзгерістерін сипаттайды. Түсіндірілген дисперсияның үлесі 92,4 %-ды құрайды, бұл компоненттің деректер құрылымына қосатын басым үлесін көрсетеді. Екінші және үшінші компоненттер (p[2], p[3]) 601–702 нм аймақтарында айқын шыңдарды көрсетеді. Оң және теріс шыңдардың кезектесіп орналасуы хлорофиллдің жасыл және қызыл аймақтарындағы жарықты сіңіру және red edge аймағы арасындағы контрастты көрсетеді. Фузариоз кезінде құрылымдық өзгерістер байқалады, бұл аталған диапазондардағы шағылу қабілетінің қайта бөлінуінен көрінеді. PCA спектрдің өзара байланысты өзгерістерін тіркеп, өзгергіштігі ең жоғары аймақтарды бөліп көрсетеді, сондықтан қисықтар толқын тәрізді пішінге ие болады.

37-сурет – Масақ фузариозымен (Fusarium spp.) зақымданған өсімдіктің спектрлік профилі

Төртінші компоненттен алтыншы компонентке дейінгі (p[4]–p[6]) компоненттер екінші реттік вариацияларды немесе зақымданудың топішілік біркелкі еместігін сипаттайды. Variance Scatter диаграммалары бақылаулардың басты компоненттер кеңістігінде таралуын көрсетеді. Ең ақпаратты компоненттер үшін нүктелер бұлты t[1] осінің бойымен созылған, мұнда тығыз орталық ядроның және созылыңқы таралудың болуы үлгінің патологиялық үдерістің қарқындылығы бойынша біркелкі еместігін көрсетеді.

Сабақ (сызықтық) таты (Puccinia graminis)

38-суретте тат ауруымен зақымданған сабақ көрсетілген. Қызыл қисық тат ауруының жекелеген ошақтарын көрсетеді, олардың шағылу коэффициенті 15–20 % құрайды. Жасыл қисық ауру ошақтарының айналасындағы бөліктерді сипаттайды да, мұнда бірінші шыңдағы шағылу коэффициенті 28 %, ал екінші шыңдағысы 25 %. Күлгін қисық кеуіп қалған жапырақ бөліктеріне сәйкес келіп, мұнда бірінші шыңдағы шағылу коэффициенті 58 %, ал екінші шыңдағысы 30 % деңгейінде болады. Қалған спектрлер сау ұлпаға сәйкес келеді: бірінші шыңдағы шағылу коэффициенті сары қисықта 35 %, ал көк қисықта – 40 %; екінші шыңда шағылу коэффициенті сары қисықта 30 %, ал көк қисықта 33 % деңгейінде байқалады. Бірінші шың әдетте 500–700 нм диапазонында, ал екінші шың 700–780 нм диапазонында орналасады.

38-сурет – Сабақ (сызықтық) таты (Puccinia graminis) ауруымен зақымданған өсімдіктің спектрлік профилі

Loading plot графигінде (29-сурет) бірінші басты компонент p[1] бірқалыпты, оң бағытталған пішінге ие, әсіресе 524–778 нм диапазонында айқын байқалады және жақын инфрақызыл диапазонға қарай біртіндеп төмендейді. Екінші және үшінші компоненттер (p[2], p[3]) 524–576 нм және 702–803 нм диапазондарында айқын экстремумдарға ие. Тат ауруымен зақымдану кезінде хлорофиллдің бұзылуы, пустулалардың түзілуі, споралардың жинақталуы және эпидермис құрылымының өзгеруі жүреді де, бұл шағылудың қайта бөлінуіне әкеледі, сондықтан жүктемелер толқын тәрізді сипатқа ие болады. Ақпараттылығы төмен компоненттер (p[4]–p[6]) спектрлік шудың әсерінен айқын шыңдармен сипатталады және жалпы алғанда белгілердің өзгергіштігіне шамалы үлес қосады. Variance Scatter диаграммасында негізгі өзгергіштік t[1] осі бойына шоғырланған (89 %).

Сызықтық торлы дақтылық (Pyrenophora teres)

39-суретте сызықтық торлы дақтылықпен зақымданған үлгі көрсетілген. Қызыл қисық аурумен зақымданған бөліктерді көрсетеді (гиперспектралды кескінде олар қарқындылығы төмен көк түсті аймақтар түрінде бейнеленген). Қисықта айқын шыңдар мен red edge байқалмайды, ал шағылу коэффициенті 7,5–8,0 % құрайды. Күлгін қисық аурудың әсерінен кепкен жапырақ бөліктерін көрсетеді. Мұнда бірінші шыңның шағылу коэффициенті 45 % болып, 500–750 нм толқын ұзындығы диапазонында орналасады, ал екінші шың іс жүзінде байқалмайды. Бұл 750–780 нм диапазонында шағылу коэффициентінің шамамен екі есе төмендеп, 25 %-ға дейін азаюына әкеледі. Сары, көк және көгілдір спектрлер де ауру ошақтарының айналасындағы кепкен бөліктерді көрсетеді. Бұл жағдайда бірінші шың 500–700 нм диапазонында байқалады, оның шағылу коэффициенті сары қисықта 22 %, көк қисықта 29 %, ал көгілдір қисықта 31 % құрайды. Екінші шыңның мәндері 700–780 нм диапазонында тіркелген, бұл ретте барлық қисықтарда көрсеткіштер шамамен бірдей болып, 22,5 % деңгейінде тіркеледі. Жасыл қисық ылғалдылығын жоғалтқан бөліктерге сәйкес келеді де, олардың шағылу коэффициенті 10–20 % деңгейінде болады және тиісінше 500–700 нм және 700–780 нм диапазондарына сәйкес келеді.

39-сурет – Сызықтық торлы дақтылықпен (Pyrenophora teres) зақымданған өсімдіктің спектрлік профилі

Loading plot графигінде (30-сурет) бірінші басты компонент p[1] жалпы дисперсияның 72,4 %-ын түсіндіреді және 524–728 нм аймағында оң мәндерге ие тегіс, толқын тәрізді пішінмен, ал жақын инфрақызыл диапазонда теріс мәндерге ауысуымен сипатталады. Бұл компонент жапырақтың шағылу қабілетінің жалпы деңгейін және ауру әсерінен туындаған өзгерістерді сипаттайды. Екінші және үшінші компоненттер 524–601 нм және 702–778 нм аймақтарында айқын экстремумдар көрсетеді. Оң және теріс шыңдардың болуы пигменттік құрамдағы қарама-қарсы бағыттағы өзгерістерді және спектрдің қызыл жиегінің ығысуын көрсетіп, бұл өсімдіктің стресс жағдайының индикаторы болып табылады. Қисықтардың толқын тәрізді пішіні компоненттердің жапырақтың зақымданған және салыстырмалы түрде зақымданбаған бөліктері арасындағы айырмашылықтарды сипаттауымен түсіндіріледі. Төртінші компоненттен алтыншы компонентке дейінгі компоненттер түсіндірілетін дисперсияның аз үлесімен және деректердің ақпараттылығына қосатын үлесінің төмен болуымен сипатталады.

