Waiting
Elaborazione accesso...

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove
JoVE Journal Environment
Click here for the English version

Environment

Trekjerneanalyse med røntgencomputertomografi

Published: September 22, 2023 doi: 10.3791/65208
Automatic Translation
1, 2,3
1Forest Is Life, TERRA Teaching and Research Centre, Gembloux Agro Bio-Tech, University of Liège, 2UGent-Woodlab, Laboratory of Wood Technology, Department of Environment, Ghent University, 3UGent Centre for X-ray Tomography (UGCT)

Summary

Her viser vi hvordan du behandler trekjerner med en røntgencomputertomografiverktøykjede. Bortsett fra kjemisk ekstraksjon for noen formål, er det ikke nødvendig med ytterligere fysisk laboratoriebehandling. Verktøykjeden kan brukes til biomasseberegninger, for å innhente MXD/treringbreddedata samt for å innhente kvantitative treanatomidata.

Abstract

En røntgencomputertomografi (CT) verktøykjede presenteres for å oppnå treringbredde (TRW), maksimal senvedtetthet (MXD), andre tetthetsparametere og kvantitative treanatomidata (QWA) uten behov for arbeidskrevende overflatebehandling eller fysisk prøvepreparering. Fokuset her er på inkrementkjerner og skanneprosedyrer med oppløsninger fra 60 μm ned til 4 μm. Tre skalaer er definert som tre skal ses på: (i) inter-ring skala, (ii) ringskala, det vil si treringanalyse og tetthetsmålingsskala, samt (iii) anatomisk skala, sistnevnte nærmer seg den konvensjonelle tynnsnittskvaliteten. Spesialdesignede prøveholdere for hver av disse vektene muliggjør skanning med høy gjennomstrømning av flere trinnkjerner. En rekke programvarerutiner ble spesielt utviklet for å effektivt behandle tredimensjonale røntgen-CT-bilder av trekjernene for TRW og densitometri. Dette arbeidet forklarer kort de grunnleggende prinsippene for CT, som er nødvendige for en riktig forståelse av protokollen. Protokollen presenteres for noen kjente arter som ofte brukes i dendrokronologi. Kombinasjonen av grove tetthetsestimater, TRW- og MXD-data, samt kvantitative anatomidata, gjør at vi kan utvide og utdype nåværende analyser for klimarekonstruksjoner eller trerespons, samt videreutvikle feltet dendroøkologi/klimatologi og arkeologi.

Introduction

Tretetthet er en lettmålbar variabel1 som gjenspeiler både de anatomiske og kjemiske egenskapene til treet2. I biomasseestimater av overjordisk biomasse er tretetthet en viktig veievariabel 3,4,5, som multipliseres med dimensjonene til treet og en faktor som representerer karboninnholdet i treet. Tretetthet er tett knyttet til de mekaniske egenskapene til tre6 og gjenspeiler livshistorien til et tre7.

Celleveggtetthet måles til å være omtrent 1500 kg/m³ og anses som ganske konstant8, men variasjoner i celleveggtetthet innen ringen bør også vurderes 8,9. Treaktige celler (generelt trakeider i bartrær, kar, parenkym og fibre i løvtre) er orientert/formet på forskjellige måter og celleveggtykkelse og lumenstørrelse på disse cellene varierer10. Derfor varierer tretettheten mellom trær, innenfor et tre (aksialt og tverrgående) og innenfor korte intervaller innenfor en trering11,12. I mange tilfeller avgrenser tretetthetsvariasjonen på ringskalaen også treringgrensen13. Tretetthet og til slutt vevsfraksjoner genereres og i denne artikkelen er de stort sett satt inn i tre kategorier (dvs. tre forskjellige oppløsningsskalaer), avhengig av studiemålet (figur 1) som beskrevet nedenfor.

Inter-ring skala: Ved å måle trebiter oppnås en enkelt verdi for den prøven. Dette kan gjøres gjennom nedsenking i vann eller geometrisk14. På denne måten kan generelle biomasse- eller treteknologiske variabler oppnås. For å inkludere variasjon fra mall til bark, kan disse trebitene deles videre inn i blokker som måles manuelt for å få informasjon om livshistoriestrategien15. Når du bytter til lavoppløselig røntgen-CT som i medisinske skannere17,18, kan TRW-data på middels til brede ringer lages på en effektiv måte på mange prøver 18,19,20. Dette er også skalaen som kan brukes til å vurdere biomasse fra marv til bark fra både tempererte og tropiske trær 4,22, typisk i oppløsninger fra 50 μm til 200 μm.

Ringskala: Tre er en opptaker av tidligere miljøforhold. Den mest kjente parameteren er treringbredde (TRW), men for globale temperaturrekonstruksjoner har maksimal senvedtetthet (MXD) vist seg å være en bedre proxy for temperatur22. MXD er en variabel som er lett å måle23, og en proxy for celleveggtykkelse og cellestørrelse på de siste cellene i en trering, og er på tregrensen og boreale steder positivt knyttet til sesongmessig lufttemperatur24: jo varmere og lengre somre, jo mer cellevegglignifisering skjer som dermed øker tettheten til disse siste cellene. Tradisjonelle målinger som nedsenking og geometri er mindre nøyaktige for å bestemme denne ringnivåtettheten. Et tidligere arbeid utviklet en verktøykjede for bruk av røntgenfilm på tynnskårne prøver25. Dette utløste en revolusjon innen både skogbruk og senere paleoklimatologi15,18, og definerte maksimal latewood-tetthet (MXD), det vil si topptetthetsverdien ofte på slutten av en ring, som en proxy for sommertemperatur. Det grunnleggende prinsippet er at prøvene sages (ca. 1,2 mm til 7 mm13) for å være helt parallelle med aksialretningen, og prøven settes på en følsom film som eksponeres for en røntgenkilde. Deretter leses disse røntgenfilmene ut gjennom en lyskilde som registrerer intensiteten og lagrer profilene og årringparametrene. Disse verktøyene krever imidlertid en betydelig mengde prøveforberedelse og manuelt arbeid. Nylig er dette utviklet for røntgen-CT på en mer standardisert måte eller basert på monterte kjerner26. Oppløsningen her varierer mellom 10 μm og 20 μm. TRW måles også på denne skalaen, spesielt når det gjelder mindre ringer.

Anatomisk skala: På denne skalaen (oppløsning < 4 μm) blir de gjennomsnittlige tetthetsnivåene mindre relevante ettersom de viktigste anatomiske trekkene visualiseres og deres bredde og proporsjoner kan måles. Vanligvis gjøres dette ved å lage mikroseksjoner eller høyoppløselige optiske skanninger eller μ-CT-skanninger. Når ultrastrukturen til celleveggene må visualiseres, er skanningselektronmikroskopi den mest brukte metoden27. På anatomisk skala blir de enkelte vevsfraksjonene synlige slik at fysiologiske parametere kan utledes fra bildene. Basert på de individuelle anatomiske parametrene og celleveggtettheten til tre, kan anatomisk tetthet utledes for sammenligning med konvensjonelle estimatorer av tretetthet24.

På grunn av forbedrede seksjoneringsteknikker og bildeprogramvare29,30 har dendro-anatomi30 blitt utviklet for å ha en mer nøyaktig registrering av treet, både for å ha et nærmere estimat av MXD i bartrær og for å måle flere anatomiske variabler fra løvtrær. På denne skalaen måles faktiske anatomiske parametere og relateres til miljøparametere31 . Med μCT kan dette nivået også oppnås32,33.

Siden tre er iboende hygroskopisk og anisotropisk, må tretettheten defineres nøye og målebetingelsene må spesifiseres, enten som ovnstørr, kondisjonert (vanligvis ved 12 % fuktighetsinnhold) eller grønn (som felt i skogen)34. For store prøver og tekniske formål er tretetthet definert som vekten delt på volumet under gitte forhold. Verdien av tretetthet er imidlertid sterkt avhengig av skalaen den måles på, for eksempel kan tretettheten fra mall til bark dobles, og på en ringskala (i bartrær) resulterer overgangen fra tidlig ved til senved også i en betydelig økning i tretettheten, med en topp ved ringgrensen.

