Use of near infrared hyperspectral imaging and chemometrics to study root systems.

peer reviewedLors d’études de systèmes racinaires sur base de prélèvements de carottes de sol, une étape préliminaire à la quantification racinaire consiste à éliminer manuellement les résidus de cultures et les particules de sol récupérés avec les racines lors du lavage des échantillons. En présence de racines de différentes espèces, cette étape s'accompagne d'un tri des racines selon différents critères. Pour faciliter et réduire le temps nécessaire à cette étape fastidieuse, la discrimination de ces éléments a été réalisée sur base d’images hyperspectrales prises en proche infrarouge. Les échantillons lavés et séchés ont été passés sous une caméra qui enregistre, pour chaque pixel de l’image, un spectre en proche infrarouge. Ces spectres sont liés à la nature physico-chimique des éléments présents sur l’image et ont été analysés à l’aide d’algorithmes d’analyses discriminantes qui permettent de les classer et de donner la nature de chaque pixel de l’image. Sur base du nombre de pixels classés comme étant des racines et grâce à la relation linéaire reliant ce nombre de pixels à la masse de racines présente dans l'échantillon, il fut finalement possible quantifier des racines au sein d’échantillons de sol sans devoir réaliser un tri manuel préalable et les peser. Cette méthode a été testée avec succès en froment et a permis de mettre très clairement en évidence l’effet du travail du sol sur le développement du système racinaire. Elle est également été testée sur une culture associée de froment et de pois afin de quantifier séparément les racines des 2 espèces.In studies on root systems using the soil coring method, roots, crop residues and soil particles extracted after washing of soil samples need to be manually sorted before root quantification. If different species are present in the sample, their discrimination is based on several criteria. In order to reduce the complexity and the time needed for this tedious sorting step, near infrared hyperspectral imaging was used to discriminate all these elements. Images of washed and dried samples were acquired with a camera saving, for each pixel, a near infrared spectrum. These spectra are linked to the physicochemical nature of the elements visible on the hyperspectral images and were analyzed with discriminant algorithms allowing their discrimination and to link each pixel spectrum to the nature of the elements. According to the number of pixels classified as roots and thanks to the linear relationship between the number of pixels and the root biomass in the sample, it was possible to quantify roots in soil samples without manual sorting and weighing. This methodology was successfully tested on winter wheat roots and highlighted the tillage effect on root system development. It was also tested on wheat-pea intercropping in order to quantify separately the roots of each species

Comparaison des performances des modèles d'analyse discriminante PLS et SVM

Les performances des modèles d’analyses discriminantes PLS (Partial Least Squares) et SVM (Support Vector Machines) ont été comparées dans une étude qui avait pour objectif de discriminer des spectres proches infrarouges sur base d'images hyperspectrales de racines et de pailles de froment en vue de les quantifier

Vibrational Spectroscopy Coupled to a Multivariate Analysis Tiered Approach for Argentinean Honey Provenance Confirmation

In the present work, the provenance discrimination of Argentinian honeys was used as case study to compare the capabilities of three spectroscopic techniques as fast screening platforms for honey authentication purposes. Multifloral honeys were collected among three main honey-producing regions of Argentina over four harvesting seasons. Each sample was fingerprinted by FT-MIR, NIR and FT-Raman spectroscopy. The spectroscopic platforms were compared on the basis of the classification performance achieved under a supervised chemometric approach. Furthermore, low- mid- and high-level data fusion were attempted in order to enhance the classification results. Finally, the best-performing solution underwent to SIMCA modelling with the purpose of reproducing a food authentication scenario. All the developed classification models underwent to a “year-by-year” validation strategy, enabling a sound assessment of their long-term robustness and excluding any issue of model overfitting. Excellent classification scores were achieved by all the technologies and nearly perfect classification was provided by FT-MIR. All the data fusion strategies provided satisfying outcomes, with the mid- and high-level approaches outperforming the low-level data fusion. However, no significant advantage over the FT-MIR alone was obtained. SIMCA modelling of FT-MIR data produced highly sensitive and specific models and an overall prediction ability improvement was achieved when more harvesting seasons were used for the model calibration (86.7% sensitivity and 91.1% specificity). The results obtained in the present work suggested the major potential of FT-MIR for fingerprinting-based honey authentication and demonstrated that accuracy levels that may be commercially useful can be reached. On the other hand, the combination of multiple vibrational spectroscopic fingerprints represents a choice that should be carefully evaluated from a cost/benefit standpoint within the industrial context.Fil: Damiani, Tito. Universita Degli Studi Di Parma. Departamento de Alimentos y Drogas; ItaliaFil: Alonso Salces, Rosa Maria. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Aubone, Inés. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; ArgentinaFil: Baeten, Vincent. Walloon Agricultural Research Centre; BélgicaFil: Arnould, Quentin. Walloon Agricultural Research Centre; BélgicaFil: Dall'Asta, Chiara. Universita Degli Studi Di Parma. Departamento de Alimentos y Drogas; ItaliaFil: Fuselli, Sandra Rosa. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; ArgentinaFil: Fernández Pierna, Juan Antonio. Walloon Agricultural Research Centre; Bélgic