Қара-қоңыр дақтылық (Bipolaris sorokiniana)

40-суретте қара-қоңыр дақтылықпен зақымданған үлгі көрсетілген. Қызыл қисық аурумен зақымданған бөліктерді көрсетеді, олар гиперспектралды кескінде негізінен қарқындылығы төмен көк түсті аймақтар түрінде бейнеленеді. Бұл қисықта айқын төмендеулер байқалмайды, ал шағылу коэффициенті 5–10 % диапазонында болады.

Жасыл спектр ылғалдылығын жоғалтқан жапырақ бөліктеріне сәйкес келеді, мұнда бірінші шыңның шағылу коэффициенті 550–700 нм диапазонында 10 %, ал екінші шыңның шағылу коэффициенті 700–780 нм диапазонында 25 % құрайды. Сары қисық түсірілім барысында кебу үдерісінде болған бөліктерге сәйкес келеді. Мұнда бірінші шыңның шағылу коэффициенті 500–700 нм диапазонында 28 %, ал екінші шыңда 700–780 нм диапазонындағы шағылу коэффициенті 25 % құрайды. Қалған спектрлер ауру қоздырғышының әсерінен кепкен масақ бөліктерін сипаттайды. Бұл зақымданулардың негізгі белгілері мынадай: бірінші шың 500–750 нм диапазонында орналасады, оның шағылу коэффициенті көк қисықта 40 %, ал көгілдір және күлгін қисықтарда 50 % құрайды. Екінші шыңның мәндері 750–780 нм диапазонында тіркеледі де, бұл ретте қалған үш қисықтың (көк, көгілдір және күлгін) барлығында шағылу коэффициенті бірдей болып, 30 % құрайды.

31-суретте жалпы дисперсияның 75,3 %-ын түсіндіретін бірінші басты компонент p[1] спектрдің 498–728 нм аймағында оң мәндерге ие тегіс, толқын тәрізді профильмен және жақын инфрақызыл диапазонда теріс мәндерге ауысуымен сипатталады. Екінші және үшінші компоненттер 498–601 нм және 702–803 нм диапазондарында айқын экстремумдарды көрсетеді. Айқын оң және теріс шыңдардың болуы бұл компоненттердің спектрдің қызыл жиегінің ығысуына және пигменттік құрамының өзгерістеріне сезімтал екенін көрсетеді. Қара-қоңыр дақтылыққа некроздардың түзілуі және фотосинтездік аппараттың бұзылуы тән, бұл қызыл аймақтағы сіңірудың төмендеуіне және жақын инфрақызыл диапазонға өту пішінінің өзгеруіне әкеледі. Қарастырылып отырған соңғы үш компонент түсіндірілетін дисперсияның аз үлесімен сипатталады және спектрлік шуды көрсетеді.

40-сурет – Қара-қоңыр дақтылықпен (Bipolaris sorokiniana) зақымданған өсімдіктің спектрлік профилі

Variance Scatter диаграммасында t[1]–t[2] бойынша нүктелердің t[1] осі бойымен созылыңқы таралуы байқалады да, бұл зақымдану дәрежесімен байланысты спектрлік өзгерістер градиентінің айқын екенін көрсетеді. t[1] мәндері төмен аймақтағы тығыз кластер симптомдары әлсіз байқалатын жапырақтарға сәйкес келеді, ал алшақ орналасқан нүктелер некроздық бөліктердің қарқынды дамуын көрсетеді. t[3] және t[5] компоненттерінің осьтері бойынша таралу әлдеқайда аз шашыраумен сипатталады.

Гельминтоспориозды тамыр шірігі (Bipolaris sorokiniana)

41-суретте гельминтоспориозды тамыр шірігімен зақымданған арпа үлгісі көрсетілген. Қызыл спектр аурумен зақымданған бөліктерді көрсетеді де, олар гиперспектралды кескінде көк түсті аймақтарға сәйкес келеді. Қисықта айқын шыңдар мен red edge байқалмайды, ал шағылу коэффициенті 8–10 % құрайды. Жасыл, сары және көк қисықтар жапырақтардың сау бөліктеріне сәйкес келеді. Бұл бөліктерде бірінші шың 500–700 нм диапазонында орналасады, оның шағылу коэффициенті жасыл қисықта 24 %, сары қисықта 35 % және күлгін қисықта 40 % құрайды. Екінші шың негізінен 700–780 нм диапазонында айқын көрінеді де, бұл ретте шағылу коэффициенті жасыл қисықта 20 %, сары қисықта 30 % және күлгін қисықта 35 % құрайды. Көгілдір және күлгін спектрлер тамыр маңындағы бөліктің спектрлік қасиеттерін көрсетеді. Бұл жағдайда бірінші шың 500–750 нм диапазонында байқалады, ал шағылу коэффициенті көгілдір және күлгін түсті спектрлік қисықтарда тиісінше 55 % және 65 % құрайды. Аталған спектрлерде екінші шың айқын байқалмайды және 750–780 нм диапазонында орналасып, екі қисықта да шағылу коэффициенті 30 % құрайды.

41-сурет – Гельминтоспориозды тамыр шірігімен (Bipolaris sorokiniana) зақымданған өсімдіктің спектрлік профилі

32-суретте көрсетілгендей, жалпы дисперсияның 79 %-ын түсіндіретін бірінші басты компонент p[1] бірқалыпты, кең жолақты сипатқа ие. Ол әсіресе 500–800 нм диапазонында айқын оң максимумдармен және жақын инфрақызыл аймаққа қарай біртіндеп төмендеуімен ерекшеленеді. Екінші және үшінші компоненттер оң және теріс экстремумдардың кезектесуімен сипатталатын айқын толқын тәрізді құрылымға ие. Оң мәндер 500–600 нм және 725–800 нм диапазондарында байқалады, ал теріс шыңдар негізінен қызыл аймақта (670–690 нм) тіркеледі. Одан кейін жақын инфрақызыл диапазонда байқалатын оң мәндер жарықты сіңіру және ұлпаішілік шашырау аймақтары арасындағы контрастты көрсетеді. Variance Scatter диаграммасының t[1]–t[2] жазықтығында нүктелердің t[1] осі бойымен созылыңқы таралуы байқалады. Нүктелердің жоғары тығыздықпен шоғырлануы физиологиялық сипаттамалары ұқсас үлгілердің басым екенін көрсетеді, ал созылыңқы «құйрық» зақымдану дәрежесінің жоғарылауын білдіреді. t[3] және t[5] осьтері бойындағы нүктелердің таралуы салыстырмалы түрде симметриялы сипатқа ие. Бұл осьтердің орталық бөлігінде нүктелер тығыздығы жоғары аймақ байқалады да, ал түсіндірілетін дисперсия үлесі төмен болады.

