Waiting
Elaborazione accesso...

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

Environment

Анализ древовидных кернов с помощью рентгеновской компьютерной томографии

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

Здесь мы покажем, как обрабатывать древовидные керны с помощью набора инструментов рентгеновской компьютерной томографии. За исключением химической экстракции для некоторых целей, никакой дополнительной физической лабораторной обработки не требуется. Набор инструментов может быть использован для оценки биомассы, для получения данных MXD/ширины годичных колец деревьев, а также для получения количественных данных по анатомии древесины.

Abstract

Набор инструментов рентгеновской компьютерной томографии (КТ) представлен для получения данных о ширине годичных колец деревьев (TRW), максимальной плотности поздней древесины (MXD), других параметрах плотности и количественной анатомии древесины (QWA) без необходимости трудоемкой обработки поверхности или какой-либо физической подготовки образца. Основное внимание здесь уделяется инкрементным ядрам и процедурам сканирования с разрешением от 60 мкм до 4 мкм. Определены три шкалы, на которые следует смотреть на древесину: (i) межкольцевая шкала, (ii) кольцевая шкала, т.е. шкала анализа древесных колец и денситометрическая шкала, а также (iii) анатомическая шкала, последняя из которых приближается к обычному качеству тонкого среза. Специально разработанные держатели образцов для каждого из этих весов обеспечивают высокопроизводительное сканирование нескольких инкрементных ядер. Ряд программных процедур был специально разработан для эффективной обработки трехмерных рентгеновских КТ-изображений кернов деревьев для TRW и денситометрии. В данной работе кратко объясняются основные принципы проведения КТ, которые нужны для правильного понимания протокола. Протокол представлен для некоторых известных видов, которые обычно используются в дендрохронологии. Сочетание приблизительных оценок плотности, данных TRW и MXD, а также количественных анатомических данных позволяет нам расширять и углублять текущие анализы для реконструкции климата или реакции деревьев, а также развивать область дендроэкологии/климатологии и археологии.

Introduction

Плотность древесины является легко измеряемой переменной1, которая отражает как анатомические, так и химические свойства древесины2. При оценке биомассы надземной биомассы плотность древесины является важной весовой переменной 3,4,5, которая умножается на размеры дерева и коэффициент, представляющий содержание углерода в древесине. Плотность древесины тесно связана с механическими свойствами древесины6 и отражает историю жизни дерева7.

Плотность клеточной стенки измеряется как приблизительно 1500 кг/м³ и считается относительно постоянной8, однако следует учитывать и изменения плотности внутрикольцевой клеточной стенки 8,9. Древесные клетки (в основном трахеиды у хвойных деревьев, сосуды, паренхима и волокна у лиственных пород) ориентированы/имеют различную форму, а толщина клеточной стенки и размер просвета этих клеток варьируютсяв 10 раз. Таким образом, плотность древесины варьируется между деревьями, внутри дерева (осевая и поперечная) и в пределах коротких интервалов в пределах кольцадеревьев 11,12. Во многих случаях изменение плотности древесины в масштабе кольца также ограничивает границу годичных колецдерева 13. Плотность древесины и, в конечном счете, тканевые фракции в этой статье в целом разделены на три категории (т.е. три различные шкалы разрешения) в зависимости от цели исследования (Рисунок 1), как описано ниже.

Межкольцевая шкала: При измерении кусков древесины для этого образца получается одно значение. Это можно сделать через погружение в воду или геометрически14. Таким образом, можно получить общие технологические переменные биомассы или древесины. Чтобы учесть вариации от сердцевины до коры, эти куски дерева могут быть дополнительно разделены на блоки, которые измеряются вручную для получения информации о стратегии жизненного цикла. При переходе на рентгеновскую компьютерную томографию с низким разрешением, например, в медицинских сканерах17,18, данные TRW на средних и широких кольцах могут быть эффективно получены на многих образцах 18,19,20. Эта шкала также может быть использована для оценки биомассы от сердцевины до коры как умеренных, так и тропических деревьев 4,22, обычно с разрешением от 50 мкм до 200 мкм.

Кольцевая шкала: Древесина является регистратором прошлых условий окружающей среды. Наиболее известным параметром является ширина годичных колец деревьев (TRW), но для глобальных температурных реконструкций установлено, что рекорды максимальной плотности поздней древесины (MXD) являются лучшим показателем температуры22. MXD является легко измеряемой переменной23 и показателем толщины клеточной стенки и размера клеток на последних клетках годичного кольца, а на границе деревьев и бореальных участках положительно связаны с сезонной температурой воздуха24: чем теплее и длиннее лето, тем больше происходит одревеснение клеточной стенки, что, таким образом, увеличивает плотность этих последних клеток. Традиционные измерения, такие как иммерсивные и геометрические, менее точны для определения плотности на уровне кольца. В предыдущей работе была разработана цепочка инструментов для использования рентгеновской пленки на тонко нарезанных образцах25. Это вызвало революцию как в лесном хозяйстве, так и в более поздней палеоклиматологии15,18, определив максимальную плотность поздней древесины (MXD), т.е. пиковое значение плотности, часто находящееся в конце кольца, в качестве показателя летней температуры. Основной принцип заключается в том, что образцы распиливаются (примерно от 1,2 мм до 7 мм13) так, чтобы они были идеально параллельны осевому направлению, и образец помещается на чувствительную пленку, подверженную воздействию рентгеновского источника. Затем эти рентгенографические пленки считываются с помощью источника света, который определяет интенсивность и сохраняет профили и параметры годичных колец деревьев. Эти инструменты, однако, требуют значительного объема подготовки образцов и ручной работы. Недавно он был разработан для рентгеновской компьютерной томографии более стандартизированным способом или на основе установленных ядер26. Разрешение здесь колеблется от 10 мкм до 20 мкм. TRW также измеряется по этой шкале, особенно при работе с меньшими кольцами.