Her presenteres en røntgen-CT-skanningsprotokoll av inkrementkjerner for å måle funksjoner på de nevnte 3 skalaene (figur 1). Den siste utviklingen innen røntgen-CT kan dekke de fleste av disse skalaene, på grunn av et fleksibelt oppsett. Forskningsmålene vil bestemme den eventuelle protokollen for skanning.

En avgjørende begrensende faktor (som er iboende knyttet til den skalerte naturen til tretetthet og tre generelt) er oppløsningen og tiden som er nødvendig for skanning. Eksempler viser hvordan man kan: (i) få tretetthetsprofiler i treskala mellom ringene for biomasseestimater i Terminalia superba fra Kongobassenget, (ii) få tetthetsregistreringer fra Clanwilliam sedertre (Widdringtonia cedarbergensis) basert på spiralformet skanning på et HECTOR-system35, og (iii) måle karparametere på fastsittende eik, på Nanowood-systemet. Begge skannerne er en del av skannerpakken ved UGent Center for X-ray Tomography (UGCT,

Figure 1
Figur 1: Generelt metodisk beslutningstre for røntgen-CT-skanning. Radene angir trinnene som skal utføres, fra forskningsmålet helt til det endelige dataformatet. Hvite bokser er trinnene som er relevante for denne verktøykjeden. Nedtonede bokser er trinn som kan utføres med annen programvare eller R-pakker, for eksempel dplr47 og Treeclim48 for treringanalyse, og ROXAS44 samt ImageJ42 eller andre (kommersielle) applikasjoner for å utlede treanatomiske parametere basert på CT-bildene. Klikk her for å se en større versjon av denne figuren.

X-CT-forskning på tre
Oppsett av en skanner: En standard røntgen-CT-skanner består av et røntgenrør, en røntgendetektor, et rotasjonstrinn og et sett med motorer for å flytte rotasjonstrinnet, og i de fleste tilfeller også detektoren, frem og tilbake (figur 2).

Figure 2
Figur 2. HECTOR-skannesystemet. Systemet35, som viser kildedetektoravstanden (SDD) og kildeobjektavstanden (SOD). Klikk her for å se en større versjon av denne figuren.

De fleste laboratoriebaserte systemer har en kjeglestrålegeometri, som betyr at de produserte røntgenstrålene fordeles fra rørets utgangsvindu i en kjeglestråleform, noe som innebærer at ved å endre avstanden mellom objektet og røret (SOD = Source-Object-Distance) og detektoren og røret (SDD = Source-Detector-Distance), kontrolleres forstørrelsen (se diskusjonen om oppløsning). På grunn av gjennomtrengningskraften til røntgenstråler passerer de gjennom objektet, og intensiteten til dempningsstrålen er en funksjon av energien til røntgenstrålen, den kjemiske sammensetningen av objektet (atomnummeret til elementene som er tilstede) og tettheten til materialet. Gitt et konstant energispekter og en konstant materialsammensetning av tre, er dempingen av røntgenstrålen svært avhengig av materialets tetthet, noe som forklarer bruken for tetthetsmåling. Dempingen (eller overføringen) kan uttrykkes ved Beer-Lambert-loven:

Equation 1

med I0 den innkommende røntgenstrålen eksponentielt som henfaller til en overført røntgenstråle Id når den forplanter seg gjennom materialet over en avstand d. Den lineære dempningskoeffisienten avhenger μ av en rekke interaksjoner med materialet til objektet. Projeksjonene er dermed opptak av den overførte strålen.

I praksis er objektet montert på rotasjonstrinnet, en riktig SOD og SDD velges, en viss kraft velges også (relatert til objektstørrelse, tetthet og sammensetning) og objektet roteres 360° og under den rotasjonen tas flere projeksjoner. Disse projeksjonene brukes deretter til å rekonstruere den indre strukturen til objektet. Det er flere rekonstruksjonsalgoritmer tilgjengelig, hvorav de mest brukte fortsatt er basert på det analytiske rammeverket som ble utviklet for flere tiår siden, avhengig av radontransformasjonen og Fourier-skiveteoremet. For flere detaljer henvises leseren til spesialisert litteratur36.

Gåte om oppløsning, datavolum og prøvestørrelse: Oppløsning er nøkkelen i røntgen-CT-skanning. I systemer med invers geometri, eller parallell strålegeometri som synkrotronstrålerør, spiller andre hensyn en rolle. Denne protokollen diskuterer bare standard laboratoriebasert røntgen-CT-skanning med kjeglestrålegeometri. Her er begrepet forstørrelse, detektorpikselstørrelse og punktstørrelse avgjørende. Forstørrelse er definert som forholdet mellom SDD/SOD. Deretter påvirker pikselstørrelsen til detektoren åpenbart også oppløsningen: jo mindre pikselstørrelse, jo høyere oppløsning, men i de fleste tilfeller er synsfeltet (FoV) også direkte relatert til pikselstørrelse og størrelse på detektoren (mindre pikselstørrelse, mindre FoV for samme antall piksler). Videre er punktstørrelsen på røntgenstrålen også viktig: jo større punktstørrelse, jo lavere oppløsning, noe som betyr at færre detaljer kan sees.

Det er viktig å ta tak i at man kan oppnå en oppløsning som er høyere enn det som er mulig i henhold til de ovennevnte grensene, derfor er det bedre å bruke begrepet voxelstørrelse (en voxel er en volumpiksel) i stedet for oppløsning. Dessuten er det andre faktorer som spiller inn, for eksempel detektorskarphet, som ytterligere begrenser den sanne oppløsningen som et objekt skannes med. Bare en sann kalibrering av systemet, ved hjelp av etablerte mål, gir det sannferdige svaret.

I de fleste tilfeller er imidlertid voxelstørrelsen som et objekt kan skannes med stort sett begrenset av størrelsen på objektet. Dette betyr at jo større objektet er, jo lavere blir voxelstørrelsen. Hvis objektet ikke passer inn i FoV til detektoren for en viss voxelstørrelse, kan voxelstørrelsen reduseres, for eksempel ved å begrense forstørrelsen.

Skannetid og datavolum er viktig å vurdere når du bestemmer ønsket voxelstørrelse. Generelt, jo mindre voxelstørrelsen betyr jo høyere detaljer man ønsker å se, jo mindre prøven eller jo færre prøver som kan skannes samtidig, mer tid kreves og større datavolumer vil bli samlet inn. Se for deg følgende teoretiske eksempel: man kan skanne en prøve som måler 10 cm x 10 cm x 10 cm ved 50 μm på en gang med et bestemt røntgen-CT-system og ønsker å skanne det samme volumet ved 10 μm, volumet som passer innenfor FoV vil bare være 2 cm x 2 cm x 2 cm, forutsatt at dette er fysisk mulig. Dette betyr at det trengs 125 skanninger (5³ = 5 ganger høyere oppløsning, skalerer til 3 potens på grunn av avbildningsteknikkens volumetriske natur) for å dekke hele volumet, og at datavolumet vil øke på samme måte. Selvfølgelig er dette bare et tankeeksperiment, og man må vurdere mye mer enn bare oppløsning. For mer informasjon henvises leseren til en oversikt over skannemulighetene37.

Fleksibilitet for instrumenter for skanning av treobjekter: I løpet av det siste tiåret har mange selskaper levert røntgen-CT-systemer med en lignende sammenstilling som HECTOR35. En oversikt over flere CT-systemer, spesielt vurdert for deres tidsmessige oppløsning, er gitt i38.

Alt i alt har fleksibiliteten og brukervennligheten til røntgen-CT-systemer forbedret seg betraktelig. Mange systemer tillater skanning av et mangfold av objekter, noe som også er tilfellet med systemene på UGCT. Protokollen nedenfor er demonstrert for HECTOR-systemet, som er egnet for treringanalyse. Protokollen er imidlertid gyldig for alle andre tilgjengelige systemer hvis oppløsning og dataformat tillater det.

Disse systemene tillater skanning av en rekke objekter. Noen få bilder av forskjellige tregjenstander skannet med HECTOR-systemet er gitt i figur 3. Det er denne fleksibiliteten som omfatter de tre skalaene vi presenterer i figur 1, alt fra en grov oppløsning til en veldig fin oppløsning.