Ауруға жауап берудің жалпы спектрлік сипаттамалары

Жалпы графикте (42-сурет) қисықтарда екі айқын шың байқалады: біріншісі 500–700 нм диапазонында, ал екіншісі 700–780 нм диапазонында орналасқан.

42-сурет – Псевдотүсті RGB-кескіндерін пайдалана отырып, арпа ауруларының спектрлік белгілерін визуализациялау: 1 – тозаңды қаракүйе (Ustilago nuda), 2 – масақ гельминтоспориозы (Bipolaris sorokiniana), 3 – масақ фузариозы (FHB, Fusarium spp.), 4 – сабақ (сызықтық) таты (Puccinia graminis), 5 – сызықтық торлы дақтылық (Pyrenophora teres), 6 – қара-қоңыр дақтылық (Bipolaris sorokiniana), 7 – гельминтоспориозды тамыр шірігі (Bipolaris sorokiniana)

Жалпы алғанда, зерттелген өсімдік үлгілерінің басым бөлігінде спектрлік қисықтың қос шыңды құрылымы байқалады. Бұл ауру түріне қарамастан, арпа үлгілерінің спектрлік жауабының салыстырмалы түрде тұрақты екенін көрсетеді.

Тозаңды қаракүйемен қатты зақымданған бірінші үлгіде барлық үлгілер арасындағы ең төмен шағылу коэффициенті (7–13 %) байқалады. Бірнеше түрлі дақтылықпен зақымданған бесінші және алтыншы үлгілерде де бірінші үлгідегідей инфрақызыл диапазонда екінші шың айқынырақ байқалады. Шағылу коэффициентінің ең жоғары мәні фузариозбен зақымданған үлгіде байқалады (32–34 %). Тамыр бөлігі тамыр шірігімен зақымданған соңғы үлгінің спектрлік қисығы басқа үлгілерден ерекшеленеді: онда 400–600 нм аймағында шың байқалады. Алынған нәтижелер арпада аурулардың көрінуіне тән және негізгі компоненттер үшін бұрын анықталған спектрлік диапазондармен сәйкес келеді.

4.1.2 Спектрлік жауаптарды сандық сипаттау: статистикалық талдау

Әртүрлі аурулармен зақымданған арпа үлгілерінің шағылу қабілетін талдау дақылдың әртүрлі аурулары мен ұлпалардың физиологиялық күйлері үшін нақты ажыратылатын паттерндерді анықтауға мүмкіндік береді. Жалпы заңдылықтардың бірі – зақымданған бөліктердегі шағылу коэффициентінің көбіне 5–10 % аралығындағы төмен мәндермен сипатталуы. Бұл ерекшелік ауруларды диагностикалауда қолдануға болатын тұрақты спектрлік белгі болып табылады. Шағылудың максималды мәндері негізінен кепкен ұлпаларда байқалады да, олардың шағылу коэффициенті 50–60 % аралығында болады. Бұл объектіге түсетін жарықтың барынша көп сіңірілуіне сәйкес келіп, ұлпа құрылымының деградациясын көрсетеді, сондай-ақ су теңгерімінің төмен екенін дәлелейді. Сау ұлпалардың шағылу сипаттамалары, әдетте, орташа мәндерге ие және аурудың түріне қарамастан зерттелетін үлгілер арасында жоғары өзгергіштіктің болмауымен ерекшеленеді (10-кесте).

Тозаңды қаракүйемен зақымданған үлгілерде сау және зақымданған бөліктер арасында айқын контраст анықталды: μ тиісінше 22,5 % және 7 %-ға тең. Зақымданған бөліктер үшін дисперсия мәндерінің нөлге тең болуы ұлпалардың толық бұзылуы кезіндегі спектрлік біртектіліктің белгісі ретінде қарастырылуы мүмкін. Күйі әртүрлі бөліктер арасындағы едәуір ΔR өзгеруі (22,5 %-ға дейін) деградация градиентінің айқын екенін көрсетеді. Масақ гельминтосориозы ауруымен зақымданған арпа үлгілерінде шағылу коэффициентінің 22,0–22,5 % және вариация коэффициентінің 1,62 % болуы өсімдіктің жалпы күйінің спектрлік тұрақтылығын көрсетеді. Сонымен қатар сау және зақымданған аймақтар арасында шағылу сипаттамаларының едәуір айырмашылығы байқалды да, атап айтқанда μ мәндері тиісінше 37,5 % және 7,5 %-ды құрады. Аралық көрсеткіштерге сәйкес келетін дегидратацияланған ұлпа бөліктері арқылы шағылудың төмендеуі деградацияның біртіндеп жүріп жатқанын көрсетеді. Тат ауруымен зақымданған ұлпаларға шағылу көрсеткіштерінің біршама төмендеуі (μ = 17,5 %) және кепкен бөліктердің жоғары өзгергіштігі (CV = 8,08 %) тән. Бұл жиынтық түрде арпаның басқа зерттелген ауруларымен салыстырғанда спектрлік профильдің біршама тегістелуінен көрінеді. Дақтылық ауруларында көріну паттерндері ұқсас, яғни вариацияның максималды мәндері шамамен 10 % шегінде болады. Сонымен қатар бұл аурулар, әдетте, кеңістіктік біртектіліктің жоғары болмауымен сипатталады, бұл дақтылық ауруларына тән зақымданулардың ерекшелігі болып табылады да, сонымен бірге олардың шағылу сипаттамалары тұрақты түрде төмен деңгейде (7–8 %) сақталады. Тамыр шірігімен зақымданған өсімдіктердің сау бөліктерінде шағылу өзгергіштігінің ең жоғары мәндері байқалады (CV = 13,45 %). Бұл дақылдың дамуының ерте кезеңдерімен және осы аурудың негізінен түптену фазасында белсенді көрінуімен байланысты. Зақымданған бөліктер тұрақты түрде төмен шағылуды (μ = 9 %) көрсетеді, ал сау бөліктердегі шағылудың максималды диапазоны айтарлықтай өзгеріп отырады (20,65 %). Бұл жапырақ массасының қарқынды өсу кезеңіндегі фотосинтездік белсенділіктің жоғары болуымен және хлорофиллдің басым болуымен байланысты. Аурудың көрінуінің ерекше сипаттамалары масақ фузариозы жағдайында байқалады, мұнда зақымданған бөліктердегі μ мәні 50 %-ға тең, бұл инверсияланған спектрлік паттерн болып табылады. Өзге аурулармен салыстырғанда өзгеру жылдамдығының жоғары болуы (R = 14,10 %) спектрлік біртектіліктің айқын бұзылғанын көрсетеді (10-кесте, 43-сурет).