Анатомический масштаб: В этом масштабе (разрешение < 4 мкм) средние уровни плотности становятся менее значимыми, так как визуализируются основные анатомические особенности и можно измерить их ширину и пропорции. Как правило, это делается путем проведения микросрезов или оптического сканирования с высоким разрешением или сканирования μ-компьютерной томографии. Когда необходимо визуализировать ультраструктуру клеточных стенок, наиболее часто используемымметодом является сканирующая электронная микроскопия. На анатомическом уровне отдельные фракции тканей становятся видимыми, так что на основе изображений можно получить физиологические параметры. На основе индивидуальных анатомических параметров и плотности клеточной стенки древесины может быть получена анатомическая плотность для сравнения с традиционными оценками плотности древесины24.

Благодаря усовершенствованным методам секционирования и программному обеспечению для обработки изображений29,30, дендроанатомия30 была разработана для более точной записи древесины, как для более точной оценки MXD в хвойных деревьях, так и для измерения нескольких анатомических переменных широколиственных деревьев. На этой шкале измеряются фактические анатомические параметры, связанныес параметрами окружающей среды. При μКТ этот уровень также может быть получен32,33.

Поскольку древесина по своей природе гигроскопична и анизотропна, плотность древесины должна быть тщательно определена, а условия измерения должны быть указаны: как в духовке, кондиционированной (обычно с содержанием влаги 12%) или в сыром виде (как при вырубке в лесу)34. Для больших образцов и технических целей плотность древесины определяется как деление массы на ее объем при заданных условиях. Тем не менее, значение плотности древесины сильно зависит от масштаба, в котором она измеряется, например, от сердцевины до коры плотность древесины может удвоиться, а в масштабе колец (у хвойных деревьев) переход от ранней древесины к поздней также приводит к значительному увеличению плотности древесины, с пиком на кольцевой границе.

Здесь представлен протокол рентгеновской компьютерной томографии приращенных ядер для измерения особенностей в указанных выше 3 масштабах (рис. 1). Последние разработки в области рентгеновской компьютерной томографии могут охватить большинство этих масштабов благодаря гибкой конфигурации. Цели исследования определят окончательный протокол сканирования.

Решающим ограничивающим фактором (который неразрывно связан с масштабным характером плотности древесины и древесины в целом) является разрешение и время, необходимое для сканирования. Примеры демонстрируют, как: (i) получить профили плотности древесины в масштабе межкольцевого дерева для оценки биомассы в Terminalia superba из бассейна реки Конго, (ii) получить данные о плотности из кедра Clanwilliam (Widdringtonia cedarbergensis) на основе спирального сканирования на системе HECTOR35 и (iii) измерить параметры сосудов на скальных дубах в системе Nanowood. Оба сканера входят в комплект сканеров Центра рентгеновской томографии UGent (UGCT,

Figure 1
Рисунок 1: Общее методологическое дерево решений для рентгеновской компьютерной томографии. Строки указывают на шаги, которые необходимо предпринять, начиная с цели исследования и заканчивая окончательным форматом данных. Белые ящики — это шаги, которые актуальны для этого набора инструментов. Серые рамки — это шаги, которые могут быть выполнены с помощью другого программного обеспечения или R-пакетов, таких как dplr47 и Treeclim48 для анализа годичных колец деревьев, а также ROXAS44 , а также ImageJ42 или других (коммерческих) приложений для получения анатомических параметров древесины на основе КТ-изображений. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этой цифры.

Рентгенокомпьютерные исследования древесины
Настройка сканера: Стандартный рентгеновский компьютерный томограф состоит из рентгеновской трубки, рентгеновского детектора, поворотной ступени и набора двигателей для перемещения вращающейся ступени, а в большинстве случаев и детектора, вперед и назад (Рисунок 2).

Figure 2
Рисунок 2. Сканирующая система HECTOR . Система35, показывающая расстояние до детектора источника (SDD) и расстояние до объекта источника (SOD). Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этой цифры.

Большинство лабораторных систем имеют конусно-лучевую геометрию, что означает, что производимые рентгеновские лучи распределяются из выходного окна трубки в форме конуса-луча, что означает, что при изменении расстояния между объектом и трубкой (SOD = Источник-Объект-Расстояние) и детектором и трубкой (SDD = Источник-Детектор-Расстояние) увеличивается (см. обсуждение разрешения). Из-за проникающей способности рентгеновских лучей они проходят через объект, а интенсивность затухающего пучка является функцией энергии рентгеновского луча, химического состава объекта (атомного номера присутствующих элементов) и плотности материала. Учитывая постоянный энергетический спектр и постоянный состав материала древесины, затухание рентгеновского луча сильно зависит от плотности материала, что объясняет его использование для денситометрии. Затухание (или пропускание) может быть выражено законом Бера-Ламберта:

Equation 1

где I0 — входящий рентгеновский пучок, экспоненциально затухающий до проходящего рентгеновского пучка Id при распространении через вещество на расстояние d. Коэффициент линейного затухания μ зависит от ряда взаимодействий с материалом объекта. Таким образом, проекции являются записями проходящего луча.

Практически, объект устанавливается на вращающуюся сцену, выбираются подходящие СОД и СДД, также выбирается определенная мощность (связанная с размером, плотностью и составом объекта) и объект поворачивается на 360°, и во время этого вращения берется несколько проекций. Эти проекции затем используются для реконструкции внутренней структуры объекта. Существует несколько алгоритмов реконструкции, из которых наиболее часто используемые до сих пор основаны на аналитической схеме, разработанной десятилетия назад, опираясь на преобразование Радона и теорему среза Фурье. За более подробной информацией читатель отсылается к специализированной литературе36.

Загадка разрешения, объема данных и размера выборки: Разрешение является ключевым фактором в рентгеновской компьютерной томографии. В системах с обратной геометрией или геометрией параллельного луча, таких как синхротронные пучки, другие соображения играют роль. В этом протоколе обсуждается только стандартная лабораторная рентгеновская компьютерная томография с конусно-лучевой геометрией. Здесь важное значение имеет понятие увеличения, размера пикселя детектора и размера пятна. Увеличение определяется как отношение SDD/SOD. Далее, размер пикселя детектора, очевидно, также влияет на разрешение: чем меньше размер пикселя, тем выше разрешение, но в большинстве случаев поле зрения (FoV) также напрямую связано с размером пикселя и размером детектора (меньший размер пикселя, меньший FoV для того же количества пикселей). Кроме того, важен и размер пятна рентгеновского луча: чем больше размер пятна, тем ниже разрешение, а значит, можно увидеть меньше деталей.

