Zastosowanie komputerowej analizy obrazu opartej o cechy teksturalne do identyfikacji ziarniaków jęczmienia porażonych przez grzyby z rodzaju Fusarium

The aim of this study was to develop discrimination models based on textural features for the identification of barley kernels infected with fungi of the genus Fusarium and healthy kernels. Infected barley kernels with altered shape and discoloration and healthy barley kernels were scanned. Textures were computed using MaZda software. The kernels were classified as infected and healthy with the use of the WEKA application. In the case of RGB, Lab and XYZ color models, the classification accuracies based on 10 selected textures with the highest discriminative power ranged from 95 to 100%. The lowest result (95%) was noted in XYZ color model and Multi Class Classifier for the textures selected using the Ranker method and the OneR attribute evaluator. Selected classifiers were characterized by 100% accuracy in the case of all color models and selection methods. The highest number of 100% results was obtained for the Lab color model with Naive Bayes, LDA, IBk, Multi Class Classifier and J48 classifiers in the Best First selection method with the CFS subset evaluator.Celem pracy było opracowanie modeli dyskryminacyjnych opartych o cechy teksturalne do identyfikacji ziarniaków jęczmienia porażonych przez grzyby z rodzaju Fusarium oraz ziarniaków zdrowych. Porażone ziarniaki jęczmienia o zmienionym kształcie i z przebarwieniami oraz zdrowe ziarniaki jęczmienia zostały zeskanowane. Tekstury zostały obliczone przy użyciu programu MaZda. Ziarniaki były klasyfikowane jako porażone i zdrowe z wykorzystaniem oprogramowania WEKA. W przypadku modeli barwnych RGB, Lab i XYZ, dokładność klasyfikacji w oparciu o 10 wyselekcjonowanych tekstur o największej mocy dyskryminacyjnej zawierała się w przedziale od 95 do 100%. Najmniejszy wynik (95%) odnotowano dla modelu barwnego XYZ i Multi Class Classifier dla tekstur wyselekcjonowanych za pomocą metody Ranker i ewaluatora atrybutów OneR. Wybrane klasyfikatory charakteryzowały się dokładnością 100% w przypadku wszystkich modeli barwnych i metod selekcji. Najwięcej wyników 100% uzyskano dla modelu barwnego Lab dla klasyfikatorów: Naive Bayes, LDA, IBk, Multi Class Classifier i J48 dla metody selekcji Best First z ewaluatorem CFS

The changes of soil metabolic activity caused by the presence of earthworms species lumbricus terrestris L. – microcalorimetric test

W pracy przedstawiono wyniki badań wpływu aktywności dżdżownic w glebie na proces biodegradacji glukozy. Opracowano test mikrokalorymetryczny pozwalający na wyznaczenie kinetycznych parametrów badanych procesów w glebie. Przeprowadzono analizę zmian szybkości wydzielania ciepła i wyznaczono całkowite efekty cieplne. Wyniki potwierdziły zmianę kinetyki procesu rozkładu glukozy w glebie, będącej środowiskiem bytowania dżdżownic, w porównaniu z glebą kontrolną.The paper presents the results of studies of the effect of earthworms activity in the soil on the process of glucose biodegradation. The microcalorimetric test allowed to determine the kinetic parameters of examinated processes in soil. An analysis of changes of the rate of heat evolution was carried out and the changes of the total heat effect were determined. The results confirmed the change in kinetics of glucose decomposition in the soil, which was the habitat of earthworms in comparison to control soil samples without earthworms

Zastosowanie obrazowania hiperspektralnego do dyskryminacji odmianowej ziaren jęczmienia browarnego

The aim of this study was to perform and evaluate the accuracy of classification of grains of different cultivars of malting barley. The grains of eight cultivars: Blask, Bor do, Con chita, Kormoran, Mercada, Serwal, Signora, Victoriana, with three moisture content: 12, 14, 16% were examined. The selected parameters of the surface texture of grain mass obtained from images taken using the techniques of hyperspectral imaging were determined. The accuracy of grains discrimination carried out using different methods of selection and classification of data was compared. The pairwise comparison and comparison of three, four and eight cultivars of malting barley were carried out. The most accurate discrimination was determined in the case of the pairwise comparison. Victoriana cultivar was the most different from the others. The most similar texture of grain mass was found in the comparison of cultivars: Blask and Mercada. In the case of eight examined cultivars of malting barley, the most accurate discrimination (classification error – 55%) was obtained for images taken at the moisture content of 14% and at a wavelength of 750 nm, for the attributes selection performed with the use of probability of error and average correlation coefficient (POE+ACC) method and the discrimination carried out using the linear discriminant analysis (LDA).Celem pracy było przeprowadzenie i ocena poprawności klasyfikacji ziaren należących do różnych odmian jęczmienia browarnego. Przebadano ziarna 8 odmian: Blask, Bordo, Conchita, Kormoran, Mercada, Serwal, Signora, Victoriana, o trzech poziomach wilgotności: 12, 14, 16%. Oznaczono wybrane parametry tekstury powierzchni ziarna w masie uzyskane ze zdjęć wykonanych przy użyciu technik obrazowania hiperspektralnego. Porównano dokładność dyskryminacji ziaren przeprowadzonej przy użyciu różnych metod selekcji i klasyfikacji danych. Dokonano porównania parami oraz porównania trzech, czterech i ośmiu odmian jęczmienia browarnego. Najbardziej dokładną dyskryminację stwierdzono w przypadku porównania parami. Odmiana Victoriana najbardziej odróżniała się od innych. Najbardziej podobną teksturę ziaren w masie stwierdzono w przypadku porównania odmian: Blask i Mercada. W przypadku ośmiu badanych odmian jęczmienia browarnego, najdokładniejszą dyskryminację (błąd klasyfikacji ‒ 55%) uzyskano dla obrazów wykonanych przy wilgotności 14% i długości fali 750 nm, dla selekcji atrybutów wykonanej z wykorzystaniem prawdopodobieństwa błędu klasyfikacji z uśrednionym współczynnikiem korelacji (POE + ACC) oraz dyskryminacji przeprowadzonej za pomocą liniowej analizy dyskryminacyjnej (LDA)

Leeches [Hirudinida: Piscicolidae] - parasites of Antarctic fish from Channichthyidae family

There has hitherto been very few research projects focusing on ectoparasites of Antarctic fishes. The presently reported study provides data on the prevalence and the intensity of leeches (Hirudinida: Piscicolidae) infecting fishes. The materials were collected in December–February 1986/87 off the Elephant Island, South Georgia, Joinville Island, and South Shetlands. The following leech taxa were recorded in the Antarctic fishes of the family Channichthyidae: Trulliobdella capitis (Brinkmann, 1947); Cryobdella antarctica Epstein, 1970; Nototheniobdella sawyeri Utevsky, 1997; and Cryobdella sp. The above findings constitute new geographic records from off Elephant and Joinville Island and South Georgia