10-кесте – Арпаның спектрлік диапазондағы шағылу қабілетінің сипаттамалары

Аурулардың көрінуінің спектрлік диапазондарын талдау (11-кесте, 43-сурет) параметрлердің басым бөлігінің өзара ұқсастығын көрсетеді, алайда негізгі ауытқулар түріндегі ерекшеленетін сипаттамалар да байқалады. Аурулардың көрінуіне тән заңдылықтардың бірі – спектр ауқымы 280 нм және контраст коэффициенті 1,42–1,56 болатын 500–780 нм аралығындағы басым диапазонның болуы. Бұл ретте салыстырмалы спектр ауқымының мәні зақымданған ұлпалар үшін негізінен 0,219-ға, ал нормаланған контраст 0,333–0,359-ға тең. Алайда арпаның кейбір ауруларында осындай көріністерге тән емес деп саналатын бірқатар ауытқулар анықталады. Аурулардың инверсияланған көріну модельдеріне спектрлік жауап диапазонының 550–780 нм-ге дейін тарылуы тән. Бұл ерекшелік негізінен масақ фузариозы және қара-қоңыр дақтылық ауруының дегидратацияланған бөліктерінде байқалады: спектр ауқымы 230 нм, контраст коэффициенті 1,42, ал нормаланған контраст мәні 0,295 құрайды. Тамыр шірігімен зақымданған өсімдіктің жалпы үлгісіне қысқа толқынды аймаққа қарай шамалы ығысу тән (400–600 нм). Бұл дақылдың дамуының бастапқы кезеңдерінің ерекшеліктерімен және осы кезеңде ұлпа жасушаларында жүретін биохимиялық үдерістермен байланысты болуы мүмкін.

11-кесте – Арпа спектрлерінің толқын ұзындығы параметрлері

Осылайша, алынған нәтижелер арпа ауруларын диагностикалау және автоматтандырылған мониторинг жүйелерін әзірлеу үшін спектрлік әдістердің әлеуетін статистикалық тұрғыдан негіздейді. Алайда жіктеу дәлдігін арттыру үшін әрбір жеке патогеннің ерекшеліктерін ескеру, сондай-ақ олардың әрқайсысына тән спектрлік белгілерді зерттеу қажет.

43-сурет – Арпаның спектрлік шағылу қабілетінің статистикалық параметрлері

4.1.3 Жіктеу модельдерін құруға машиналық оқыту тәсілдері

Машиналық оқыту алгоритмдерін пайдалана отырып жіктеу моделін құру үшін аталған аурулармен зақымданған арпаның 5121 үлгі-бөлігі пайдаланылды.

12-кестеде алгоритмдердің тану дәлдігі мен жалпылау қабілетін сипаттайтын көрсеткіштер: Macro Accuracy (R²Y), Cross Validation Macro Accuracy (Q²Y), Log Loss, Log Loss Reduction, Micro Accuracy және Macro Accuracy Test берілген. Оларды кешенді талдау ең дәл ғана емес, сонымен қатар артық оқытуға төзімді алгоритмді анықтауға мүмкіндік береді. R²Y оқыту іріктемесіндегі нысаналы айнымалының түсіндірілетін вариация үлесін сипаттайды және модельдің бастапқы деректерді аппроксимациялау қабілетін көрсетеді. Бұл көрсеткіштің ең жоғары мәндері SIMCA (0,84660) және Random Forest (0,81112) алгоритмдерінде байқалды. R²Y мәндерінің жоғары болуы модельдің деректерге жақсы сәйкестендірілгенін көрсетеді, алайда валидация нәтижелерін ескермей, бұл көрсеткіш модельдің болжамдық қабілеті туралы толық қорытынды жасауға мүмкіндік бермейді. Ақпараттылығы жоғары көрсеткіштердің бірі – модельдің кросс-валидация кезіндегі тұрақтылығын сипаттайтын Q²Y. Бұл көрсеткіш бойынша да SIMCA (0,83969) және Random Forest (0,78784) жоғары мәндерді көрсетіп, бұл олардың жақсы жалпылау қабілетін көрсететінін дәлелдейді. Алайда SIMCA-дан айырмашылығы, Random Forest өзінің тұрақтылығын тәуелсіз іріктемеде де растайды. Көпкласты жіктеу міндеттерінде модельдің ықтималдықтық болжамдарының сапасын бағалайтын Log Loss көрсеткіші маңызды рөл атқарады. Log Loss-тың ең төмен мәні Random Forest алгоритмінде (0,42022) байқалды, бұл болжанған ықтималдықтардың жоғары сенімділігін және дұрыс калибрленгенін көрсетеді. SVM үшін бұл көрсеткіш 0,56442-ге тең, бұл нәтижелердің ықтималдықтық интерпретациясының сенімділігі төменірек екенін көрсетеді. Барлық кластар бойынша дұрыс жіктелген объектілердің үлесін ескеретін Micro Accuracy көрсеткіші Random Forest алгоритмінде ең жоғары мәнге ие (0,85178). Бұл фитопатологиялық диагностика міндеттеріне тән кластар теңгерімсіздігі жағдайында алгоритмнің тиімді жұмыс істейтінін көрсетеді. Random Forest алгоритмі тестілік іріктемедегі кластар бойынша орташа дәлдікті сипаттайтын және модельдің жаңа деректермен жұмыс істеу қабілетін көрсететін Macro Accuracy Test көрсеткіші бойынша да ең жоғары мәнді (0,84644) көрсетті. Басқа алгоритмдерде бұл көрсеткіштер төмен болды. SVM барлық қарастырылған машиналық оқыту алгоритмдерінің ішінде ең төмен көрсеткіштерді көрсетті. SIMCA үшін соңғы төрт метриканың болмауы бұл әдістің классикалық жіктеуіш болып табылмайтынымен, керісінше кластарды модельдеу (PCA) қағидатына негізделуімен түсіндіріледі. Яғни, бұл әдістің жұмыс істеу логикасы басқа алгоритмдерден біршама ерекшеленеді.