Важно отметить, что можно получить разрешение, которое может быть выше, чем возможно в соответствии с вышеупомянутыми ограничениями, поэтому лучше использовать термин размер вокселя (воксель - это объемный пиксель) вместо разрешения. Кроме того, существуют и другие факторы, такие как резкость детектора, которые еще больше ограничивают истинное разрешение, с которым сканируется объект. Только истинная калибровка системы с использованием установленных целей дает правдивый ответ.

Однако в большинстве случаев размер воксела, с которым объект может быть просканирован, в основном ограничен размером объекта. Это означает, что чем больше объект, тем меньше будет размер воксела. Если объект не помещается в поле зрения детектора для определенного размера вокселов, то размер вокселя можно уменьшить, например, ограничив увеличение.

Время сканирования и объем данных важно учитывать при выборе желаемого размера воксела. В целом, чем меньше размер воксела, тем выше детализация, которую вы хотите увидеть, тем меньше выборка или чем меньше образцов можно отсканировать за один раз, тем больше времени требуется и чем больше объем данных будет собран. Представьте себе следующий теоретический пример: можно отсканировать образец размером 10 см x 10 см x 10 см на расстоянии 50 мкм за один раз с помощью определенной рентгеновской компьютерной томографии и захочется отсканировать тот же объем с точностью до 10 мкм, объем, который помещается в поле зрения, будет составлять всего 2 см x 2 см x 2 см. Предполагая, что это физически возможно. Это означает, что требуется 125 сканирований (разрешение в 5³ = 5 раз выше, масштабируется в степени 3 из-за объемного характера метода визуализации), чтобы охватить весь объем, и что объем данных также увеличится. Конечно, это всего лишь мысленный эксперимент, и нужно учитывать гораздо больше, чем просто решение. Для получения дополнительной информации читатель может ознакомиться с обзором возможностей сканирования37.

Гибкость инструментов для сканирования деревянных объектов: В последнее десятилетие многие компании поставляли рентгеновские компьютерные системы с аналогичной комплектацией, как HECTOR35. Обзор нескольких систем КТ, особенно оцененных по их временному разрешению, приведен в38.

В целом, гибкость и удобство использования рентгеновских компьютерных систем значительно улучшились. Многие системы позволяют сканировать широкий спектр объектов, что также относится и к системам в УГКТ. Приведенный ниже протокол продемонстрирован для системы HECTOR, которая подходит для анализа годичных колец деревьев. Однако протокол действителен для любой другой доступной системы, если это позволяют разрешение и формат данных.

Эти системы позволяют сканировать самые разные объекты. Несколько изображений различных деревянных объектов, отсканированных с помощью системы HECTOR, приведены на рисунке 3. Именно эта гибкость включает в себя три шкалы, которые мы представляем на рисунке 1, варьирующиеся от грубого разрешения до очень высокого.

Figure 3
Рисунок 3. Примеры настройки сканирования. (A) бревно, (B) виолончель49, (C) держатели образцов (тип 1) с древовидными ядрами для пакетного сканирования и (D) держатели образцов типа 2 с инкрементными сердечниками для спирального сканирования, установленные на вращательном столике HECTOR. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этой цифры.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

1. Отбор проб керна

  1. Возьмите образец дерева с помощью сверла Pressler. Обратитесь к источникам информации о том, как вручную создать керн дерева39. Этот набор инструментов представлен для сердечников 5,15 мм.
  2. Положите отклеенные сердцевины дерева в 6 мм бумажные трубочки или в любой другой приемник, не требующий клея. Не приклеивайте сердцевину дерева на деревянную опору. Если стержни уже были смонтированы, отсоедините их с помощью скальпеля/пилы или растворителя в зависимости от типа клея.
  3. Не заворачивайте их в пластиковые тубы, постарайтесь сначала высушить их, чтобы избежать роста плесени и грибкового гниения.
  4. Пишите карандашом на бумажных трубочках, так как при извлечении могут потускнеть надписи маркером.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Этот набор инструментов также подходит для стержней диаметром 4 мм. Можно использовать уже смонтированные и отшлифованные стержни, но их необходимо сначала размонтировать. Для археологических раскопок или остатков древесины необходимо изготовить образец размером с керн (путем распиливания/уменьшения размера) для сканирования.

2. Подготовка керна перед сканированием

  1. Проводите экстракцию этанолом/толуолом или этанолом или ацетоном40 по методу Сокслета в течение не менее 24 ч (рис. 4A, B). Это необходимо для обеспечения объема древесины без смолы, чтобы иметь точный расчет плотности (смола ослабляет сигнал, рисунок 4C13,41).
    1. Приготовьте раствор из 1000 мл этанола с 427 мл толуола (в соответствии с, например, ASTM D 1107 - 96) или чистого этанола или ацетона. Во многих университетах есть лабораторные стекольные мастерские, которые могут изготовить адаптированную версию аппарата Сокслета для кернов деревьев (рис. 4B).
    2. Наполните растворителем колбу с круглым дном и поместите образцы внутрь соломинок в подставку из нержавеющей стали в аппарате Сокслета с охладителем на лабораторном нагревателе. Допускайте не менее 6 сифонов в час.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Для охлаждения предпочтительно использовать замкнутый водяной контур (или любую другую современную систему охлаждения). В этом случае водяной насос циркулирует воду, хранящуюся в 100 л бассейне с таблетками хлора (чтобы избежать развития водорослей), со скоростью 120 л/ч (но это будет зависеть от размера аппарата Сокслета, а также от тепла, подаваемого нагревательным элементом). Воздушный охладитель используется для охлаждения воды в бассейне объемом 100 л. Для экономии растворителя стеклянные шарики могут быть использованы для заполнения пустого объема аппарата Сокслета.
    3. Регулярно проверяйте температуру и количество сифонов. Высушите ядра под химическим колпаком (для этого ознакомьтесь с политикой лаборатории), чтобы удалить остатки растворителя, или поставьте сушильный шкаф под химический колпак.
  2. Высушите ядра в течение 24 часов в сушильном шкафу (103,5 °C) под вытяжной вентиляцией и выполните горячую водяную баню (90 °C) или экстракцию горячей водой по методу Сокслета в течение 24 часов, как описано выше.
    1. Храните образцы в бумажных соломинках в стальных держателях для образцов. Снова высушите в сухой духовке в течение 24 часов при температуре 103,5 °C, затем выдержите до 60% относительной влажности (RH) перед сканированием.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Значение 60% в данном случае выбрано, потому что это приблизительно средние условия относительной влажности окружающей среды в комнате рентгеновской компьютерной томографии. Также можно использовать сухие образцы в духовке. Самым важным фактором является то, что все образцы сканируются в одинаковых условиях.
    2. В случае, если при извлечении воды бумажные соломинки вырождаются, поместите сердцевину дерева обратно в новые 6-миллиметровые бумажные соломинки21. Сердцевины диаметром 5,15 мм и 4 мм можно поместить в бумажные соломинки толщиной 6 мм.
    3. Убедитесь, что вся бумажная соломинка заполнена древесиной. Заверните оба конца соломинки вверх и обрежьте концы. Это позволяет легко вставлять соломинки в цилиндрический держатель.
    4. Убедитесь, что сторона камбия (коры) четко обозначена на сердцевине, потому что CoreProcessor и RingIndicator предполагают, что сторона коры опущена. Удалите кусочки, а также стержни с трещинами, так как с ними трудно работать.