Figure 3
Figur 3. Eksempler på skanningsoppsett. (A) En logg, (B) en cello49, (C) prøveholdere (type 1) med trekjerner for batchskanning og (D) prøveholder type 2 med inkrementkjerner for spiralskanning montert på rotasjonstrinnet til HECTOR. Klikk her for å se en større versjon av denne figuren.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

1. Prøvetaking av kjerner

  1. Prøv treet med en Pressler-borer. Se referanser om hvordan du kjerner et tre manuelt39. Denne verktøykjeden er presentert for 5,15 mm kjerner.
  2. Legg trekjernene ulimet i 6 mm papirsugerør eller i en annen reseptor som ikke krever lim. Ikke lim trekjernene på en trestøtte. Hvis kjernene allerede var montert, demonter dem med skalpell/sag eller løsemiddel avhengig av limtype.
  3. Unngå å pakke dem inn i plastrør, prøv å tørke dem først for å unngå muggvekst og soppråte.
  4. Bruk blyant til å skrive på papirsugerørene, siden ekstraksjonen kan falme tusjskrifter.
    MERK: Denne verktøykjeden er også egnet for 4 mm kjerner. Allerede monterte og slipte kjerner kan brukes, men disse må demonteres først. For arkeologisk eller resttre, må det lages en prøve i kjernestørrelse (ved saging/reduksjon av størrelsen) for skanning.

2. Forberedelse av kjernen før skanning

  1. Utfør en etanol/toluen eller etanol eller aceton40 Soxhlet-ekstraksjon i minst 24 timer (figur 4A,B). Dette er nødvendig for å sikre et harpiksfritt trevolum for å ha en nøyaktig tetthetsberegning (harpiks demper signalet, figur 4C13,41).
    1. Lag en løsning av 1000 ml etanol med 427 ml toluen (i henhold til f.eks. ASTM D 1107 - 96) eller ren etanol eller aceton. Mange universiteter har et laboratorieglassverksted som kan lage en tilpasset versjon av Soxhlet-apparatet for trekjerner (figur 4B).
    2. Fyll den rundbunnede kolben med løsemidlet, og legg prøvene i sugerørene i en rustfri stålstøtte i Soxhlet-apparatet med kjøler på en laboratorievarmer. Tillat minst 6 sifoner per time.
      NOTAT: En lukket vannkrets brukes fortrinnsvis til kjøling (eller et annet moderne kjølesystem). I dette tilfellet sirkulerer en vannpumpe vannet, lagret i et 100 L basseng med klortabletter (for å unngå algeutvikling), ved 120 L/t (men dette vil avhenge av størrelsen på Soxhlet-apparatet samt den påførte varmen fra varmeelementet). En luftkjøler brukes til å kjøle ned vannet i 100 L bassenget. For å spare løsemiddel kan glassperler brukes til å fylle opp tomromsvolumet til Soxhlet-apparatet.
    3. Kontroller temperaturen og antall sifoner regelmessig. Tørk kjernene under en kjemikaliehette (sjekk laboratoriepolicyen for dette) for å fjerne løsemiddelrester eller sett en tørkeovn under kjemikaliehetten.
  2. Tørk kjernene i 24 timer i en tørkeovn (103,5 °C) under avtrekksventilasjon og utfør et varmtvannsbad (90 °C) eller varmtvann Soxhlet-ekstraksjon i 24 timer som beskrevet ovenfor.
    1. Oppbevar prøvene i papirsugerørene i prøveholderne i stål. Tørk igjen i en tørr ovn i 24 timer ved 103,5 °C, og kondisjoner deretter til 60 % relativ fuktighet (RF) før skanning.
      NOTAT: 60 %-verdien er valgt i dette tilfellet fordi dette er omtrent de gjennomsnittlige relative fuktighetsforholdene i røntgen-CT-skanningsrommet. Ovnstørre prøver kan også brukes. Den viktigste faktoren er at alle prøver skannes under de samme forholdene.
    2. Hvis vannuttaket degenererer papirsugerørene, setter du trekjernene tilbake i nye 6 mm papirsugerør21. Både 5,15 mm og 4 mm kjerner kan legges i 6 mm papirsugerør.
    3. Sørg for at hele papirsugerøret er fylt med tre. Pakk begge halmendene opp og skjær endene. Dette gjør det enkelt å sette inn sugerørene i den sylindriske holderen.
    4. Sørg for at kambiumsiden (barken) er tydelig angitt på kjernen fordi CoreProcessor og RingIndicator antar at barksiden er nede. Fjern biter og biter samt kjerner med sprekker, da disse er vanskelige å jobbe med.

Figure 4
Figur 4. Arbeidsflyt for uttrekking og tørking av kjerner før skanning. (A) Inkrementkjerner i papirsugerør legges først i et varmtvannsbad og deretter i en varm etanol-toluenblanding med et Soxhlet-apparat i 24 timer, deretter tørkes, settes i et varmtvannsbad i 24 timer, deretter tørkes de igjen ved 103,5 °C, deretter kondisjoneres før skanning. (B) Bilder av det tilpassede Soxhlet-oppsettet ved universitetet i Gent. Flere tilpassede Soxhlet-apparater er seriefestet. Legg merke til aluminiumsfolien og isolasjonsrørene for å holde løsemiddel- eller løsemiddelblandingen varm nok til ekstraksjon. (C) Eksempel på overflaten av en inkrementkjerne fra Pinus longaeva før og etter ekstraksjon. Harpikser og andre ekstraktiver maskerer det sanne tetthetssignalet på grunn av demping av røntgenstrålene. Klikk her for å se en større versjon av denne figuren.

3. Kjerne skanning

  1. Velg riktig prøveholdertype (figur 5) som beskrevet nedenfor, avhengig av forskningsformålet som beskrevet i figur 1.
    1. For formål med inter-ring skala, bruk holdertype1 - papp og perforert blomsterskum.
    2. For MXD-data, bruk holder type 2 - en plastprøveholder som rommer 6 kjerner på 1-15 cm lengde og har en diameter på 3 cm.
    3. Bruk holdertype 3 - for dendroanatomiske formål som består av å bare binde papirsugerør sammen.
  2. Legg trekjernene i papirsugerør i prøveholderen og fyll ut regnearkmalen som kan lastes ned på https://dendrochronomics.ugent.be/#software. Hvert tall tilsvarer en gitt posisjon i prøveholderen.
  3. Skanning i et røntgen-μCT-anlegg: Kontakt en røntgen-CT-ekspert for riktige innstillinger og skanneprotokoll. For skanneren som brukes i denne protokollen, se37.
  4. Rekonstruksjon av de skannede bildene: Kontakt en røntgen-CT-ekspert for å få de riktige innstillingene for rekonstruksjonen, eller innstillingene som følger med CT-skanneren (programvarepakken til røntgen-CT-skanneren). For rekonstruksjonsparametere for denne protokollen, se37.

Figure 5
Figur 5. Prøveholdertyper og oppløsning. Design av de tre hovedholdertypene, som tilsvarer (A) inter-ring skala, (B) treringskala og (C) anatomisk skala. På grunn av den resulterende størrelsen reduseres antall prøver med økende oppløsningskrav. De tilsvarende 3D-gjengivelsene for (D) inter-ringskala (holder 1), (E) ringbredde og MXD (holdertype 2), og (F) anatomiske parametere (holder type 3). Målestang = 5 mm. Klikk her for å se en større versjon av denne figuren.