12-кесте – Модель тиімділігінің статистикалық көрсеткіштері

Модельдердің сапасын кешенді бағалау үшін әр алгоритм бойынша Confusion Matrix нәтижелерін жиынтық бағалауға негізделген жіктеу дәлдігін және деректер теңгерімсіздігі жағдайында модельдердің тұрақтылығын сипаттайтын Precision, Recall, F1-score, бинарлық дәлдік, теңгерімді дәлдік және Мэтьюс корреляция коэффициентін (MCC) қамтитын метрикалар жиынтығы қолданылды (44-сурет).

13-кестеге сәйкес, Neural Network (AP) Precision көрсеткіші бойынша жоғары мәндерді (100 %-ға дейін) көрсетеді, алайда бірқатар аурулар, мысалы, торлы дақтылық (11,30 %) және қара-қоңыр дақтылық (30,60 %) үшін Recall көрсеткіші төмен, бұл анықталмай қалған нысандардың үлесі жоғары екенін көрсетеді. Метрикалардың мұндай үйлесімі жіктеудің консервативті стратегиясын көрсетеді де, мұнда модель болжамды тек жоғары сенімділік жағдайында жасайды және аурудың әлсіз байқалатын жағдайларын елемейді. Бұл F1-score көрсеткішінің төмендеуіне және модельдің практикалық қолданылу мүмкіндігінің шектелуіне әкеледі. SVM әдісі айқын шектеулермен сипатталады: Precision көрсеткішінің жоғары мәндеріне қарамастан, Recall көрсеткіші өте төмен, ал жекелеген аурулар үшін 0 %-ға дейін төмендейді. Модельдің жекелеген кластарды тани алмауы SVM әдісінің ядро параметрлеріне жоғары сезімталдығымен және спектрлік белгілердің сызықтық емес қабаттасуы жағдайында кластарды ажыратудың күрделілігімен байланысты. Нәтижесінде модель теңгерімсіз жіктеу көрсетеді (45-сурет).

Neural Network (AP)

SVM

Random Forest (Fast Forest)

Maximum Entropy (SDCA)

SIMCA

44-сурет – Шатасу матрицалары: нейрондық желі (Neural Network), тірек векторлар әдісі (SVM), кездейсоқ орман (Random Forest), максималды энтропия (Maximum Entropy), Класс ұқсастығы бойынша жұмсақ тәуелсіз модельдеу (SIMCA)

13-кесте – Машиналық оқыту алгоритмдерінің тиімділігі мен сапа көрсеткіштері

45-сурет – Машиналық оқыту алгоритмдері негізінде арпа ұлпаларының фитопатологиялық зақымдануларын көпкласты жіктеу нәтижелерін визуализациялау

Maximum Entropy (SDCA) неғұрлым теңгерімді нәтижелер көрсеткенімен, жекелеген кластарды, мысалы, масақ гельминтоспориозы ауруын, мүлдем танымау жағдайларына, сондай-ақ спектрлік белгілері күрделі ажыратылатын аурулар үшін, мысалы, торлы дақтылық (38,90 %), Recall көрсеткішінің төмендеуіне тап болады. SIMCA алгоритмі тұрақсыз нәтижелерді көрсетеді: кейбір жағдайларда Recall жоғары болғанымен, Precision төмен, және керісінше жағдайлар да байқалады. Кейбір кластар үшін жалған оң немесе жалған теріс жіктеулердің үлесі жоғары, бұл F1-score көрсеткішінің төмендеуіне әкеледі. Аурулардың спектрлік сипаттамалары қабаттасқан жағдайда бұл әдіс әлсіз дискриминациялық қабілетті көрсетеді.

Random Forest (Fast Forest) барлық метрикалар бойынша ең үздік нәтижелерді көрсетіп, бұл алынған нәтижелерді көрнекі салыстырудан да байқалады (45-сурет).

Аурулардың басым көпшілігі үшін Precision және Recall мәндері 90–100 % диапазонында болады. Мысалы, тозаңды қаракүйе үшін Precision 99,30 %, Recall 98,90 %, ал сабақ таты үшін тиісінше 99,00 % және 95,60 % құрайды. Гельминтоспориозды тамыр шірігі жағдайында барлық метрикалар бойынша көрсеткіштер 100 %-ға жетеді. 97–100 %-ға дейінгі жоғары F1-score мәндері торлы дақтылық және қара-қоңыр дақтылық сияқты күрделі ауруларды жіктеу кезінде де модельдің тұрақтылығын көрсетіп, бұл аурулар үшін F1-score 76–82,40 % деңгейінде сақталады. Деректердің теңгерімсіздігі болған жағдайда да жіктеу сенімділігінің жоғары екенін MCC коэффициентінің 0,99–1,00 мәндері көрсетеді. Күрделі сараланатын ауру түрі болып табылатын дақтылық аурулары үшін MCC көрсеткіші де жоғары деңгейде сақталып, 0,72–0,77 аралығын құрайды (46-сурет). Теңгерімді дәлдік көрсеткіші аурулардың басым көпшілігі үшін 97–99 %-дан жоғары және дақтылық аурулары үшін де жоғары деңгейде қалып, 81,75–86,21 % құрайды. Бұл жіктеу нәтижелерінің теңгерімді екенін көрсетеді.

46-сурет – Мэтьюс корреляция коэффициенті (MCC) негізінде жіктеу алгоритмдерін бағалау

Осылайша, алынған нәтижелер спектрлік деректерді пайдалана отырып, арпа ауруларын диагностикалауда машиналық оқыту модельдерінің жалпы жоғары тиімділігін растайды және, атап айтқанда, күрделі кластар арасындағы өзгергіштік жағдайында да сенімділігін сақтай отырып, патогендермен зақымданған бөліктерді сәйкестендіру мен саралауда Random Forest алгоритмінің тұрақтылығын көрсетеді.

4.2 Зерттеу нәтижелерін талқылау және талдау

4.2.1 Арпа ауруларына тән спецификалық спектрлік сигнатураларды интерпретациялау және олардың диагностикалық маңызы

HSI әдісінің жұмыс принципі өсімдіктердің белгілі бір пиксельдерін таңдап түсіруге және оларды спектрлік сипаттағы ақпаратқа түрлендіруге негізделеді. Бұл ақпарат жекелеген өсімдік ұлпаларының және жалпы өсімдіктің биохимиялық құрамының ерекшеліктерін, сондай-ақ олардың физиологиялық күйін көрсетеді. Өсімдік ауруларын сәйкестендіру үшін VNIR диапазоны (400–1000 нм) оңтайлы болып табылады. Басты компоненттерді талдау әдісі зақымданған ұлпалардың шағылу сипаттамаларының өзгергіштігіне ең көп үлес қосатын спектрлік диапазондарды анықтауға мүмкіндік берді. Факторлық жүктемелерге сүйене отырып, спектрдің негізгі бөлігі 550–700 нм диапазонын қамтиды, ол пигменттердің түрі мен сіңіру қабілетін сипаттайды. Бұл диапазонда спектрдің жасыл аймағы (~ 520–560 нм), хлорофиллдің сіңірілуінің қызыл аймағы (~ 650–680 нм) және red edge аймағы (~ 700 нм) орналасқан.