Figure 4
Рисунок 4. Рабочий процесс извлечения и сушки кернов перед сканированием. (А) Приращенные стержни в бумажных соломинках сначала помещают в водяную баню, а затем в горячую смесь этанола и толуола с помощью аппарата Сокслета на 24 ч, затем сушат, помещают в водяную баню на 24 ч, затем снова сушат при 103,5 °C, затем кондиционируют перед сканированием. (B) Изображения адаптированной установки Soxhlet в Гентском университете. Несколько адаптированных аппаратов Сокслета прикреплены последовательно. Обратите внимание на алюминиевую фольгу и изоляционные трубки, чтобы растворитель или смесь растворителей оставались достаточно теплыми для экстракции. (C) Пример поверхности приращенного керна из Pinus longaeva до и после добычи. Смолы и другие экстрактивные вещества маскируют сигнал истинной плотности из-за затухания рентгеновских лучей. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этой цифры.

3. Сканирование керна

  1. Выберите подходящий тип держателя образца (рисунок 5), как описано ниже, в зависимости от цели исследования, как описано на рисунке 1.
    1. Для межкольцевой шкалы используйте держатель типа 1 - картонный и перфорированный флористический пенопласт.
    2. Для данных MXD используется держатель типа 2 - пластиковый держатель для образцов, который вмещает 6 ядер длиной 1-15 см и имеет диаметр 3 см.
    3. Используйте держатель типа 3 – для дендроанатомических целей, который заключается в простом связывании бумажных трубочек между собой.
  2. Загрузите сердцевину дерева в бумажные соломинки в держатель для образцов и заполните шаблон электронной таблицы, который можно скачать на https://dendrochronomics.ugent.be/#software. Каждая цифра соответствует заданному положению в держателе образца.
  3. Сканирование в рентгеновском центре μКТ: проконсультируйтесь со специалистом по рентгеновской компьютерной томографии для получения правильных настроек и протокола сканирования. О сканере, используемом в этом протоколе, см.37.
  4. Реконструкция отсканированных изображений: проконсультируйтесь со специалистом по рентгеновской компьютерной томографии для получения правильных настроек реконструкции или настроек, которые поставляются с компьютерным томографом (программным пакетом рентгеновского компьютерного томографа). Параметры реконструкции для этого протокола см.в разделе 37.

Figure 5
Рисунок 5. Типы держателей образцов и разрешение. Конструкция трех основных типов держателей, которые соответствуют (A) шкале межкольцевых колец, (B) шкале древесных колец и (C) анатомической шкале. Из-за результирующего размера количество выборок уменьшается с увеличением требуемого разрешения. Соответствующие 3D-рендеры для (D) межкольцевой шкалы (держатель 1), (E) ширины кольца и MXD (тип держателя 2) и (F) анатомических параметров (тип держателя 3). Масштабная линейка = 5 мм. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этой фигуры.