4. Innhent TRW-data, tetthetsdata og anatomiske data

  1. Komme i gang med programvaren.
    1. For å oppnå tetthetsverdier (holdertype 1 og 2), installer følgende tre programvarepakker: (i) CoreProcessor, (ii) RingIndicator og (iii) CoreComparison verktøykasser fra
    2. Siden disse verktøykassene ble laget i MATLAB, installer riktig MATLAB-kompilatorkjøretid (MCR), tilgjengelig på: http://nl.mathworks.com/products/compiler/mcr/. Versjonen som trengs for øyeblikket er MATLAB2022B. MCR er gratis, akkurat som de 3 programvarepakkene.
    3. Ved siden av mappen til de rekonstruerte volumene, lag en ny tom mappe for MAT-filene (et filformat fra MATLAB som lagrer variabler osv.), for eksempel matfiles_useful_name_sample_holder, dette er nødvendig for å lagre midlertidige parametere.
    4. Sørg for at regnearket er i mappen til de rekonstruerte bindene, slik at du kan fylle ut prøvene i et senere trinn.
  2. Forbehandling av kjernevolumene med CoreProcessor.
    MERK: For høyoppløselige anatomidata er det ikke nødvendig å følge behandlingstrinn (Figur 1), når de rekonstruerte volumene er tilgjengelige, se ImageJ-retningslinjene for 3D-bilder42. Segmentering kan gjøres gjennom Weka-pluginen43 for å indikere kar på individuelle skiver, for eksempel12, eller i programvareplugins som ROXAS44.
    1. Forbered kjerneekstraksjonen: Forbered den automatiserte ekstraksjonen av inkrementkjernene (avhengig av inter-ringskala Figur 6A eller ringskala Figur 6B) som beskrevet nedenfor.
      1. Velg mappen med rekonstruerte filer (16-biters tverrsnitts-TIFF-stykker) og regnearkfilen (XrayForm.xlsx).
      2. Velg den tomme mappen fra 4.1.3. Dette er mappen der CoreProcessor vil lage en MAT-fil som skal brukes i 4.2.2. for massekjerneekstraksjon.
      3. Velg den nylig opprettede tomme MAT-filmappen, eller velg en annen mappe hvis den ikke er opprettet. Volumet er lastet, og et langsgående tverrsnitt av sylinderen vises, sjekk noen få horisontale skiver for å sikre om alle kjerner og referanser var riktig montert i sylinderen.
      4. Klikk fra bunn til topp for å velge stykker for å evaluere dette. Disse tverrsnittene vil bli brukt for neste trinn, så klikk over hele lengden. Angi mørke (luft) og hvite referanser (figur 6), så mange ganger som angitt i regnearkfilen. Dobbeltklikk etter hvert valg.
      5. For prøveholder 1, inspiser multiskjermen med 9 tverrsnitt, generert gjennom referansematerialet for å sjekke om tetthetsberegningen ble utført på treet (og ikke på papirsugerøret eller annet ikke-tremateriale). Dette er avgjørende for korrekt konvertering til faktiske tretetthetsverdier.
      6. I et nytt popup-vindu velger du hver kjerne separat ved å tegne en sirkel/ellipse rundt den. Utfør merking basert på informasjonen fra regnearkfilen, sjekk om navnet er riktig. Respekter rekkefølgen malen er fylt ut i. All informasjon lagres i en MAT-fil, som vil bli brukt i neste trinn for å pakke ut alle kjerner samtidig.
    2. Klikk på Mass Core Extraction for å utføre kjerneutvinning for alle kjernene i en gitt sylinder (som ble angitt i 4.2.1.2), gitt at metadataene og regnearkfilene ligger i samme mappe.
      MERK: Når du bruker massekjerneekstraksjon, vil alle kjerner bli trukket ut i henhold til brukerens merking (som er lagret i matten file mappe). Som et resultat av denne operasjonen vil det bli opprettet en ny mappe kalt Ekstrahert som inneholder alle de separate kjernene. Når flere prøveholdere er klargjort i det første trinnet, og alle MAT-filene er lagret i samme mappe, vil alle MAT-filer i denne mappen bli behandlet.
    3. I CoreProcessor-verktøykassen klikker du på Manuell Tg-korreksjon, og velger deretter den utpakkede mappen for å sikre riktig orientering av det tverrgående og radiale planet til hvert kjernevolum, på samme måte som å montere fysiske prøver i en prøveholder før sliping med det tverrgående planet i sikte (Figur 7B).
      1. Noen tverrsnitt vises slik at brukeren kan se kornretningen. I det siste plottet (nederst til høyre) inspiser du skiven som presenteres, og tegner en linje for å indikere kornretningen. Dobbeltklikk for å rotere kjernen automatisk.
      2. Deretter vises en skjerm, her beskjærer du volumet på kjernen (figur 7C), og sørger for at rektangelet omfatter hele kjernediameteren. Dette er nødvendig fordi det sentrale punktet på rektangelet skal være så nær kjerneaksen som mulig (for riktig justering i RingIndicator-modulen).
        MERK: Hvis du skanner med høy oppløsning, velg bare materiale i kjernen på dette stadiet og bruk omformeren til å bytte til prøveholdertype 2. Dette er absolutt nyttig for ringporøse arter for eksempel.
    4. Utfør følgende valgfrie trinn i tilfelle feiljusterte, snudde eller ødelagte kjerner eller inkompatible bildeformater.
      1. Korreksjon av kjernetilt (kun for prøveholder 1): For automatisk å korrigere for kjernetilt (f.eks. når kjernen er litt skråstilt i sylinderen; Figur 7A). Dette er viktig for senere trinn. Velg den utpakkede mappen som ble opprettet i forrige trinn.
        MERK: Dette er normalt ikke nødvendig hvis du har en prøveholder type 2 eller type 3 (Figur 5) eller når alle prøver og prøveholdere er satt helt oppreist.
      2. Vend volumer: I tilfelle prøven ikke ble satt med barksiden ned (steinbarkretningen er ikke fra venstre til høyre), endre retningen ved å snu kjerner. Funksjonen ber om en mappe og vil opprette en ny mappe.
      3. Lim kjerner: Sy sammen store deler av individuelle kjerner virtuelt. Tanken er ikke å sy perfekt, men å sørge for at enkeltkjerner om nødvendig er i samme flersidige TIFF-volum. Bruk den ødelagte kjerneindikasjonen (se trinn 4.3.4.9) for å overvinne mellomrommene mellom kjernestykkene.
      4. Omformer: Hvis volumene har blitt manipulert i en annen programvarepakke og er lagret utenfor verktøykassen (f.eks. ImageJ), utfør dette trinnet for å få overskriftsinformasjonen riktig. Bruk dette trinnet for 16-biters flersidige TIFF-volumer som kommer fra en annen CT-skanner også, og for å bruke RingIndicator-verktøykassen.
        MERK: Alle trinnene herfra er for strukturretningskorreksjoner og til slutt tetthetsmåling og treringanalyse.
  3. Korrigere vinklene og indikere ringer i RingIndicator.
    NOTAT: Følgende trinn må tas kronologisk i RingIndicator-modulen: (i) visualisering av det tverrgående og radiale planet, (ii) strukturkorreksjon, (iii) oppretting av tetthetsprofilen, og (iv) indikasjon av ringene manuelt eller halvautomatisk.
    1. Utfør visualisering av tverrgående og radialt plan som beskrevet nedenfor.
      1. For å bli kjent med GUI, åpne verktøykassen og velg en flersidig TIFF-fil (en som ble opprettet etter utpakking og etter at tg ble korrigert, så fra mappenavnet Tg korrigert).
      2. Velg Halv tykkelse på stykkebilde for å vise et gjennomsnittsbilde av de sentrale X-stykkene, der X varierer fra 1-10 der 1 ikke er noe gjennomsnitt (dvs. bare viser det sentrale stykket), og 10 er et gjennomsnittsbilde av de 10 sentrale stykkene.
        MERK: Gjennomsnitt kan være fordelaktig for å fremheve ringkanter bedre, og undertrykke støy, på den annen side kan det også få ringkanter til å se mindre tydelige ut, spesielt når fibervinkelen er betydelig. Vennligst juster denne verdien i henhold til behovene. Det er viktig å nevne at dette kun er for visning, det påvirker ikke det underliggende volumet, og det påvirker heller ikke de eventuelle beregningene/resultatene.
      3. Inspiser det grafiske brukergrensesnittet (GUI). GUI inneholder en toppfigur med kjernens tverrplan og en bunnfigur med kjernens radialplan, og en meny (figur 8).
      4. For å laste inn et nytt kjernevolum, søk etter Volume > Load Volume-funksjonen for å velge en ny flersidig TIFF-fil i katalogen. Nå er brukeren klar til å indikere strukturretningen for deretter å indikere de faktiske treringene.
    2. Strukturkorreksjon for å lette automatiske årringindikasjoner.
      1. Klikk manuelt på bildet for å sette inn grønne streker for strukturkorrigering. Start med margen (eller den eldste ringen som er tilgjengelig) og avslutt med den nyeste ringen. Langs kjernen korrigeres for strukturelle avvik på både det tverrgående og det radiale planet.
      2. Sørg for å indikere ring- og fibervinkelen riktig, fordi alle påfølgende indikasjoner vil ta en interpolert vinkel mellom de respektive indikasjonene.
