Диагностика на фабриках растений: обзор неинвазивных методов мониторинга состояния растений для закрытых регулируемых агроэкосистем

В условиях выращивания культур на фабриках растений своевременная информация о физиологическом состоянии растений позволяет поддерживать урожайность культуры на высоком уровне. В растениеводстве наибольшее распространение получили неинвазивные методы диагностики, позволяющие выявлять стрессовые состояния растения на ранней стадии. В теоретическом исследовании применительно к фабрикам растений проведено сравнение электрофизических методов мониторинга (измерения биопотенциала и биоимпеданса), термографических методов (метода регистрации ксилемного потока и инфракрасной термографии), оптических методов (измерения отражательных характеристик листьев, гипер- и мультиспектральной визуализации) и метода измерения флуоресценции хлорофилла. Исследуемые методы классифицировались и анализировались по нескольким критериям: измеряемые показатели, оценка параметров растений, портативность измерительного прибора, возможность сканирования на уровне полога. Сделан вывод о том, что неинвазивные методы диагностики физиологического состояния растений способны на ранней стадии сигнализировать о негативных изменениях, позволяют косвенно оценить стрессовое состояние растений, транспирацию, фотосинтез, пигментный и элементный состав, электрическое сопротивление тканей. Среди технологий неинвазивной диагностики физиологического состояния растений для закрытых регулируемых агроэкосистем эффективными являются метод спектрального анализа листьев растений – в частности, спектральная визуализация, и флуоресцентный метод. В дальнейших исследованиях для оценки фотосинтеза и составления «световых рецептов» планируется сравнить флуоресцентный метод и метод спектральной визуализации в практических условиях.

1. Kozai T. Resource use efficiency of closed plant production system with artificial light: Concept, estimation and application to plant factory. Proceedings of the Japan Academy, Ser. B, Physical and Biological Sciences. 2013; 89(10). https://doi.org/10.2183/pjab.89.447

2. Graamans L., Baeza. E., van den Dobbelsteen A., Tsafaras I., Stanghellini C. Plant factories versus greenhouses: Comparison of resource use efficiency. Agricultural Systems. 2018; 160: 31-43. https://doi.org/10.1016/j.agsy.2017.11.003

3. Ahmad P., Ahanger M.A., Alyemeni M.N., Alam P. Effect of Light Intensity on Photosynthesis. Photosynthesis, Productivity and Environmental Stress. 2019: 65-73. https://doi.org/10.1002/9781119501800.ch4

4. Demmig-Adams B.; Adams III W.W. Photoinhibition. Encyclopedia of Applied Plant Sciences. 2017; 1: 78-85. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-394807-6.00093-9

5. Jócsák I., Végvári G., Vozáry E. Electrical impedance measurement on plants: a review with some insights to other fields. Theoretical and Experimental Plant Physiology. 2019; 31: 359-375.

6. Jamaludin D., Abd Aziz S., Ahmad D., Z.E. Jaafar, H. Impedance analysis of Labisia pumila plant water status. Information Processing in Agriculture. 2015; 2(3-4): 161-168. https://doi.org/10.1016/j.inpa.2015.07.004

7. Muñoz-Huerta R.F., Ortiz-Melendez A. De J., Guevara-Gonzalez R.G. et al. An analysis of electrical impedance measurements applied for plant n status estimation in lettuce (Lactuca sativa). Sensors. 2014; 14(7): 11492-11503. https://doi.org/10.3390/s140711492

8. Ben Hamed K., Zorrig W., Hamzaoui A.H. Electrical impedance spectroscopy: A tool to investigate the responses of one halophyte to different growth and stress conditions. Computers and Electronics in Agriculture. 2016; 123: 376-383. https://doi.org/10.1016/j.compag.2016.03.006

9. Ozier-Lafontaine H., Bajazet T. Analysis of root growth by impedance spectroscopy (EIS). Plant and Soil. 2005; 277: 299-313. https://doi.org/10.1007/s11104-005-7531-3

10. Repo T., Korhonen A., Laukkanen M., Lehto T., Silvennoinen R. Detecting mycorrhizal colonisation in Scots pine roots using electrical impedance spectra. Biosystems Engineering. 2014; 121: 139-149. https://doi.org/10.1016/j.biosystemseng.2014.02.014

11. Hasegawa Y., Puglisi D., Spetz A.L. Development of agriculture support system using plant bioelectric potential responses and gas sensor. International Journal of Food and Biosystems Engineering. 2017; 5(1): 44-51.

12. Кулешова Т.Э., Бушлякова А.В., Галль Н.Р. Неинвазивное измерение биоэлектрических потенциалов растений // Письма в ЖТФ. 2019. Т. 45. № 5. С. 6-8. https://doi.org/10.21883/PJTF.2019.05.47387.17541

13. Taniguchi H., Akiyama K., Fujie T. Biopotential Measurement of plant leaves with ultra-light and flexible conductive polymer nanosheets. CSJ Journals. 2020; 93(8): 1007-1013. https://doi.org/10.1246/bcsj.20200064

14. Одинцова В.А. Фитомониторинг при изучении водного обмена и температурного режима растений черешни // Научные труды СКФНЦСВВ. 2017. Т. 13. С. 55-58.