4. Получение данных TRW, данных о плотности и анатомических данных

  1. Начало работы с программным обеспечением.
    1. Для получения значений плотности (тип держателя 1 и 2) установите следующие три программных пакета: (i) CoreProcessor, (ii) RingIndicator и (iii) наборы инструментов CoreComparison от
    2. Поскольку эти наборы инструментов были сделаны в MATLAB, установите правильную среду выполнения компилятора MATLAB (MCR), доступную по адресу: http://nl.mathworks.com/products/compiler/mcr/. В настоящее время требуется версия MATLAB2022B. MCR бесплатен, как и 3 программных пакета.
    3. Рядом с папкой восстановленных томов сделайте новую пустую папку для файлов MAT (формат файла из MATLAB, в котором хранятся переменные и т.д.), например, matfiles_useful_name_sample_holder, это необходимо для хранения временных параметров.
    4. Убедитесь, что электронная таблица находится в папке с восстановленными томами, чтобы заполнить образцы на следующем этапе.
  2. Предварительная обработка основных томов с помощью CoreProcessor.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Для анатомических данных с высоким разрешением не требуется выполнять следующие этапы обработки (Рисунок 1), как только реконструированные объемы будут доступны, обратитесь к рекомендациям ImageJ для 3D-изображений42. Сегментация может быть выполнена с помощью плагина Weka43 Например, для обозначения сосудов на отдельных срезах12или в программных плагинах, таких как ROXAS44.
    1. Подготовка к извлечению керна: Подготовьте автоматическое извлечение инкрементных ядер (в зависимости от межкольцевой шкалы Рисунок 6A или кольцевой шкалы Рисунок 6B), как описано ниже.
      1. Выберите папку с восстановленными файлами (16-битные поперечные срезы TIFF) и файл электронной таблицы (XrayForm.xlsx).
      2. Выберите пустую папку из версии 4.1.3. Это папка, в которой CoreProcessor создаст файл MAT, который будет использоваться в версии 4.2.2. для массового извлечения керна.
      3. Выберите только что созданную пустую папку с файлом MAT или, если она не создана, выберите любую другую папку. Объем загружен, и появляется продольное поперечное сечение цилиндра, проверьте несколько горизонтальных срезов, чтобы убедиться, что все ядра и опоры были правильно установлены в цилиндр.
      4. Нажмите снизу вверх, чтобы выбрать срезы и оценить это. Эти сечения будут использоваться для следующего шага, поэтому щелкните по всей длине. Укажите темные (воздушные) и белые ссылки (рис. 6) столько раз, сколько указано в файле таблицы. Дважды кликайте после каждого выделения.
      5. Для держателя образца 1 осмотрите мультисит с 9 поперечными сечениями, созданный с помощью эталонного материала, чтобы проверить, был ли расчет плотности выполнен на древесине (а не на бумажной соломе или другом недревесном материале). Это необходимо для правильного преобразования в фактические значения плотности древесины.
      6. В новом всплывающем окне выберите каждое ядро отдельно, нарисовав вокруг него круг/эллипс. Выполните маркировку на основе информации из файла таблицы, проверьте правильность названия. Соблюдайте порядок заполнения шаблона. Вся информация хранится в файле MAT, который будет использоваться на следующем шаге для извлечения всех ядер сразу.
    2. Нажмите кнопку Mass Core Extraction (Массовое извлечение керна ), чтобы выполнить извлечение керна для всех ядер в данном цилиндре (которые были указаны в пункте 4.2.1.2), учитывая, что файлы метаданных и таблиц находятся в одной папке.
      ПРИМЕЧАНИЕ: При использовании Mass core extraction все ядра будут извлечены в соответствии с маркировкой пользователя (которые хранятся в папке с файлом mat). В результате этой операции будет создана новая папка с именем Extracted , содержащая все отдельные ядра. Когда на первом этапе подготовлено несколько держателей образцов и все файлы MAT хранятся в одной папке, все файлы MAT в этой папке будут обработаны.
    3. В наборе инструментов CoreProcessor нажмите « Ручная коррекция Tg», затем выберите папку «Извлеченные », чтобы обеспечить правильную ориентацию поперечной и радиальной плоскости каждого объема ядра, аналогично установке физических образцов в держатель образцов перед шлифовкой, держа в поле зрения поперечную плоскость (рис. 7B).
      1. Некоторые сечения отображаются таким образом, чтобы пользователь мог видеть направление волокон. На последнем графике (внизу справа) осмотрите представленный срез и проведите линию, указывающую направление волокон. Двойной щелчок для автоматического вращения ядра.
      2. Затем появляется экран, в котором обрезается объем ядра (рисунок 7C), следя за тем, чтобы прямоугольник охватывал весь диаметр ядра. Это необходимо потому, что центральная точка прямоугольника должна находиться как можно ближе к оси ядра (для корректного выравнивания в модуле RingIndicator).
        ПРИМЕЧАНИЕ: При сканировании с высоким разрешением на этом этапе выберите только материал внутри керна и используйте преобразователь для переключения на тип держателя образца 2. Это, безусловно, полезно, например, для кольцепористых видов.
    4. Выполните следующие необязательные действия в случае смещения, переворачивания или сломанных ядер или несовместимых форматов изображений.
      1. Коррекция наклона сердечника (только для держателя образца 1): Для автоматической коррекции наклона сердечника (например, когда сердечник слегка наклонен в цилиндре; Рисунок 7А). Это важно для последующих шагов. Выберите папку Extracted, созданную на предыдущем шаге.
        ПРИМЕЧАНИЕ: Обычно это не требуется, если у вас есть держатель образца типа 2 или типа 3 (Рисунок 5) или когда все образцы и держатели образцов расположены в идеальном вертикальном положении.
      2. Переворачивание объемов: В случае, если образец не был положен корой вниз (направление сердцевины не слева направо), измените направление, перевернув сердцевину. Функция запросит папку и создаст новую папку.
      3. Склеивание сердечников: Сшейте большие части отдельных сердечников виртуально. Идея состоит не в том, чтобы идеально сшить, а в том, чтобы при необходимости убедиться, что отдельные сердечники находятся в одном многостраничном объеме TIFF. Используйте индикатор сломанной сердцевины (см. шаг 4.3.4.9), чтобы преодолеть зазоры между частями сердцевины.
      4. Конвертер: Если тома были обработаны в другом программном пакете и сохранены за пределами панели инструментов (например, ImageJ), выполните этот шаг, чтобы получить правильную информацию в заголовке. Используйте этот шаг для 16-битных многостраничных томов TIFF, поступающих с другого компьютерного томографа, а также для использования набора инструментов RingIndicator.
        ПРИМЕЧАНИЕ: Все дальнейшие шаги относятся к коррекции направления структуры и, наконец, к денситометрии и анализу колец деревьев.
  3. Коррекция углов и индикация колец в RingIndicator.
    ПРИМЕЧАНИЕ: В модуле RingIndicator необходимо выполнить следующие шаги в хронологическом порядке: (i) визуализация поперечной и радиальной плоскости, (ii) коррекция структуры, (iii) создание профиля плотности и (iv) указание колец вручную или полуавтоматически.
    1. Выполните визуализацию поперечной и радиальной плоскости, как описано ниже.
      1. Чтобы ознакомиться с графическим интерфейсом, откройте панель инструментов и выберите многостраничный файл TIFF (тот, который был создан после извлечения и после исправления tg, поэтому из имени папки Tg corrected).
      2. Выберите Изображение половинной толщины среза, чтобы отобразить среднее изображение центральных X секторов, где X находится в диапазоне от 1 до 10, где 1 означает отсутствие усреднения (т.е. отображение только центрального среза), а 10 является средним изображением 10 центральных фрагментов.
        ПРИМЕЧАНИЕ: Усреднение может быть полезно для лучшего выделения кольцевых границ и подавления шума, с другой стороны, оно также может сделать кольцевые границы менее различимыми, особенно когда угол волокон значительный. Пожалуйста, настройте это значение в соответствии с потребностями. Важно отметить, что это только для отображения, это не влияет на базовый объем, а также не влияет на конечные расчеты/результаты.
      3. Проверьте графический интерфейс пользователя (GUI). Графический интерфейс пользователя содержит верхнюю фигуру с поперечной плоскостью ядра и нижнюю фигуру с радиальной плоскостью ядра, а также меню (рис. 8).
      4. Чтобы загрузить новый основной том, выполните поиск по функции Volume > Load Volume , чтобы выбрать новый многостраничный файл TIFF в каталоге. Теперь пользователь готов указать направление конструкции, чтобы впоследствии указать фактические годичные кольца дерева.
    2. Коррекция структуры для облегчения автоматической индикации годичных колец дерева.
      1. Вручную нажмите на изображение, чтобы вставить зеленые полосы для коррекции структуры. Начните с сердцевины (или самого старого кольца из доступных) и закончите самым последним кольцом. Вдоль ядра корректируют конструктивные отклонения как в поперечной, так и в радиальной плоскости.
      2. Убедитесь, что вы правильно указали кольцо и угол волокна, потому что все последующие показания будут иметь интерполированный угол между соответствующими показаниями.