      3. Sett inn en grønn linje på det ene planet, det vil automatisk generere en på det andre planet. Etter at du har satt inn stolpen, flytter du nodene (hvite firkanter) på enden av linjen for å endre vinkelen. Bruk den midterste noden til å endre stolpeposisjonen. Juster størrelsen på nodene for enkel bruk.
      4. Etter hvert trinn, sørg for å trykke på Data > Eksport og Ringer > Eksport Ringer, for å sikre at ring- og fiberindikasjoner skrives til riktig .txt files. Gjennom alle korreksjoner, sørg for å alltid utføre disse to handlingene.
    3. Beregning av tetthetsprofilen.
      1. Bruk plottet Densitometri > Densitometry til å beregne tetthetsprofilen. Opprett og plott en tetthetsprofil ved å velge Overleggsplotting > Plotttetthetsprofil, som kan fungere som et overlegg på kjerneplanene.
      2. For MXD-beregning, angi en prosentandel (anbefalt er 20 %, f.eks. 20 % betyr at bare 20 % av de høyeste tetthetsverdiene er inkludert), for å ekskludere lavere verdier fra harpikskanaler, earlywood etc. For gjennomsnittlige tetthetsverdier bruker du 100%. For minimum tetthet bruk også 100%.
    4. Utfør manuell og/eller automatisk indikasjon av ringegrenser med ett venstre museklikk per ring som beskrevet nedenfor.
      MERK: Sett inn de samme grønne søylene som i trinn 4.3.2.1., denne gangen skal brukeren gjøre dette nå ring per ring (Figur 9).
      1. Bruk Overlay Plotting > Plot Density Profile for å visualisere tetthetsprofilen på bildet. Det er best å angi ringgrensen også i forbindelse med denne profilen.
        MERK: Åpne så mange forekomster fra verktøykassene som nødvendig, i kombinasjon med CoreComparison-verktøykassen (se videre).
      2. For automatiske indikasjoner (anbefalt for bartrær for eksempel), bruk Auto > Max/Min/Inflection deteksjon . Denne funksjonen vil automatisk indikere treringgrenser basert på tetthetsprofilen som ble opprettet i forrige trinn. For automatiske indikasjoner (fungerer best for boreale bartrær eller arter med klare ringgrenser definert av tetthetsprofilen), bruk Auto > Max/Min/Inflection deteksjon . Denne funksjonen vil automatisk indikere treringgrenser basert på tetthetsprofilen som ble opprettet i forrige trinn.
      3. Avhengig av arten (diffus-porøs/ringporøs eller bartrær), bruk maksimum/minimum eller kurvebøyning (rett etter tetthetstoppen) som treringgrensekriterium. Den første parameteren er en terskel for toppfunksjonen, den andre er en jevnere funksjon.
      4. Etter å ha utført de automatiserte ringindikasjonene, utfør automatisk forskyvning (med vindusstørrelse på 1 piksel og brukerdefinerte iterasjoner), mens du sørger for at ingen ringindikasjoner plottes på hverandre på grunn av denne forskyvningen, og kjør tetthetsdiagrammet på nytt.
      5. Endre hogstdatoen til året da økningskjernene ble tatt på levende trær eller en annen dato som passer. Standard er satt til 1900.
      6. I Overleggsplotting velger du Plotte ringer , og årene vises. Velg også planet du vil plotte ringer på og/eller tetthetsprofilen.
      7. Når det er to kjerner fullt indikert (f.eks. fra samme tre), gjør du parvise sammenligninger av kjerneringbreddekurver ved å åpne CoreComparison-verktøykassen. Åpne en RingIndicator-forekomst per kjerne og rediger indikasjonene om nødvendig. Eksporter dem igjen og få ut denne iterative og interaktive tilnærmingen for å få data av god kvalitet. I neste trinn (trinn 4.4.1.) gjør du dette for alle kjerner for å eksportere både TRW-dataene og de tilsvarende tetthetsverdiene.
      8. Kontroller doble ringposisjoner i alternativet Ringer > sjekk ringer ; Dette vil sjekke om noen indikasjoner har en posisjon utenfor bildene, samt ringer som overlapper, for eksempel i tilfelle et dobbeltklikk har skjedd to ganger på samme posisjon.
      9. For ødelagte kjerner som har biter og biter, start ved marven, og avgrense anomalier (luft på grunn av ødelagte kjerner, lyse flekker på grunn av harpikslommer, forurensning og råtne deler) som om de var ringer for å slette dem etterpå. Avslutt med treringgrensen til den sist dannede ringen og eksporter dataene. Prøv å unngå ødelagte kjerner under sampling (se trinn 1.1. og39).
        MERK: Både manglende og ødelagte ringer kan indikeres, se figur 10. To tilfeller er definert, ett der kjernen knekker midt i en ring, og ett der kjernen bryter på en ringgrense. For den første (figur 10A), angi gapet, legg merke til nummeret på det gapet etterfulgt av nummer 1 og lukk parentesene. Deretter vil programmet summere de to delene av ringen for å oppnå en riktig TRW-verdi. I det andre tilfellet er gapnummeret angitt etterfulgt av nummer 2, og programmet vil utelate denne delen (figur 10B).
      10. Ved å indikere ringer og generere tetthetsprofiler opprettes og lagres flere .txt filer i samme mappe som TIFF-filene med flere sider, og de viktigste er listet opp i tabell 1. Oppbevar disse .txt filene i samme mappe som TIFF-bildene, for å behandle dem videre i CoreComparison-modulen (trinn 5.4).
        MERK: For å beregne tetthetsverdier på en annen måte basert på rå tetthetsprofilen (for eksempel latewood-bredde vs earlywood-bredde45 eller andre beregninger som ikke støttes av CoreComparison- og CoreProcessor-verktøykassene), bruk zpos_corr og density_corr tekstfiler og bruk disse for slike beregninger.
  4. For å sammenligne TRW-serier og eksportere dataene via CoreComparison , følg trinnene nedenfor.
    MERK: Når du bruker denne verktøykassen, åpnes to vinduer samtidig, CoreComparison og PatternMatching-modulen. CoreComparison omhandler kryssdatering og eksport av TRW-data, mens PatternMatching-modulen kan brukes til å eksportere tetthetsprofiler og tetthetsverdier (MXD, minimum tetthet (MND), gjennomsnittlig tetthet og 4 kvartilverdier). Hovedmålet med CoreComparison er å generere TRW-verdier og tetthetsverdier, og å ha et grovt estimat av kryssdateringskvalitet, med en kobling til RindIndicator i tilfelle manglende ringer eller feil indikasjoner.
    1. Utfør følgende trinn for kryssdatering eller matching av ringbreddemønsteret med andre serier.
      1. Når RingIndicator-delen er fullført, velg tekstfilene som skal sammenlignes, og en skjerm åpnes med ringbredder, sammen med kryssdatering eller statistiske parametere som Gleichlaüfigkeit (GLK)46 og eller Spearman-korrelasjon mellom individuelle serier (figur 11).
      2. Hvis du vil gjøre endringer i ringindikasjonene (for eksempel under kryssdatering), åpner du RingIndicator på nytt, importerer data, eksporterer de endrede dataene og ringene, og bruker Oppdater-knappen i CoreComparison-modulen (se øverst til venstre) for å se endringene.
      3. Åpne flere RingIndicator-forekomster for å gjøre endringer i forskjellige treringserier og bruk flere skjermmonitorer for å gjøre dette.
      4. I GLK- og CORR-menyen (figur 11) utfører du en rekke handlinger relatert til GLK, for eksempel å terskelere tallene, eksportere GLK-verdiene til et regneark og rangere dem.
    2. Få TRW-verdier fra CoreComparison som beskrevet nedenfor.
      1. Bruk plotte- og eksportfunksjonen i CoreComparison til å endre forskyvningen mellom kurvene (en større verdi gir en mindre forskyvning). Visualiser TRW-dataene i et plott ved å velge Plotting og eksport > ringbredde.
      2. Eksporter TRW-dataene ved å klikke på Plotte og eksportere > eksportere RW-data. Eksporter ringebredder i regnearkformat eller i Tucson-format.
    3. Skaff tetthetsprofilene fra PatternMatching-modulen som beskrevet nedenfor.
      1. For å få tetthetsprofilene i regnearket, gå til PatternMatching-modulen , og etter å ha lastet inn profilene, i menyen Annet velg Plotting > eksporter korrigerte tetthetsprofiler.
      2. For å batchbehandle profiler eller for å vurdere dataene ved hjelp av forskjellige metoder, bruk de .txt filene fra tabell 1 direkte (se trinn 4.3.4.11).
    4. Hent MXD-, MND- og andre tetthetsverdier fra PatternMatching-modulen som beskrevet nedenfor.
      1. For å oppnå gjennomsnittlig tetthet, MXD, MND og kvartildata per trering, bruk annen plotting > eksport av grupperte data. Et regneark vil bli generert og kan finnes i samme mappe som TIFF-filene.
      2. Fanene i regnearket er beskrevet i tabell 2. Eksporter disse treringvariablene til Rstudio eller annen programvare for videre analyse.