Екінші компонент негізінен 700–800 нм диапазонын сипаттайды, ол өсімдіктің құрылымдық ерекшеліктерін көрсетеді. Арпаның күйін диагностикалау үшін толқын ұзындығының ~ 600 нм, ~ 700 нм және ~ 750 нм аймақтары маңызды болып табылады.

Спектрлік сипаттамалар арпаның зақымданған, түсі өзгерген, кепкен және сау бөліктерінде ерекшеленеді. Сау ұлпалар спектрдің жасыл және жақын инфрақызыл аймақтарында шағылудың жоғары мәндерін, қызыл аймақта айқын минимумды және red edge аймағында күрт көтерілуді көрсетеді. Red edge аймағындағы күрт көтерілу жасуша қабырғаларының құрылымы сақталғанын және пигменттер мөлшерінің жоғары екенін көрсетеді. Өсімдіктердің сау бөліктерінің спектрлік қисықтарында 500–550 нм-ден 700 нм-ге дейінгі және 700–780 нм аралығында екі айқын шың байқалады да, бұл ретте red edge шамамен 700 нм деңгейінде орналасады. VIS диапазонында шағылу деңгейі пигменттердің құрамына және олардың сіңірі қабілетіне байланысты болады. Шағылудың жоғары мәні амилопластары басым бөліктерге, мысалы, өсімдіктің түп маңындағы бөлігіне тән, ал хлорофилл мөлшері жоғары бөліктерде шағылу деңгейі төмен болады, өйткені хлорофилл фотосинтездік белсенділік үшін жарықты сіңіреді. NIR диапазонында шағылу қабілеті өсімдіктің жалпы құрылымына немесе оның жекелеген бөлігінің құрылымына байланысты болады. Жалпы алғанда, сау ұлпалар шағылудың орташа деңгейіне ие. Ылғалдылығын жоғалтқан бөліктердегі шағылудың сау ұлпалармен салыстырғанда төмендеуі пигменттердің деградациясымен және жасушалар тургорының төмендеуімен байланысты болып, мезофиллдің оптикалық тығыздығы мен құрылымының өзгеруіне әкеледі. Аурулармен зақымданған бөліктерді көрсететін қисықтарда бір айқын шың, тегістелген red edge және зақымданған патогенге байланысты әртүрлі шағылу деңгейі байқалады. Спектрдің мұндай пішіні хлорофиллдің бұзылуын және жасушалық құрылымның бұзылуын көрсетеді.

Тозаңды қаракүйемен, гельминтоспориозбен, тамыр шірігімен, тат ауруларымен, сызықтық торлы және қара-қоңыр дақтылықпен зақымданған аймақтар қара түсті пигменттердің әсерінен шағылу коэффициентінің төмендеуімен сипатталады. Қара түс жарықтың сіңірілуіне және шағылу қабілетінің төмендеуіне ықпал етеді, сондықтан аталған аурулармен зақымданған өсімдік мүшелерінің спектрлік сипаттамалары спектр қарқындылығының төмендеуі түрінде көрінеді. Тозаңды қаракүйе спораларының қара түсті болуы Podospora anserina [57], Pestalotiopsis microspora [58] және Ustilago maydis [58] түрлеріндегідей меланинге ұқсас пигменттердің болуымен байланысты болуы мүмкін. Гельминтоспориозды ауруларды Helminthosporium туысына жататын саңырауқұлақтар қоздырады және олар жапырақтарда, сабақтарда және өсімдіктің басқа бөліктерінде қара түсті нүктелер түрінде көрінеді. Ауру қоздырғыштары гидроксиантрахинондарды (catenarin, helminthosporin және emodin) синтездейді, олар стресс жағдайында және екінші реттік метаболиттердің синтезі барысында түзіледі. Бұл молекулалардың құрамында қос байланыстар бар және олар конъюгацияланған хромофорлық жүйесіне байланысты қызыл-қоңыр реңктерге ие [73]. Дәл осы пигменттерді гельминтоспориозды тамыр шірігінің қоздырғышы Bipolaris sorokiniana да түзеді [74]. Мұндай пигменттер уытты қасиеттерге ие және патогенез үдерісінде маңызды рөл атқарып, ұлпалардың бұзылуына [75], саңырауқұлақтың қолайсыз жағдайларға төзімділігінің артуына және топырақта тіршілігін сақтап қалуына ықпал етеді [76]. Сызықтық торлы дақтылықтың қоздырғыштары Pyrenophora туысына жататын саңырауқұлақтарға тән гидроксиантрахинондарды (cynodontin, erythroglaucin, catenarin, helminthosporin және tritisporin) синтездей алады [76]. Бұл гидроксиантрахинондардың тотыққан түрі болып табылады және зақымданған бөліктерге қаныққан қоңыр түс береді. Puccinia graminis саңырауқұлағы қоздыратын өсімдік таты арпаның сабағында қара түсті дақтар түрінде көрінеді. Гиперспектралды кескіндерде олар оқшауланған көк түсті аймақтар ретінде байқалады. Ауру қоздырғыштары құрамында меланинге ұқсас пигменттер бар споралар арқылы таралады. Бұл аурудың көрінуі урединиоспораларда флавоноидты туындылар мен каротиноидтардың, соның ішінде β- және γ-каротиннің жиналуымен байланыстырылады [77]. Олар ультракүлгін сәулеленуден және тотығу үдерістерінен қорғанысты қамтамасыз етеді де, сондай-ақ спораларға өзіне тән қызғылт-сары түсті береді. Телиоспораларда меланинге ұқсас қосылыстар болуы мүмкін, бұған тат қоздырғыштарында лакказаға ұқсас ақуыздарды кодтайтын гендердің [78] және лакказа ферменттерінің [79] болуы дәлел бола алады. Патогендердің қара түсті пигменттерінен, спора түзуінен және ұлпалардың деградациясынан туындайтын шағылу қарқындылығының төмендеуі басқа зерттеулердің нәтижелерімен де расталады [79]. Патогендердің қара түсті болуы ауыл шаруашылығы агроценоздары жағдайында споралардың тиімді таралуы мен тіршілікке қабілеттілігін сақтауды қамтамасыз ететін бейімделу нәтижесі болуы мүмкін. Өсімдік инфекцияға жауап ретінде қорғаныс механизмдерін белсендіреді, бұл меланин мен әртүрлі фенолдық метаболиттердің түзілуінің күшеюімен қатар жүреді және зақымданған ұлпалардың көзге көрінетіндей қараюынан байқалады [66]. Споралар құрылымындағы қара пигменттер қорғаныш қызметін атқарады [80]. Олар ультракүлгін және көрінетін сәулеленудің бір бөлігін сіңіріп, споралар қарқынды күн сәулесіне ұшырайтын ашық агроценоздар жағдайына бейімделуге мүмкіндік береді. Меланинденген жасуша қабырғалары жоғары тығыздықпен және механикалық беріктігімен ерекшеленеді де, бұл споралардың кебуге, температураның ауытқуына және тотықтырғыш агенттердің әсеріне төзімділігін арттырады. Жасуша қабырғасының нығаюы патогеннің өсімдік ұлпаларына енуіне ықпал етеді. Осылайша, қара түсті пигменттер патогеннің топырақта және өсімдік бөліктерінде ұзақ уақыт сақталуына ықпал етеді.