      3. Вставьте зеленую полосу на одну плоскость, она автоматически сгенерирует ее на другой плоскости. После вставки стержня переместите узлы (белые квадраты) в конце стержня, чтобы изменить угол. Используйте средний узел для изменения положения стержня. Отрегулируйте размер узлов для удобства использования.
      4. После каждого шага обязательно нажимайте «Данные > экспорт» и «Кольца > экспорт колец», чтобы убедиться, что показания колец и волокон записаны в соответствующие файлы .txt. Во время всех исправлений обязательно выполняйте эти два действия.
    3. Расчет профиля плотности.
      1. Используйте график Денситометрия > Денситометрия для расчета профиля плотности. Создайте и построите профиль плотности, выбрав "Наложение" > "Профиль плотности плотности", который может служить наложением на плоскости ядра.
      2. Для расчета MXD укажите процент (рекомендуется 20%, например, 20% означает, что включены только 20% от самых высоких значений плотности), чтобы исключить более низкие значения из смоляных каналов, ранней древесины и т. д. Для средних значений плотности используйте 100%. Для минимальной плотности также используйте 100%.
    4. Выполняйте ручную и/или автоматическую индикацию границ кольца с помощью одного щелчка левой кнопкой мыши для каждого кольца, как описано ниже.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Вставьте те же зеленые полоски, что и в шаге 4.3.2.1., на этот раз пользователь должен сделать это сейчас на звонке (Рисунок 9).
      1. Используйте функции Наложение > Профилю плотности для визуализации профиля плотности на изображении. Лучше всего указывать границу кольца также в сочетании с этим профилем.
        ПРИМЕЧАНИЕ: Откройте столько экземпляров из наборов инструментов, сколько необходимо, в сочетании с набором инструментов CoreComparison (см. далее).
      2. Для автоматических индикаций (например, рекомендуется для хвойных деревьев) используйте автоматическое обнаружение > Max/Min/Inflection . Эта функция автоматически укажет границы годичных колец дерева на основе профиля денситометрии, созданного на предыдущем шаге. Для автоматических индикации (лучше всего подходит для бореальных хвойных деревьев или пород с четкими кольцевыми границами, определяемыми профилем плотности) используйте автоматическое обнаружение > Max/Min/Inflection . Эта функция автоматически укажет границы годичных колец дерева на основе профиля денситометрии, созданного на предыдущем шаге.
      3. В зависимости от вида (диффузно-пористый/кольцевидно-пористый или хвойный) в качестве критерия границы кольца дерева используйте максимум/минимум, или перегиб кривой (сразу после пика плотности). Первый параметр — порог для функции пика, второй — более плавная функция.
      4. После выполнения автоматической индикации колец выполните автоматический сдвиг (с размером окна 1 пиксель и пользовательскими итерациями), убедившись, что из-за этого сдвига не отображаются ни одна индикация колец друг на друге, и повторно запустите график денситометрии.
      5. Измените дату рубки на год, в котором были взяты приращенные керны на живых деревьях, или на любую другую подходящую дату. Значение по умолчанию установлено на 1900.
      6. В окне "Наложение графиков" выберите "Построить кольца", после чего отобразятся годы. Также выберите плоскость, на которой будут построены кольца и/или профиль плотности.
      7. После того, как два ядра полностью обозначены (например, из одного дерева), выполните попарное сравнение кривых ширины кольца ядра, открыв набор инструментов CoreComparison. Откройте один экземпляр RingIndicator на ядро и при необходимости отредактируйте показания. Экспортируйте их еще раз и используйте этот итеративный и интерактивный подход для получения данных хорошего качества. На следующем шаге (шаг 4.4.1.) сделайте это для всех ядер, чтобы экспортировать как данные TRW, так и соответствующие значения плотности.
      8. Проверьте положение двойного кольца в опции Кольца > Проверьте кольца ; Это позволит проверить, имеют ли какие-либо указания положение за пределами изображений, а также перекрываются ли кольца, например, в случае, если двойной щелчок произошел дважды в одном и том же положении.
      9. Для сломанных ядер, у которых есть кусочки и кусочки, начните с сердцевины и разграничьте аномалии (воздух из-за сломанных ядер, светлые пятна из-за смоляных карманов, загрязнения и гнилые части), как если бы они были кольцами, чтобы затем удалить их. Завершите границей кольца дерева последнего сформированного кольца и экспортируйте данные. Старайтесь избегать поломки кернов во время отбора проб (см. шаги 1.1 и39).
        ПРИМЕЧАНИЕ: Могут быть указаны как отсутствующие, так и сломанные кольца, см. Рисунок 10. Определены два случая, в одном из которых ядро ломается в середине кольца, а в другом — на границе кольца. Для первого (рис. 10A) укажите зазор, запишите номер этого промежутка, за которым следует цифра 1, и закройте скобки. Затем программа просуммирует две части кольца, чтобы получить правильное значение TRW. Во втором случае указывается номер зазора, за которым следует цифра 2, и программа пропустит этот участок (рисунок 10B).
      10. Путем указания колец и генерации профилей плотности создается несколько .txt файлов, которые хранятся в той же папке, что и многостраничные файлы TIFF, а наиболее важные из них перечислены в таблице 1. Храните эти файлы .txt в той же папке, что и изображения TIFF, чтобы в дальнейшем обрабатывать их в модуле CoreComparison (шаг 5.4).
        ПРИМЕЧАНИЕ: Для вычисления значений плотности другим способом на основе необработанного профиля плотности (например, ширина поздней древесины против ширины ранней древесины45 или другие метрики, не поддерживаемые наборами инструментов CoreComparison и CoreProcessor), используйте текстовые файлы zpos_corr и density_corr и используйте их для таких расчетов.
  4. Для сравнения серий TRW и экспорта данных с помощью CoreComparison выполните следующие действия.
    ПРИМЕЧАНИЕ: При использовании этого набора инструментов одновременно открываются два окна: модуль CoreComparison и модуль PatternMatching. CoreComparison занимается перекрестным датированием и экспортом данных TRW, в то время как модуль PatternMatching может быть использован для экспорта профилей плотности и значений плотности (MXD, минимальная плотность (MND), средняя плотность и значения 4 квартиля). Основной целью CoreComparison является генерация значений TRW и значений плотности, а также получение грубой оценки качества перекрестного датирования с привязкой к RindIndicator в случае отсутствия колец или неправильных указаний.
    1. Выполните следующие шаги для перекрестного датирования или сопоставления образца ширины кольца с другими рядами.
      1. После завершения работы над разделом RingIndicator выберите текстовые файлы для сравнения, и откроется экран с шириной кольца, а также перекрестным датированием или статистическими параметрами, такими как Gleichlaüfigkeit (GLK)46 и/или корреляция Спирмена между отдельными рядами (рис. 11).
      2. Чтобы внести изменения в показания колец (например, во время перекрестного датирования), повторно откройте RingIndicator, импортируйте данные, экспортируйте измененные данные и кольца, а также используйте кнопку Обновить в модуле CoreComparison (см. верхнюю левую сторону), чтобы увидеть изменения.
      3. Откройте несколько экземпляров RingIndicator, чтобы внести изменения в различные ряды колец дерева, и используйте для этого несколько экранных мониторов.
      4. В меню GLK и CORR (рис. 11) выполните ряд действий, связанных с GLK, таких как пороговое значение цифр, экспорт значений GLK в электронную таблицу и их ранжирование.
    2. Получите значения TRW из CoreComparison, как описано ниже.
      1. Используйте функцию построения графиков и экспорта в CoreComparison, чтобы изменить смещение между кривыми (большее значение приводит к меньшему смещению). Визуализируйте данные TRW на графике, выбрав Печать и экспорт > ширину кольца.
      2. Экспортируйте данные TRW, щелкнув Построение и экспорт > Экспорт данных RW. Экспортируйте ширину кольца в формате электронной таблицы или в формате Tucson.
    3. Получите профили плотности из модуля PatternMatching, как описано ниже.
      1. Чтобы получить профили плотности в таблице, перейдите в модуль PatternMatching , и после загрузки профилей, в меню Другое выберите Построение > Экспорт скорректированных профилей плотности.
      2. Для пакетного составления профилей процессов или для оценки данных с помощью различных методов непосредственно используйте файлы .txt из таблицы 1 (см. шаг 4.3.4.11).
    4. Получите MXD, MND и другие значения плотности из модуля PatternMatching, как описано ниже.
      1. Для получения данных о средней плотности, MXD, MND и квартиле на кольцо дерева используйте инструменты Другие графики > Экспорт кластеризованных данных. Будет создана электронная таблица, которую можно будет найти в той же папке, что и файлы TIFF.
      2. Вкладки в таблице подробно описаны в таблице 2. Экспортируйте эти переменные древесных колец в Rstudio или другое программное обеспечение для дальнейшего анализа.

