Цифровая морфометрия разнокачественности семян овощных культур
Authors: Musaev F.B. , Priyatkin N.S. , Arkhipov M.V. , Shchukina P.A. , Bukharov A.F. , Ivanova M.I. 
Published: February 2020

Приведено описание разработанной авторами методики цифровой компьютерной морфометрии семян овощных культур на основе системы анализа изображений, состоящей из планшетного сканера и программного обеспечения для автоматических измерений. В основу метода положено представление о разнокачественности семян, обусловленной генетической неоднородностью самих семенных растений, используемых в промышленном семеноводстве. Физические свойства семян (их форма и линейные размеры) – основные параметры при определении их качества. Цифровые изображения семян получены при помощи планшетного сканера HP Sсanjet 200 на базе Агрофизического НИИ с использованием серийного программного обеспечения «Argus-BIO», производства ООО «АргусСофт» (г. Санкт-Петербург). Метод состоит из подбора контрастной подложки (фона) для сканирования семян с минимальными теневыми эффектами, калибровку программного обеспечения для привязки к истинным размерным величинам, подбор параметров измерений и автоматическое распознавание цифровых сканированных изображений семян. Представлены экспериментальные данные по морфометрии экологически разнокачественных семян фасоли овощной, матрикально разнокачественных семян укропа, пастернака и лука Кристофа. Семена укропа и пастернака, собранные из разных порядков ветвления семенного растения, значительно различались по величине линейных параметров. Наиболее показательный линейный параметр семян – площадь проекции. Предложенная авторами методика цифровой морфометрии, уже использована на практике и в перспективе может быть задействована в исследованиях экологической и матрикальной разнокачественности семян овощных культур. Так, она прошла апробацию на разнокачественных семенах пяти сортов фасоли овощной (Настена, Магура, Миробела, Морена, Бажена) полученных в пяти контрастных эколого-географических условиях среды (Москва, Белгород, Ставрополь, Омск, Горки) в 2011–2012 годах. В дальнейшем методика может быть использована для улучшения качества цифровых изображений семян, изучения разнокачественности семян в том числе и для совершенствования контроля за селекционным процессом. Кроме того, она применима для изучения взаимосвязи совокупности морфометрических характеристик семян и их посевных качеств.

The description of the method of digital computer morphometry of vegetable seeds developed by the authors on the basis of the image analysis system consisting of a flatbed scanner and software for automatic measurements is given. The method is based on the idea of seed quality, due to the genetic heterogeneity of the seed plants used in industrial seed production. Physical properties of seeds (their shape and linear dimensions) are the main parameters in determining their quality. Digital image of the seed obtained using the flatbed scanner, HP Sсanjet 200 on the basis of the Agrophysical research Institute with serial software “Argus-BIO”, produced by LLC “Argussoft” (Saint-Petersburg). The method consists of selection of a contrast substrate (background) for scanning seeds with minimal shadow effects, calibration of software for binding to true size values, selection of measurement parameters and automatic recognition of digital scanned images of seeds. Experimental data on the morphometry of ecologically different-quality seeds of vegetable beans, matrix seeds of dill, Pasternak and Christoph onion are presented. Seeds of dill and parsnip, collected from different orders of branching of the seed plant, significantly differed in size of linear parameters. The most revealing linear parameter seed – area projection. The method of digital morphometry proposed by the authors has already been used in practice and in the future can be used in studies of ecological and matrix heterogeneity of vegetable seeds. So, it was tested on different quality seeds of five varieties of vegetable beans (Nastena, Magura, Mirobelа, Morena, Bazhenf) obtained in five contrasting environmental and geographical conditions (Moscow, Belgorod, Stavropol, Omsk, Gorki) in 2011-2012. In the future, the technique can be used to improve the quality of digital images of seeds, study of seed diversity, including to improve the control of the breeding process. In addition, it is applicable to study the relationship of the set of morphometric characteristics of seeds and their sowing qualities.