Жарықты сіңіру қабілетіне байланысты зақымданған бөліктерді шағылу коэффициентінің төмендеуі және red edge аймағындағы қисықтың тегістелуі бойынша саралауға болады. Өсімдік бөліктерінің ақ жабындымен қапталуы және ағаруы тән аурулар гиперспектралды кескінде сау өсімдік ұлпаларының бөліктерімен салыстырғанда жарықтың шағылу қарқындылығы жоғары қызыл немесе қызғылт сары түспен бейнеленеді. Бұл ретте кескінде оқшауланған бөліктер және жарықтың бейнеленуінің жоғары өзгергіштігі байқалады. Масақтың фузариозы арпа масақтарының бозғылт-қызғылт жабындымен қапталуы және кебуі арқылы көрінеді. Оны Fusarium туысына жататын саңырауқұлақтар қоздырады, олар спораларды әлсіз бояйтын поликетидті пигменттерді (aurofusarin, bikaverin, rubrofusarin және neurosporaxanthin) түзеді [67, 68]. Қарқынды боялған пигменттердің болмауы түскен жарықтың күшті шашырауына әкеледі. Ақ жабынды көрінетін спектрдің кең диапазонында шағылу коэффициентінің жоғары болуымен сипатталады да, бұл пигменттердің жарықты сіңіруінің нәтижесі. Мұндай түс ауру қоздырғышының бейімделу қызметтерімен де байланысты. Жеңіл, құрғақ және түссіз споралардың жаппай түзілуі олардың жел арқылы таралуын жеңілдетеді. Ақ жабынды жарықты шағылдырып, жапырақтың табиғи шағылу құрылымдарымен үйлеседі де, бұл инфекцияны ерте анықтауды қиындатады, беткі мицелийдің қызып кетуін азайтады және жасушаларды фотодеструкциядан қорғайды. Бұл жағдайда шағылу қарқындылығы сау ұлпаларға немесе қара түсті пигменттері бар аурулармен зақымданған ұлпаларға қарағанда жоғары болады (47-сурет).

47-сурет – Сау арпа мен фитопатологиялар спектрлерінің салыстырмалы сипаттамалары (1 – кепкен бөліктер, 2 – фузариозбен зақымданған бөліктер, 3 – сау өсімдік, 4 – дегидратацияланған (сусызданған) бөліктер, 5 – тозаңды қаракүйемен зақымданған бөліктер)

Өсімдік ұлпасының кебуі мен хлорофиллдің жоғалуынан туындайтын ағару оның оптикалық қасиеттерін өзгертеді: жарықтың сіңірілуі азайып, әсіресе спектрдің көрінетін бөлігінде жарықтың шашырауы күшейеді, нәтижесінде жарықтың шағылу қарқындылығы артады. Гиперспектралды кескіндерде мұндай бөліктер ауру ошағына жақын немесе жапырақтардың ұштарында орналасқан жекелеген немесе оқшауланған аймақтар түрінде бейнеленеді. Жалпы салыстырмалы графиктен (47-сурет) көрініп тұрғандай, зақымданған арпаның шағылу қабілеті патогеннің түріне байланысты ерекшеленеді. Ақ жабындымен сипатталатын фузариоз зақымданулары жалпы шағылу қарқындылығын арттырса, көптеген қараю ошақтарымен сипатталатын тозаңды қаракүйе зақымданулары шағылу коэффициентін төмендетеді. Осылайша, спектрлік қисықтардың пішіні мен олардың шағылу коэффициенті зақымданған өсімдіктерді диагностикалау және ауру түрін анықтау үшін индикатор ретінде пайдаланылуы мүмкін деген қорытынды жасауға болады.

4.2.2 Спектрлік жауап сипаттамаларын статистикалық интерпретациялау

Алынған спектрлік сипаттамалар өсімдік организмінің ұлпаларында жүретін биофизикалық өзгерістердің негізгі көріністерін анықтауға мүмкіндік береді. Статистикалық көрсеткіштерді физиологиялық аспектілер тұрғысынан интерпретациялау шағылудың 5–10 %-ға дейін төмендеуінің негізінен жасушалық құрылымның бұзылуымен, хлорофилл мен басқа да пигменттердің ыдырауына байланысты жарықтың сіңірілуінің артуымен, сондай-ақ некрозданған ұлпалардың жинақталуымен байланысты екенін көрсетті. Кепкен бөліктерде шағылудың 60 %-ға дейін артуы негізінен жасушалардағы су мөлшерінің төмендеуіне, бұзылған жасушалық құрылымдарда жарықтың шашырауының артуына және соның салдарынан сыну көрсеткішінің өзгеруіне байланысты. Арпа ауруларының диагностикалық тұрғыдан маңызды ерекшеліктерін зерттеу тозаңды қаракүйеі және масақ гельминтоспориозы аурулары үшін жіктеудің классикалық үлгісі тән екенін көрсетті. Бұл жағдайда шағылу коэффициенті сау бөліктерден патогендермен зақымданған бөліктерге және некроздық өзгерістерге ұшыраған ұлпаларға қарай төмендейді. Керісінше, масқақ фузариозы үшін зақымданған бөліктерде шағылу көрсеткіштерінің жоғарылауымен сипатталатын кәдімгі емес модель тән. Бұл микроструктуралық деңгейде жүретін бұзылыстармен байланысты болуы мүмкін, олар жарықтың шашырауының артуына, сондай-ақ саңырауқұлақ мицелийінің жоғары шағылу қабілетіне әкеледі. Дақтылық аурулары зақымданудың мозаикалық сипатта болуына байланысты оларды жіктеудің салыстырмалы күрделілігіне орай кеңістіктік талдауды қажет етеді де, бұл жоғары вариация коэффициентімен расталады. Сонымен қатар ауыл шаруашылығы дақылдарының түптену кезеңіндегі сау ұлпаларда фотосинтез үдерістерінің белсенділігіне байланысты өзгергіштіктің жоғары мәндері кейде диагностикалық контрастылықты төмендетуі және қосымша спектрлік индекстерді пайдалануды қажет етуі мүмкін. Осылайша, шағылу көрсеткіштері негізінде ауруларды шартты түрде классикалық ауруларға (шағылу қабілетінің төмендеуімен сипатталатын) және инверсияланған ауруларға (масақ фузариозы) бөлуге болады.