Figure 6
Рисунок 6. Получение значений плотности древесины из значений серого. Преобразование значений серого на изображении в фактические оценки плотности древесины путем калибровки с помощью эталонного материала. (A) Держатель образца 1 с разрешением 60 мкм, показывающий эталон воздуха, белый эталон и керн. (B) Держатель образца, при длине волны 20 мкм, также показаны воздух, эталон и керн. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этой цифры.

Figure 7
Рисунок 7. Этапы предварительной обработки 3D объема ядра. Предварительная обработка 3D объема ядра перед визуализацией и указанием годичных колец. (А) коррекция наклона (осевой), (В) тангенциальная коррекция, с серыми полосами, обозначающими направление волокон, (В) обрезка объема ядра для получения объема только с древесными вокселями. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этой цифры.

Figure 8
Рисунок 8. Скриншот ядра. Скриншот ядра (ширина по касательной примерно 3 мм, разрешение μм), открытого в наборе инструментов RingIndicator. Верхняя панель - это поперечный вид, нижняя панель - радиальный. Зелеными полосами обозначена структура (в данном случае на границе кольца), красной линией – профиль плотности. Желтые цифры обозначают календарный год, а синие цифры – общий номер кольца (считая от первого указания). Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этой цифры.

Figure 9
Рисунок 9. Индикация кольца и визуализация профиля плотности в модуле RingIndicator. Зеленые линии – это индикаторы, красные – профиль плотности древесины. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этой цифры.

Figure 10
Рисунок 10. Как бороться с трещинами в ядрах. (A) Когда в середине кольца возникает трещина, общий номер кольца (начиная с сердцевины) будет помечен как зазор, а TRW будет рассчитан путем суммирования ширины двух частей кольца. Параметры: 3 (номер кольца) и 1 (случай 1: трещина в середине кольца)31. (B) Когда трещина возникает на границе кольца, зазор будет исключен из расчета TRW. Параметры 3 (номер кольца) и 2 (случай 2: трещина на границе кольца)31. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этой цифры.