Figure 6
Figur 6. Innhenting av tretetthetsverdier fra gråverdier. Konvertering av gråverdiene i bildet til faktiske tretetthetsestimater, gjennom kalibrering med et referansemateriale. (A) Prøveholder 1, med 60 μm oppløsning, som viser luftreferansen, hvit referanse og kjernen. (B) Prøveholder, ved 20 μm, luft, referanse og kjerne er også vist. Klikk her for å se en større versjon av denne figuren.

Figure 7
Figur 7. Forbehandlingstrinn for 3D-kjernevolumet. Forbehandling av trinn for 3D-kjernevolumet før visualisering og indikasjon av treringene. (A) Tilt (aksial) korreksjon, (B) tangentiell korreksjon, med de grå søylene som indikerer fiberretningen, (C) beskjæring av kjernevolumet for å oppnå et volum med bare treaktige voxels. Klikk her for å se en større versjon av denne figuren.

Figure 8
Figur 8. Skjermbilde av en kjerne. Skjermbilde av en kjerne (tangentiell bredde ca. 3 mm, oppløsning μm) åpnet i RingIndicator-verktøykassen. Øverste rute er den tverrgående visningen, den nederste ruten er den sirkulære visningen. Grønne søyler viser strukturindikasjonen (i dette tilfellet på ringgrensen), rød linje er tetthetsprofilen. De gule tallene indikerer kalenderår, og de blå tallene det generiske ringnummeret (teller fra den første indikasjonen). Klikk her for å se en større versjon av denne figuren.

Figure 9
Figur 9. Ringindikasjon og tetthetsprofilvisualisering i RingIndicator-modulen. Grønne linjer er indikasjoner, rød linje er tretetthetsprofilen. Klikk her for å se en større versjon av denne figuren.

Figure 10
Figur 10. Hvordan håndtere sprekker i kjernene. (A) Når det oppstår en sprekk i midten av ringen, vil det generiske ringnummeret (fra møllen) bli merket som et gap, og TRW vil bli beregnet ved å summere bredden på de to ringdelene. Parametere er 3 (nummer på ringen) og 1 (tilfelle 1: sprekk i midten av en ring)31. (B) Når det oppstår en sprekk ved en ringgrense, vil gapet bli utelatt fra TRW-beregningen. Parametere er 3 (ringnummer) og 2 (tilfelle 2: sprekk ved ringgrensen)31. Klikk her for å se en større versjon av denne figuren.

Figure 11
Figur 11. Skjermbilde av Core Comparison-modulen. Skjermbilde av Core Comparison-modulen, der ringbreddeserier er fordelt vertikalt for enkel visuell sammenligning. Den øverste ruten viser ringbredden til 4 kjerner fra Fagus sylvatica, den nederste venstre ruten viser Gleichlaüfigkeit (GLK) og den nederste høyre ruten Spearman-korrelasjonskoeffisienten. Klikk her for å se en større versjon av denne figuren.

Filnavn Forklaring
SAMPLENAME_density.txt Ukorrigerte tetthetsverdier for hele bildets lengde, og dermed ikke korrigert for ring- og fibervinkel
EKSEMPELNAVN _density_corr.txt jf. tidligere txt, men da med korrigerte tetthetsverdier
SAMPLENAME _ring-and-fibre.txt Ring- og fiberindikasjonsposisjoner og vinkler
EKSEMPELNAVN _zpos.txt plasseringen av treringgrensene på kjernen din, uten ring- og fiberkorreksjon
EKSEMPELNAVN _zpos.corr.txt idem som zpos, men deretter korrigert for ring- og fibervinkel
EKSEMPELNAVN _ringwidth.txt beregnede ringbredder, med tanke på ring- og fibervinkel

Tabell 1. Tekstfiler generert av RingIndicator. Liste over tekstfiler som genereres etter å ha angitt ringer og eksportert tetthetsprofilen i RingIndicator. Disse skal forbli i samme mappe som .tiff filen for å kunne åpnes i CoreComparison-modulen.

Trering variabel Forklaring
Gjennomsnittlig tetthet Gjennomsnittlig tetthet per årring
Maks tetthet halvbasert MXD, men kun basert på andre halvdel av treringen for å unngå at høye tetthetsverdier fra året før ikke er inkludert
Min tetthet Minste tetthet per trering
Spørsmål 1-spørsmål 4 Gjennomsnitts- og maksimumsverdier for hver kvartil av den intraårlige ringprofilen

Tabell 2. Detaljer om regnearket. Treringvariabler som eksporteres til et regneark med navnet, eksporterer grupperte data.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

Hvis målet er biomasseestimering eller trevekstøkning av mange prøver, det vil si interringsskala (figur 1), brukes prøveholder 1 (figur 5) til å skanne prøver for å oppnå tetthetsprofiler (se trinn 5.4.3) og estimater av trevekst, for eksempel for hurtigvoksende trær med stor TRW, noe som gir en grovere oppløsning. Figur 12 viser et eksempel på både møll-til-bark og aksial tetthetstrender for T. superba, en art fra Kongobassenget. Disse diagrammene var basert på skanninger av 110 μm fra treøkningskjerner tatt i forskjellige høydeposisjoner i stammen.

For ringskalaen (figur 1) som er målrettet av skannekjerner med prøveholder 2 (figur 5B), er treringanalyse og MXD-beregning mulig. Et eksempel på dette er figur 13, der en minimumstetthet (i dette tilfellet knyttet til nedbør i våtsesongen) og maksimal tetthetskronologi er plottet for kjerner av W. cedarbergensis fra Cedarbergberg-fjellene i Sør-Afrika26. Dette var basert på skanning av monterte kjerner med 10 μm oppløsning.

For den anatomiske skalaen (figur 1) tillater skanningskjerner med holder 3, det vil si flere kjerner i papirsugerør pakket sammen, en oppløsning på opptil 4 μm. Resultatet er vist i figur 14, hvor et røntgen-CT-bildeskive av eik (Q. robur) er vist, med både earlywood- og latewood-kar segmentert.

Figure 12
Figur 12. Radiale og aksiale tretetthetstrender. (A) Radiell variasjon av ovnstørr tretetthet (kg/m3) fra 46 Terminalia superba-trær fra Kongobassenget (DRC; data hentet fra 21), med minimum (min), gjennomsnitt og maksimum (maks) verdier, med en rå profil (rød) lagt over. (B) Radiell variasjon og aksial variasjon fra et enkelt Terminalia superba-tre , hvor det ved hvert høydeintervall på 1 m ble tatt og skannet en inkrementkjerne (23 kjerner totalt). Det er en økende tetthetstrend fra marg til bark (uthevet i henhold til fargelinjen), og en høyere tretetthet i den øvre stammen. Skanneoppløsning = 110 μm. Klikk her for å se en større versjon av denne figuren.

Figure 13
Figur 13. Kronologisk utvikling. En minimumstetthet og en maksimal senvedtetthetskronologi fra Widdringtonia cedarbergensis. Data hentet fra26. Skanneoppløsningen er 10 μm. Klikk her for å se en større versjon av denne figuren.

