Гиперспектральные камеры позволяют оценить содержание некоторых веществ в растении, не разрушая его
Современная агрономия: прозрачная, управляемая и прогнозируемая

Одним из принципов энергосберегающего тепличного хозяйства является оптимальное распределение ассимилятов в растении, при этом большая их часть должна попасть в плоды. Процесс фотосинтеза возможен только за счет световой энергии, а свет зачастую является лимитирующим фактором. Единственным способом определения, сколько ассимилятов образовалось и как они распределились, является отбор образцов листьев и их анализ в лаборатории.

Понятно, что пока это возможно лишь в проведении исследований, а не в промышленных хозяйствах. Голландские ученые из университета в Вагенингене в рамках проекта «Управление микроклиматом на основе состава листьев» применяют гиперспектральные камеры, облучающие листья светом в диапазоне 400-1700 нм. Это позволяет отслеживать состояние растений по беспроводному каналу и на основе этой информации контролировать микроклимат в теплице (дозирование CO2, включение или выключение освещения) или меры по уходу за растениями (удаление листьев, обрезка).

В данном исследовании участвовали пять гибридов томата, которые выращивали в промышленной теплице. От каждого гибрида было отобрано 100 листьев и плодов разного возраста и степени зрелости. Проведение различных вариантов агротехнических мероприятий позволило получить различное содержание сухого вещества и сахаров в листьях и плодах, а также различное содержание в них элементов питания. Затем были проведены измерения с помощью гиперспектральной камеры, а после этого и лабораторные анализы содержания сахаров, крахмала, отдельных элементов питания, содержания сухого вещества и хлорофилла в различных лабораториях.

Для каждого листа и плода были созданы спектральные изображения, которые сравнили с результатами лабораторных анализов, чтобы можно было определить корреляцию между изображением и содержанием отдельных веществ. Оказалось, что гиперспектральные изображения хорошо коррелируют с содержанием сахаров в листьях. Кроме того, они хорошо коррелируют с содержанием сухого вещества и пигментов (хлорофилла и каротиноидов) в листьях. Однако корреляция между изображениями и содержанием крахмала, общего азота и кальция была на среднем уровне, а содержание ряда других соединений и элементов питания оценить этим способом практически не удалось.