Mai Ngọc Dũng * Tạ Ánh Minh

* Tác giả liên hệ (maingocdung@sgu.edu.vn)

Abstract

The paper was to determine the calibration area of square, leaf area and canopy area by photograph of iPhone 6s Plus and measurement of ImageJ software, without a need  for the leaf scanners and functional program. Seven calibration areas of square with different sizes (4 - 196 cm2) and color (purple, green and red) and different heights of camera phone (25 - 125 cm), digital image of fourteen leaves with​​ various shapes and sizes, the canopy different ages of Chrysanthemum sp. were selected for study. The results, the overall average relative error between area measurement by ImageJ and calibration area of square were 0.9%,  y = 1.0005x + 0.2262 and R2 = 0.9987. The fourteen leaf surface area of​​ various shapes which were 4.6% of %CV, y = 0.9902x + 2.1802 and R2 = 0.9953. In addition, it has applied to determine the canopy of Chrysanthemum, increased canopy level from the one week old to eight weeks old which was from 152 ± 18  to  4026  ± 978 mm2. It was concluded that iPhone 6s Plus and ImageJ software were sufficient for leaf area and canopy measurements. This result is particularly useful for studying crop physiology.

Keywords: Chrysanthemum sp., Calibration area, digital image, leaf shape

Tóm tắt

Nghiên cứu xác định diện tích các ô chuẩn, diện tích bề mặt lá và tán lá bằng hình chụp của iPhone 6s Plus và đo bằng phần mềm ImageJ mà không cần sử dụng thiết bị quét lá chuyên dụng cùng với phần mềm tương ứng. Vật liệu nghiên cứu gồm bảy ô vuông chuẩn với kích thước từ 4 đến 196 cm2 với màu tím, xanh lá cây và đỏ cùng với chiều cao chụp từ 25 đến 125 cm, hình chụp của 14 loại lá với hình dạng và kích thước khác biệt, tán lá cây cúc ‘Chrysanthemum sp.‘ có độ tuổi khác nhau. Kết quả nghiên cứu đã xác định mức độ sai số thực tế giữa diện tích các ô chuẩn hình vuông do ImageJ tính với diện tích các ô chuẩn là 0,9%, y = 1,0005x + 0,2262 và R2 = 0,9987. Diện tích bề mặt lá của 14 dạng lá khác nhau với %CV là 4.6%, y = 0,9902x + 2,1802 và R2 = 0,9953.  Ngoài ra, đề tài đã ứng dụng xác định diện tích tán lá cây cúc từ 1 tuần tuổi tới 8 tuần với kết quả diện tích tán lá tăng từ 152 ± 18 đến 4026 ± 978 mm2. iPhone 6s Plus và phần mềm ImageJ có thể thực hiện xác định diện tích lá và tán lá. Kết quả nghiên cứu có thể hữu dụng trong nghiên cứu về sinh lí cây trồng.

Từ khóa: Chrysanthemum sp., dạng lá, hình kỹ thuật số, ô chuẩn

Article Details

Tài liệu tham khảo

Aboukarima, A. M., Zayed, M. F., Minyawi, M., Elsoury, H. A., & Tarabye, H. H. H. (2017). Image Analysis-based System for Estimating Cotton Leaf Area. Asian Research Journal of Agriculture, 5(1), 1-8.

Agehara, S. (2020, January 05). Simple imaging techniques for plant growth assessment. https://edis.ifas.ufl.edu

Agehara, S., Pride, L., Gallardo, M., & Hernandez-Monterroza, J. (2020,  November  08).  A simple, inexpensive, and portable image-based technique for nondestructive leaf area measurements. https://edis.ifas.ufl.edu.

Baecker, V. (Ed.). (2015). Workshop: Image Processing and Analysis with ImageJ. Montpellier Ressources Imagerie.

Bankhead, P. (Ed.). (2014). Analyzing fluorescence microscopy images with imagej. Queen’s University Belfast.

Broeke, J., Pérez, J. M. M, & Pascau, J. (2015). Image procession with imagej (2nd ed.). Packt Publishing.