15. Thompson M.V., Zwieniecki M.A. 11 – The role of potassium in long distance transport in plants. Physiological Ecology. 2005: 221-240. https://doi.org/10.1016/B978-012088457-5/50013-7

16. Амелин А.В., Чекалин Е.И., Заикин В.В., Сальникова Н.Б. Интенсивность фотосинтеза и транспирации листьев у растений Glycine Max (L.) MERR // Вестник аграрной науки. 2017. № 6(69). С. 3-8 https://doi.org/10.15217/issn2587-666X.2017.6.3

17. Guidi L., Degl’Innocenti E. Imaging of chlorophyll a fluorescence: A tool to study abiotic stress in plants. Abiotic Stress in Plants – Mechanisms and Adaptations. 2010. https://doi.org/10.5772/22281

18. Perez-Bueno M.L., Pineda M., Baron M. Phenotyping plant responses to biotic stress by chlorophyll fluorescence imaging. Front. Plant Sci. 2019; 10: 1135. https://doi.org/10.3389/fpls.2019.01135

19. Kalaji H.M., Jajoo A., Oukarroum A. et al. Chlorophyll a fluorescence as a tool to monitor physiological status of plants under abiotic stress conditions. Acta Physiologiae Plantarum. 2016; 38: 102. https://doi.org/10.1007/s11738-016-2113-y

20. Lichtenthaler H. Multi-colour fluorescence imaging of photosynthetic activity and plant stress. Photosynthetica. 2021; 59 (SI): 364-380. https://doi.org/10.32615/ps.2021.020

21. Kim C., van Iersel M.W. Morphological and physiological screening to predict lettuce biomass production in controlled environment agriculture. Remote Sens. 2022; 14 (2): 316. https://doi.org/10.3390/rs14020316

22. Seaton G.R., Walker D.A. Chlorophyll fluorescence as a measure of photosynthetic carbon assimilation. Proc. R. Soc. Lond. B. 1990; 242: 29-35. https://doi.org/10.1098/rspb.1990.0099

23. Zaiyou J., Xiuren Z., Jing T. Photosynthetic and chlorophyll fluorescence characteristics of Isodon rubescens (Hemsley) H. Hara. Scientific Reports. 2020; 10: 10043. https://doi.org/10.1038/s41598-020-67192-2

24. Бурынин Д.А., Смирнов А.А. Обзор технических средств неинвазивного мониторинга состояния растений, использующих методы гиперспектральной визуализации // Электротехнологии и электрооборудование в АПК. 2021. № 68 (2). С. 54-61.

25. Mishra P., Lohumi S., Ahmad Khan H., Nordon A. Close-range hyperspectral imaging of whole plants for digital phenotyping: Recent applications and illumination correction approaches. Computers and Electronics in Agriculture. 2020; 178: 105780. https://doi.org/10.1016/j.compag.2020.105780

26. Lichtenthaler H.K., Gitelson A., Lang M. Non-destructive determination of chlorophyll content of leaves of a green and an aurea mutant of tobacco by reflectance measurements. Journal of Plant Physiology. 1996; 148 (3-4): 483-493. https://doi.org/10.1016/S0176-1617(96)80283-5

27. Hernández-Clemente R., Navarro-Cerrillo R.M., Zarco-Tejada P.J. Carotenoid content estimation in a heterogeneous conifer forest using narrow-band indices and PROSPECT + DART simulations. Remote Sensing of Environment. 2012; 127: 298-315. https://doi.org/10.1016/j.rse.2012.09.014

28. Gitelson A.A., Merzlyak M.N., Chivkunova O.B. Optical properties and nondestructive estimation of anthocyanin content in plant leaves. Photochemistry and Photobiology. 2001; 74 (1): 38-45. https://doi.org/ 10.1562/0031-8655(2001)074<0038: opaneo>2.0.co;2.

29. Pattanayak G., Biswal A., Reddy V.S., Tripathy B.C. Light-dependent regulation of chlorophyll b biosynthesis in chlorophyllide a oxygenase overexpressing tobacco plants. Biochemical and biophysical research communications. 2005; 326(2): 466-471. https://doi.org/10.1016/j.bbrc.2004.11.049

30. Gamon J.А., Peñuelas J., Field C.В. А narrow-waveband spectral index that tracks diurnal changes in photosynthetic efficiency. Remote Sensing of Environment. 1992; 41: 35-44. https://doi.org/10.1016/0034-4257(92)90059-S

31. Proshkin Y.A., Smirnov A.A., Semenova N.A., Dorokhov A.S., Burynin D.A., Ivanitskikh A.S., Panchenko V.A. Assessment of ultraviolet impact on main pigment content in purple basil (Ocimum basilicum L.) by the spectrometric method and hyperspectral images analysis. Applied Sciences. 2021; 11 (19): 8804. https://doi.org/10.3390/app11198804

32. Pineda M., Barón M., Pérez-Bueno M.-L. Thermal imaging for plant stress detection and phenotyping. Remote Sensing. 2021; 13 (1): 68. https://doi.org/10.3390/rs13010068

33. Jones H.G. Application of thermal imaging and infrared sensing in plant physiology and ecophysiology. Advances in Botanical Research. 2004; 41: 107-163. https://doi.org/10.1016/s0065-2296(04)41003-9

34. Oerke E.-C., Steiner U. Potential of digital thermography for disease control. Precision Crop Protection – the Challenge and Use of Heterogeneity. 2010. Р. 167-182. https://doi.org/10.1007/978-90-481-9277-9_11