Application de l'imagerie hyperspectrale PIR combinée à la chimiométrie pour évaluer l'impact du travail du sol sur le développement racinaire d'une culture de froment d'hiver

This poster presents de results of a study of the influence of tillage on the root development of a winter wheat crop. The originality of this research lies in the application of an innovative root quantification method based on the near infrared hyperspectral imaging.Ce poster présente les résultats obtenus lors d'une étude de l'influence du travail du sol sur le développement racinaire d'une culture de froment d'hiver. L'originalité de la recherche réside dans l'application d'une méthode innovante de quantification racinaire basée sur l'imagerie hyperspectrale proche infrarouge

Etude de l’influence de la fertilisation azotée sur le développement racinaire du froment d’hiver (Triticum aestivum L.). Utilisation de l'imagerie hyperspectrale proche infrarouge pour étudier l'effet de la fertilisation azotée sur la densité racinaire du froment.

Cet article présente les premiers résultats obtenus dans un essai sur l'effet de fertilisation azotée sur le système racinaire du froment d'hiver. La quantification des racines a été réalisée sur base d'échantillons de sol analysés, après lavage, par imagerie hyperspectrale proche infrarouge. Cette méthode d'analyse de prélèvements racinaires permet de quantifier les racines sans devoir les séparer préalablement des résidus de culture présents dans les échantillons de sol et sans devoir les peser. Pour le prélèvement racinaire réalisé au stade redressement de la culture de froment, aucun effet de la fertilisation azotée apportée au stade tallage n'a pu être mis en évidence. Une diminution de la densité racinaire sur les 90 cm de sol étudiés a par contre été clairement mesurée

Sorting of crop residues and fossil bones from soil by NIR Hyperspectral Imaging

Soil is a complex matrix containing a wide variety of constituents of interest for disciplines like agronomy or archaeology; it could either be crop residues like roots and straws or bones and ceramics. Current challenges comprise the detection of these constituents as well as the assessment of their qualitative parameters by means of fast and non-destructive analytical methods. The scope of this work is to present two applications using Near Infrared Hyperspectral Imaging (NIR-HSI) combined with chemometrics to sort constituents of soil and to assess their qualitative parameters. The first application concerns the feasibility study of using NIR-HSI to sort crop residues such as roots and straws in soil. The second application aim to develop a method to assess the level of collagen preservation in fossil bones.ArcheoNIR projec

Utilisation de l'imagerie hyperspectrale proche infrarouge dans l'étude de systèmes racinaires

Lors d’études de systèmes racinaires sur base de prélèvements de carottes de sol, le tri manuel des racines et des résidus de cultures, récupérés après le lavage des échantillons, afin de les quantifier, est une étape fastidieuse. Pour faciliter et accélérer cette étape, nous avons mis au point une méthode de discrimination de ces éléments sur base d’images prises en proche infrarouge. Les échantillons lavés et séchés sont passés sous une caméra qui enregistre, pour chaque pixel de l’image, un spectre en proche infrarouge. Ces spectres sont liés à la nature physico-chimique des éléments présents sur l’image et ils sont analysés à l’aide d’algorithmes d’analyses discriminantes qui permettent de les classer et donc de prédire la nature de chaque pixel de l’image. Sur base du nombre de pixels prédits comme étant des racines ou des résidus de culture, et grâce à des droites de régression reliant le nombre de pixels prédits pour ces éléments à une masse connue, nous pouvons finalement quantifier ces éléments au sein d’échantillons de sol. Cette méthode a été testée avec succès en froment et a permis de mettre très clairement en évidence l’effet du travail du sol sur le développement du système racinaire. Elle a également été utilisée sur des échantillons de sol prélevés sous des cultures associées de froment et de pois afin de distinguer et quantifier les racines des 2 espèces et les nodosités

Utilisation de l'imagerie hyperspectrale proche infrarouge et de la chimiométrie pour discriminer des racines et des résidus de culture extraits d'échantillons de sol

Roots play a major role in plant development. Their study in field conditions is important to identify suitable soil management practices for sustainable crop productions. Soil coring, which is a common method in root production measurement, is limited in sampling frequency due to the hand‐sorting step. This step, needed to sort roots from other elements extracted from soil cores like crop residues, is time consuming, tedious, and vulnerable to operator ability and subjectivity. To get rid of the cumbersome hand‐sorting step, avoid confusion between these elements, and reduce the time needed to quantify roots, a new procedure, based on near‐infrared hyperspectral imaging spectroscopy and chemometrics, has been proposed. It was tested to discriminate roots of winter wheat (Triticum aestivum L.) from crop residues and soil particles. Two algorithms (support vector machine and partial least squares discriminant analysis) have been compared for discrimination analysis. Models constructed with both algorithms allowed the discrimination of roots from other elements, but the best results were reached with models based on support vector machine. The ways to validate models, with selected spectra or with hyperspectral images, provided different kinds of information but were complementary. This new procedure of root discrimination is a first step before root quantification in soil samples with near‐infrared hyperspectral imaging. The results indicate that the methodology could be an interesting tool to improve the understanding of the effect of tillage or fertilization, for example, on root system development