Couto, M. F.; Peternelli, L. A. & Barbosa M. H. P. (2013). Classification of the coefficients of variation for sugarcane crops. Ciência Rural, 43(6), 957-961.

Das, B., Sahoo, R. N., Pargal, S., Krishna, G., Gupta, V. K. R., & Viswanathan, C. (2016). Measuring leaf area index from colour digital image of wheat crop. Journal of Agrometeorology, 18(1), 22-28.

Dogan, A., Uyak, C., Keskin, N., Akcay, A., Sensoy, R. I. G., & Ercisli, S. (2018). Grapevine Leaf Area Measurements by Using Pixel Values. Comptes Rendus de l'Academie Bulgare des Sciences, 71(6), 772-779.

Drienovsky, R., Nicolin, A.L., Rujescu, C.& Sala, F. (2017). Scan leafArea – A software application used in the determination of the foliar surface of plants. Research Journal of Agricultural Science, 49(4), 215-224.

Easlon, H. M., & Bloom, A. J. (2014). Easy Leaf Area: Automated Digital Image Analysis for Rapid and Accurate Measurement of Leaf Area. Applications in Plant Sciences, 7(2), 1-4.

Espinosa, M. L., Acuña, E. C., Espinosa, M. B., & Barrera, J. B. (2010). Commercial digital camera to estimate postharvest leaf area index in Vitis vinifera L. Cv. Cabernet sauvignon on a vertical trellis. Chilean Journal of Agricultural Research, 70(2), 315-322.

Getman-Pickering, Z. L., Campbell, A., Aflitto, N., Grele, A., Davis, J. K., & Ugine, T. A. (2019). LeafByte: A mobile application that measures leaf area and herbivory quickly and accurately. Methods in Ecology and Evolution, 11, 215-221.

Hariadi, T. K., Fadholi, Z., Chamim, A. N., Utama, N. A., Prabasari, I., & Riyadi, S. (2018). Development of leaf area meter using opencv for smartphone application. Telkomnika, 16(4), 1857-1863.

Hossain, S. A. A. M, Wang, L., Chen, T, & Li, Z. (2017). Leaf area index assessment for tomato and cucumber growing period under different water treatments. Plant Soil Environment, 10(63), 461-467.

Lê Văn Trọng (2016). Nghiên cứu một số chỉ tiêu sinh lí, hóa sinh của 10 giống lạc (arachis hypogaea L.) trồng tại Thanh Hóa. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Sư phạm Tp Hồ Chí Minh, 6(84), 158-168.

Mohamed, M. M. A., Suliman, A., Puchkov, M., & Loktionova, E. (2019). Applying a digital method for measuring leaf area index of tomato plants. Atlantis Press, 167, 5-8. https://doi.org/10.2991/ispc-19.2019.2

Muller‑Linow, M., Wilhelm, J., Briese, C., Wojciechowski, T., Schurr, U, & Fiorani, F. (2019). Plant Screen Mobile: An Open‑Source Mobile Device App for Plant Trait Analysis. Plant Methods, 15(2), 1-11.

Mursalim, A., Nurdin, N., Supriad, Nafie, Y. L., Selamat, B., Tresnati, J., & Tuwo, A. (2020). Mangrove area and vegetation condition resulting from the planting of mangroves in the Wallacea Region, Bone Bay, South Sulawesi. IOP Conf. Series: Earth and Environmental Science, 473. https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1755-1315/473/1/012055.

National Institutes of Health. USA. (July 6, 2021). https://imagej.nih.gov/ij/docs/intro.html.

Phạm Thị Lệ Huyền & Võ Quang Minh (2014). Đánh giá khả năng mô phỏng chỉ số diện tích lá lúa bằng phần mềm oryza2000. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ, (3), 57-62.

Srikanth, S., Choong, T. W, Chu, J., He, J., & Chen, Z. (2017). Adaptation of Arabidopsis plants to tropical aeroponics using cool root zone temperatures. American Journal of Plant Sciences, 8(13), 3295-3312.

Wang, W., Xiao, L., Zhang, J., Yang, Y., Tian, P., Wang, H., & He, X. (2018). Potential of Internet street-view images for measuring tree sizes in roadside forests. Urban Forestry and Urban Greening, 35, 211-220.