Figure 14
Figur 14. Høyoppløselig skanning av en eikeprøve. Eksempel på en segmentering av eikekar på Quercus robur skannet ved 4 μm. Segmentering ble utført ved hjelp av Octopus-analyseprogramvaren, ved hjelp av bilateral filtrering, terskel, en serie binære krympe- og utvidelsesoperasjoner, euklidisk avstandstransformasjon og til slutt merking av karene. Farge representerer karstørrelse, alt fra liten (mørkeblå) til stor (mørk oransje). Klikk her for å se en større versjon av denne figuren.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

Kritiske trinn i protokollen
Kritiske trinn i protokollen inkluderer riktig håndtering av inkrementboreren for å oppnå inkrementkjerner av høy kvalitet (trinn 1.1. og se39) for å unngå biter og biter. Deretter er det viktig at kjerner blir stående umontert (men se26), både for innsetting i prøveholderen (figur 5, se21) så vel som for riktig harpiksekstraksjon50 og for mulig fremtidig analyse. Rett før skanning (trinn 2.2.2.) er kondisjonering av prøvene i skannerrommet avgjørende for å unngå dimensjonsdeformasjoner på grunn av svingninger i fuktighet. Så, når ringene kan indikeres i RingIndicator-modulen, er det viktig at ringgrensene og vinklene er godt indikert, fordi tetthetstoppene kan flate ut, på samme måte som unøyaktige indikasjoner på klassiske tetthetsmetrisystemer13. Indikasjonen er også viktig for å ha korrekte ringbreddemål21. Det neste kritiske trinnet er riktig kryssdatering gjennom CoreComparison-modulen (trinn 4.4.1.). Hvis noen kjerner har feil indikasjoner, kan det være et miljøsignaltap51.

Modifikasjoner og feilsøking av teknikken
Merk at verktøykassene RingIndicator og CoreComparison også kan brukes til flatbed-bilder52 etter konvertering av dataene til riktig oppløsning i CoreProcessor-modulen. Derfor må DICOM-formatet (vanlig format for medisinske formål og brukes også for treprøver53) konverteres til .tiff. Avdelinger som har medisinsk CT-skanner kan bare bruke denne programvaren til type 1 inter-ring-skalaanalysetype med oppløsninger på rundt 200 μm.

Begrensninger ved teknikken
Ulempen med metoden er at det bare er noen få fasiliteter tilgjengelig for skanning for årringskala og anatomisk skala (som krever høyere oppløsning). Datamengde og datahåndtering kan være utfordrende for større volumer54. For svært høyoppløselige bilder av treets anatomi (f.eks. for ytterligere å belyse gropstrukturer etc.), se klassiske prosedyrer for bruk av mikroseksjoner for klassisk transmittert lysmikroskopi27, skanningselektronmikroskopi eller konfokalmikroskopi55.

Betydning i forhold til eksisterende metoder
Bruk av røntgen-CT-verktøykjeden for inkrementkjerner som presenteres her, har blitt testet for å vise pålitelige tetthetsverdier på grunn av kalibreringstrinnet (figur 6)56 og genererer MXD-verdier som kan sammenlignes med eksisterende tetthetsprosedyrer13.

Fremtidige anvendelser av teknikken
Eventuelle fremtidige anvendelser av teknikken kan inkludere bruk av dyp læring, blant annet for automatiserte ringindikasjoner og trevevskvantifiseringer57, spesielt for 3D-bilder.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Disclosures

Forfatterne har ingen interessekonflikter å avsløre.

Acknowledgments

Vi takker de tre anonyme korrekturleserne for deres tilbakemeldinger og forslag. Denne forskningen ble finansiert av BOF Special Research Fund for JVdB (BOF Starting Grant BOF. STG.2018.0007.01), for UGCT som et kompetansesenter (BOF. EXP.2017.0007) og som en kjernefasilitet (BOF. COR.2022.008), Forfatterne anerkjenner også Forskningsstiftelsen Flandern (G019521N og G009720N), og UGent Industrial Research Fund (IOF) for den økonomiske støtten til infrastrukturen gjennom tilskudd IOF. APP.2021.0005 (prosjekt FaCT F2021/IOF-Equip/021).

Materials

Name Company Catalog Number Comments
6 mm paper straws  http://artstraws.com/education/product/artstraws-thick-asst-cols/ Coring
Aluminium core holders
ASTM standard ASTM D 1107 – 96
Cardboard postal tubes https://www.rajapack.co.uk/envelopes-mailing-bags/postal-tubes/1-5-2mm-brown-cardboard-postal-tubes_PDT05623.html
Column drill
Computer hardware for reconstruction and analysis X-ray CT scanning
Cooling 
Drying oven
Ethanol 
Flask for under soxhlet (2000 ml)
Floral foam https://www.oasisfloral.eu/ Sample holder type 1
Glass beads to fill void volume of Soxhlet to save solvent
Glue
Hot water bath  https://www.memmert.com/products/water-baths/water-bath/#!filters=%7B%7D Soxhlet extraction
Increment borer  https://haglofsweden.com/project/increment-borers/
Plastic cylinder  Moonen et al. 2022  Sample holder type 2
Plastic cylinders
Reservoir
Tailored soxhlet apparatus 
Toluene 
Water pump 
X-ray CT scanner