500–780 нм шегіндегі қамтылатын диапазонның әмбебаптығы көптеген аурулар көрінген кезде спектрдің базалық құрылымының сақталатынын көрсетеді. Масақ фузариозы кезінде диапазонның 550–780 нм-ге дейін тарылуы көк аймақтың спектрден түсуін көрсетеді де, бұл негізінен фотосинтездік белсенділіктің төмендеуіне, хлорофиллдің ішінара деградациясына және соның нәтижесінде спектрдің қысқа толқынды бөлігіндегі сезімталдықтың төмендеуіне байланысты. Бұл құбылыс әсіресе дақтылық ауруларында аралық даму кезеңдерінде айқын байқалады. Бүкіл үлгіні жалпы талдау барысында тамыр шірігі кезінде толқындық диапазонның 400–600 нм-ге қарай ығысуы NIR аймағындағы шағылудың басылуымен, пигменттік құрамның бұзылуымен және фенолдар мен каротиноидтар түріндегі «қорғаныш» қосылыстары үлесінің артуымен байланысты. Диагностикалауға қолайлы жағдайлар контрасттың жоғары мәндерімен (1,56) сипатталып, бұл спектрлік жауаптарды нақты ажыратуға мүмкіндік береді. Кейбір аурулар кезінде (масақ фузариозы) немесе жекелеген бөліктерде (дегидратацияланған бөліктер – қара-қоңыр дақтылық) контрасттың төмендеуі спектрлік сипаттамалардың қабаттасуын көрсетеді, бұл диагностиканың сезімталдығына әсер етуі мүмкін, алайда өзгергіштік аз болған жағдайда елеулі деңгейде әсер етпейді. Өзгергіштігі жоғары аурулардың, әдетте, патогенез белгілерінің көріну спектрлік диапазонының тарылуымен сипатталатыны анықталды.

Осылайша, спектрлік сипаттамалар ауруларды зақымдану механизмі бойынша некроздық, құрылымдық-деструктивті және дегидратациялық ауруларға жеткілікті түрде нақты ажыратуға мүмкіндік береді. Ауруларды диагностикалау үдерісін қиындататын негізгі белгілерге статистикалық көрсеткіштердің жоғары өзгергіштігі, контрастылықтың төмендеуі, сондай-ақ спектрлік паттерндердің стандартты емес болуы жатады.

4.2.3 Машиналық оқыту әдістері негізінде жіктеу алгоритмдерінің жұмыс ерекшеліктерін интерпретациялау

Random Forest алгоритмінің артықшылығы көптеген шешім ағаштарынан ансамбль құруға негізделеді, олардың әрқайсысы бастапқы деректердің кездейсоқ ішкі іріктемесінде және белгілердің ішкі жиынында оқытылады, ал қорытынды шешім агрегаттау негізінде қабылданады. Бұл ағаштар арасындағы корреляцияны жиынтық түрде төмендету есебінен артық оқыту қаупін едәуір азайтуға және шуға төзімділікті арттыруға мүмкіндік береді. Қорытынды шешім ағаштардың дауыс беру нәтижелерін ескере отырып қабылданып, ықтималдық мәндері орташаландырылады.

Сонымен қатар, Random Forest бірнеше жүздеген спектрлік арналарды қамтитын жоғары өлшемді гиперспектралды деректерді тиімді өңдеуге мүмкіндік береді. Бұл алгоритм белгілердің маңыздылығын бағалау арқылы ақпараттылығы жоғары көрсеткіштерді анықтауға көмектеседі және өзара корреляцияланған белгілердің, соның ішінде іргелес спектрлік арналардың әсеріне салыстырмалы түрде төзімді келеді. SVM және нейрондық желілерден айырмашылығы, бұл алгоритм гиперпараметрлерді күрделі баптауды талап етпейді және белгілер арасындағы күрделі сызықтық емес тәуелділіктерді модельдеуге қабілетті. Сонымен қатар, бұл алгоритм кластар арасындағы теңгерімсіздік жағдайында салыстырмалы түрде тұрақты нәтиже көрсете алады. Бұл оқыту деректері шектеулі ауруларды жіктеу кезінде маңызды, өйткені мұндай жағдайларда сирек кездесетін ауруларды дұрыс анықтау және Recall көрсеткішін жоғары деңгейде сақтау шешуші рөл атқарады. Random Forest алгоритмінің тағы бір маңызды артықшылығы – жіктеудегі жергілікті белгісіздікке төзімділігі, әсіресе дегидратацияланған немесе аралас зақымданулар жағдайында. Бұл тұрғыда Maximum Entropy және SIMCA әдістері одан төмен нәтиже көрсетеді. SIMCA әдісінде компоненттер санын дұрыс таңдау және оқыту іріктемесінің біртектілігі аса маңызды рөл атқарады, ал Random Forest үшін ең алдымен ақпараттылығы жоғары компоненттерді қамту маңызды.

Random Forest алгоритмінің жоғары тиімділігіне қарамастан, дақтылық аурулары үшін дәлдік, F1-score және MCC көрсеткіштерінің төмендеуі байқалады. Бұл құбылыс некроз бен хлороз кезінде байқалатын физиологиялық өзгерістердің ұқсастығымен байланысты. Аталған өзгерістер спектрлік сигнатуралардың, әсіресе пигменттердің құрамын және жапырақ құрылымын сипаттайтын спектрлік диапазондарда, өзара қабаттасуына әкеледі. Мұндай қабаттасатын ақпарат кейбір жағдайларда зақымданған бөліктерді бірмәнді жіктеуді қиындатуы мүмкін, бұл әсіресе зақымдану аймақтарында аралас симптомдар болғанда, сондай-ақ ұлпалар ішінара дегидратацияланған кезде байқалуы мүмкін.

Осылайша, Random Forest алгоритмі жоғары дәлдік пен сенімділікті шу әсерін ескере отырып, жоғары өлшемді гиперспектралды деректерге қолдану икемділігімен ұштастырады. Бұл ерекшелік әдісті биологиялық нысандардың өзгермелі әрі күрделі спектрлік сигналдарын талдауда қолдануға мүмкіндік береді.