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Björklund, J., et al. The utility of bulk wood density for tree-ring research. Dendrochronologia. 69 (September), 125880 (2021).
  2. Lachenbruch, B., Mcculloh, K. A. Traits, properties, and performance: How woody plants combine hydraulic and mechanical functions in a cell, tissue, or whole plant. New Phytologist. 204 (4), 747-764 (2014).
  3. Baker, T. R., et al. Variation in wood density determines spatial patterns in Amazonian forest biomass. Global Change Biology. 10 (5), 545-562 (2004).
  4. Bastin, J. F., et al. Wood specific gravity variations and biomass of central African tree species: The simple choice of the outer wood. PLoS ONE. 10 (11), 1-16 (2015).
  5. Chave, J., et al. Improved allometric models to estimate the aboveground biomass of tropical trees. Global Change Biology. 20 (10), 3177-3190 (2014).
  6. Chave, J., et al. Towards a worldwide wood economics spectrum. Ecology letters. 12, 351-366 (2009).
  7. Plourde, B. T., Boukili, V. K., Chazdon, R. L. Radial changes in wood specific gravity of tropical trees: inter- and intraspecific variation during secondary succession. Functional Ecology. 29 (1), 111-120 (2015).
  8. Decoux, V., Varcin, É, Leban, J. -M. Relationships between the intra-ring wood density assessed by X-ray densitometry and optical anatomical measurements in conifers. Consequences for the cell wall apparent density determination. Annals of Forest Science. 61, 251-262 (2004).
  9. Rathgeber, C. B. K., Decoux, V., Leban, J. M. Linking intra-tree-ring wood density variations and tracheid anatomical characteristics in Douglas fir (Pseudotsuga menziesii (Mirb.) Franco). Annals of Forest Science. 63 (7), 699-706 (2006).
  10. Ziemińska, K., Butler, D. W., Gleason, S. M., Wright, I. J., Westoby, M. Fibre wall and lumen fractions drive wood density variation across 24 Australian angiosperms. AoB PLANTS. 5, plt046 (2013).
  11. Ziemińska, K., Westoby, M., Wright, I. J. Broad anatomical variation within a narrow wood density range - A study of twig wood across 69 Australian angiosperms. PLoS ONE. 10 (4), 1-25 (2015).
  12. De Mil, T., et al. Wood density profiles and their corresponding tissue fractions in tropical angiosperm trees. Forests. 9 (12), 763 (2018).
  13. Björklund, J., et al. Scientific Merits and Analytical Challenges of Tree-Ring Densitometry. Reviews of Geophysics. 57 (4), 1224-1264 (2019).
  14. Maniatis, D., Saint André, L., Temmerman, M., Malhi, Y., Beeckman, H. The potential of using xylarium wood samples for wood density calculations: A comparison of approaches for volume measurement. IForest. 4 (1), 150-159 (2011).
  15. Lehnebach, R., et al. Wood density variations of legume trees in French Guiana along the shade tolerance continuum: Heartwood effects on radial patterns and gradients. Forests. 10 (2), 1-22 (2019).
  16. Longuetaud, F., et al. Within-stem maps of wood density and water content for characterization of species: a case study on three hardwood and two softwood species. Annals of Forest Science. 73 (3), 601-614 (2016).
  17. Steffenrem, A., Kvaalen, H., Dalen, K. S., Høibø, O. A. A high-throughput X-ray-based method for measurements of relative wood density from unprepared increment cores from Picea abies. Scandinavian Journal of Forest Research. 29 (5), 506-514 (2014).
  18. Vannoppen, A., et al. Dendrochronologia Using X-ray CT based tree-ring width data for tree growth trend analysis. Dendrochronologia. 44, 66-75 (2017).
  19. Maes, S. L., et al. Evaluating the robustness of three ring-width measurement methods for growth release reconstruction. Dendrochronologia. 46 (May), 67-76 (2017).
  20. Van Den Berge, S., et al. Biomass increment and carbon sequestration in hedgerow-grown trees. Dendrochronologia. 70 (September), 125894 (2021).
  21. De Mil, T., Vannoppen, A., Beeckman, H., Van Acker, J., Van den Bulcke, J. A field-to-desktop toolchain for X-ray CT densitometry enables tree ring analysis. Annals of Botany. 117 (7), 1187-1196 (2016).
  22. St. George, S., Esper, J. Concord and discord among Northern Hemisphere paleotemperature reconstructions from tree rings. Quaternary Science Reviews. 203, 278-281 (2018).
  23. Schweingruber, F., Fritts, H., Braker, O., Drew, L., Schar, E. The X-ray technique as applied to dendroclimatology. Tree-Ring Bulletin. 38, 61-91 (1978).
  24. Björklund, J., et al. Cell size and wall dimensions drive distinct variability of earlywood and latewood density in Northern Hemisphere conifers. New Phytologist. 216 (3), 728-740 (2017).
  25. Polge, H. Applications dans les domaines Technologique et Physiologique. Annales des sciences forestières. 23 (1), 215 (1966).
  26. De Mil, T., et al. A lonely dot on the map: Exploring the climate signal in tree-ring density and stable isotopes of clanwilliam cedar, South Africa. Dendrochronologia. 69 (November 2020), 125879 (2021).
  27. Jansen, S., et al. Preparation of wood specimens for transmitted light microscopy and scanning electron microscopy. Belgian Journal of Botany. 131 (1), 41-49 (1998).
  28. Gärtner, H., Nievergelt, D. The core-microtome: A new tool for surface preparation on cores and time series analysis of varying cell parameters. Dendrochronologia. 28 (2), 85-92 (2010).
  29. von Arx, G., Crivellaro, A., Prendin, A. L., Čufar, K., Carrer, M. Quantitative Wood Anatomy-Practical Guidelines. Frontiers in Plant Science. 7 (June), 781 (2016).
  30. Seftigen, K., et al. Prospects for dendroanatomy in paleoclimatology -- a case study on Picea engelmannii from the Canadian Rockies. Climate of the Past. 18 (5), 1151-1168 (2022).
  31. Castagneri, D., Regev, L., Boaretto, E., Carrer, M. Xylem anatomical traits reveal different strategies of two Mediterranean oaks to cope with drought and warming. Environmental and Experimental Botany. 133 (October), 128-138 (2017).
  32. Brodersen, C. R., et al. Automated analysis of three-dimensional xylem networks using high-resolution computed tomography. The New phytologist. 191 (4), 1168-1179 (2011).
  33. Van den Bulcke, J., et al. X-ray tomography as a tool for detailed anatomical analysis. Annals of Forest Science. 66 (5), 508 (2009).
  34. Williamson, G. B., Wiemann, M. C. Measuring wood specific gravity...Correctly. American journal of botany. 97 (3), 519-524 (2010).
  35. Masschaele, B., et al. HECTOR: A 240kV micro-CT setup optimized for research. Journal of Physics: Conference Series. 463 (1), 012012 (2013).
  36. Kak, A. C., Slaney, M. Principles of Computerized Tomographic Imaging. , Society for Industrial and Applied Mathematics. (2001).
  37. Van Den Bulcke, J., et al. Advanced X-ray CT scanning can boost tree ring research for earth system sciences. Annals of Botany. 124 (5), 837-847 (2019).
  38. Zwanenburg, E. A., Williams, M. A., Warnett, J. M. Review of high-speed imaging with lab-based x-ray computed tomography. Measurement Science and Technology. 33 (1), 012003 (2022).
  39. Gärtner, H., Cherubini, P., Schneider, L., Lucchinetti, S. Advanced Workflow for Taking High-Quality Increment Cores - New Techniques and Devices. JoVE. (193), e64747 (2023).
  40. Schweingruber, F. H., Fritts, H. C., Bräker, O. U. The X-ray technique as applied to dendroclimatology. Tree-Ring Bulletin. 38, (1978).
  41. Grabner, M., Wimmer, R., Gierlinger, N., Evans, R., Downes, G. M. Heartwood extractives in larch and effects on X-ray densitometry. Canadian Journal of Forest Research. 35 (12), 2781-2786 (2005).
  42. Schneider, C. A., Rasband, W. S., Eliceiri, K. W. NIH Image to ImageJ: 25 years of image analysis. Nature Methods. 9 (7), 671-675 (2012).
  43. Arganda-Carreras, I., et al. Trainable Weka Segmentation: A machine learning tool for microscopy pixel classification. Bioinformatics. 33 (15), 2424-2426 (2017).
  44. von Arx, G., Carrer, M. ROXAS - A new tool to build centuries-long tracheid-lumen chronologies in conifers. Dendrochronologia. 32 (3), 290-293 (2014).
  45. Koubaa, A., Zhang, S. Y. T., Makni, S. Defining the transition from earlywood to latewood in black spruce based on intra-ring wood density profiles from X-ray densitometry. Annals of Forest Science. 59 (5-6), 511-518 (2002).
  46. Buras, A., Wilmking, M. Correcting the calculation of Gleichläufigkeit. Dendrochronologia. 34, 29-30 (2015).
  47. Bunn, A. G. Statistical and visual crossdating in R using the dplR library. Dendrochronologia. 28 (4), 251-258 (2010).
  48. Zang, C., Biondi, F. Treeclim: an R package for the numerical calibration of proxy-climate relationships. Ecography. (November 2014), 1-6 (2014).
  49. Van den Bulcke, J., et al. Nondestructive research on wooden musical instruments: From macro- to microscale imaging with lab-based X-ray CT systems. Journal of Cultural Heritage. 27, S78-S87 (2017).
  50. Helama, S., Vartiainen, M., Kolström, T., Meriläinen, J. Dendrochronological investigation of wood extractives. Wood Science and Technology. 44 (2), 335-351 (2010).
  51. Black, B. A., et al. The value of crossdating to retain high-frequency variability, climate signals, and extreme events in environmental proxies. Global Change Biology. 22 (7), 2582-2595 (2016).
  52. Hubau, W., et al. The persistence of carbon in the African forest understory. Nature plants. 5 (2), 133-140 (2019).
  53. Stoffel, M., Klinkmüller, M. 3D analysis of anatomical reactions in conifers after mechanical wounding: First qualitative insights from X-ray computed tomography. Trees - Structure and Function. 27 (6), 1805-1811 (2013).
  54. Van den Bulcke, J., et al. Advanced X-ray CT scanning can boost tree-ring research for earth-system sciences. Annals of Botany. , 1-11 (2019).
  55. Ziaco, E., Biondi, F., Heinrich, I. Wood Cellular Dendroclimatology: Testing New Proxies in Great Basin Bristlecone Pine. Frontiers in Plant Science. 7 (October), 1-13 (2016).
  56. De Ridder, M., et al. High-resolution proxies for wood density variations in Terminalia superba. Annals of botany. 107 (2), 293-302 (2011).
  57. Resente, G., et al. Repeat! Artificial Intelligence for Quantitative Wood Anatomy. Frontiers in Plant Science. 12 (November), 1-14 (2021).

Tags

Søkeord: Trekjerneanalyse røntgencomputertomografi klimarekonstruksjon trerespons trevekst skanning med høy gjennomstrømning årringbredde maksimal senvedtetthet kvantitativ treanatomi tetthetsprofiler inkrementkjerner dendrokronologi
Trekjerneanalyse med røntgencomputertomografi
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

De Mil, T., Van den Bulcke, J. Tree… More

De Mil, T., Van den Bulcke, J. Tree Core Analysis with X-ray Computed Tomography. J. Vis. Exp. (199), e65208, doi:10.3791/65208 (2023).

Less
Copy Citation Download Citation Reprints and Permissions
View Video

Get cutting-edge science videos from JoVE sent straight to your inbox every month.

Waiting X
Simple Hit Counter