Figure 11
Рисунок 11. Скриншот модуля Core Comparison. Скриншот модуля сравнения ядер, в котором ряды ширины колец распределены вертикально для удобства визуального сравнения. Верхняя панель показывает ширину кольца 4 ядер из Fagus sylvatica, нижняя левая панель показывает Gleichlaüfigkeit (GLK), а нижняя правая панель - коэффициент корреляции Спирмена. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этой цифры.

Имя файла Объяснение
SAMPLENAME_density.txt Нескорректированные значения плотности по всей длине изображения, т.е. без поправки на кольцо и угол волокна
SAMPLENAME _density_corr.txt ср. предыдущий txt, но затем с исправленными значениями плотности
SAMPLENAME _ring-and-fibre.txt Индикация положения и углов кольца и волокна
SAMPLENAME _zpos.txt Положение границ годичных колец на корпусе, без коррекции колец и волокон
SAMPLENAME _zpos.corr.txt idem как zpos, но затем скорректирован на кольцевой и волоконный угол
SAMPLENAME _ringwidth.txt Рассчитанная ширина кольца с учетом угла кольца и волокна

Таблица 1. Текстовые файлы, сгенерированные RingIndicator. Список текстовых файлов, которые генерируются после указания колец и экспорта профиля плотности в RingIndicator. Они должны оставаться в той же папке, что и файл .tiff, чтобы их можно было открыть в модуле CoreComparison.

Переменная годичных колец дерева Объяснение
Средняя плотность Средняя плотность на годичную колгоду
Максимальная плотность на половинном основании MXD, но только на основе второй половины годичных колец, чтобы избежать включения высоких значений плотности предыдущего года
Минимальная плотность минимальная плотность на годичное кольцо
1-4 кварталы средние и максимальные значения для каждого квартиля внутригодового кольцевого профиля

Таблица 2. Детали электронной таблицы. Переменные древовидных колец, которые экспортируются в электронную таблицу с именем «Экспорт кластеризованных данных».

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

Если целью является оценка биомассы или приращения роста дерева большого количества образцов, т.е. межкольцевая шкала (рис. 1), то держатель образца 1 (рис. 5) используется для сканирования образцов с целью получения профилей плотности (см. шаг 5.4.3) и оценки роста деревьев, например, для быстрорастущих деревьев с большим TRW, что позволяет получить более низкое разрешение. На рисунке 12 показан пример тенденций изменения плотности сердцевины и осевой плотности T. superba, вида из бассейна реки Конго. Эти диаграммы были основаны на сканировании 110 мкм с кернов деревьев, полученных на различных высотах ствола.

Для кольцевой шкалы (рис. 1), на которую нацелены сканирование кернов с держателем образца 2 (рис. 5B), возможен анализ древесных колец и расчет MXD. В качестве примера можно привести рисунок 13, на котором показана хронология минимальной плотности (в данном случае связанной с осадками в сезон дождей) и максимальной плотности для кернов W. cedarbergensis из гор Седарберг в Южной Африке26. Это было основано на сканировании смонтированных ядер с разрешением 10 мкм.

Для анатомической шкалы (рис. 1) сканирование кернов с держателем 3, т. е. нескольких ядер в бумажных соломинках, обернутых вместе, позволяет получить разрешение до 4 мкм. Результат показан на рисунке 14, где показано рентгеновское компьютерное изображение среза дуба (Q. robur) с сегментированными сосудами как ранней, так и поздней древесины.

Figure 12
Рисунок 12. Тенденции радиальной и осевой плотности древесины. (A) Радиальное изменение плотности древесины в печи (кг/м3) из 46 деревьев Terminalia superba из бассейна реки Конго (ДРК; данные получены из 21 дерева) с минимальными (минимальными), средними и максимальными (максимальными) значениями, с наложением исходного профиля (красный). (B) Радиальная вариация и осевая вариация на основе одного дерева Terminalia superba , где на каждом интервале высоты в 1 м был взят и отсканирован приращенный керн (всего 23 керна). Наблюдается тенденция к увеличению плотности от сердцевины до коры (выделено в соответствии с цветовой шкалой) и более высокая плотность древесины в верхнем стебле. Разрешение сканирования = 110 мкм. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

Figure 13
Рисунок 13. Разработка хронологии. Хронология минимальной плотности и максимальной плотности поздней древесины из Widdringtonia cedarbergensis. Данные извлечены изпункта 26. Разрешение сканирования составляет 10 мкм. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

Figure 14
Рисунок 14. Скан образца дуба с высоким разрешением. Пример сегментации дубовых сосудов на Quercus robur , отсканированном при 4 мкм. Сегментация была выполнена с помощью аналитического программного обеспечения Octopus с использованием билатеральной фильтрации, порогового значения, серии операций бинарного сжатия и расширения, преобразования евклидов расстояний и, наконец, маркировки сосудов. Цвет представляет размер сосуда, варьирующийся от маленького (темно-синий) до большого (темно-оранжевый). Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этой цифры.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

Критические шаги в рамках протокола
Важнейшие шаги в рамках протокола включают в себя надлежащую обработку инкрементного сверла для получения высококачественных инкрементных ядер (шаг 1.1 и см.39), чтобы избежать битов и кусочков. Далее, важно, чтобы стержни оставались неразмонтированными (но см.26) как для установки в держатель образца (рис. 5, см.21), так и для надлежащего извлечения смолы50 и для возможного будущего анализа. Непосредственно перед сканированием (шаг 2.2.2.) необходимо подготовить образцы в помещении сканера, чтобы избежать деформации размеров из-за колебаний влажности. Затем, после того как кольца могут быть обозначены в модуле RingIndicator, важно, чтобы границы и углы колец были хорошо обозначены, поскольку пики плотности могут сглаживаться, подобно неточным показаниям в классических системах денситометрии13. Индикация также важна для правильного измерения ширины кольца21. Следующим важным шагом является правильное перекрестное датирование через модуль CoreComparison (шаг 4.4.1). Если некоторые жилы имеют неправильные показания, то могут произойти потери сигнала окружающей среды51.

Модификации и устранение неисправностей техники
Обратите внимание, что наборы инструментов RingIndicator и CoreComparison могут быть использованы и для планшетных изображений52 после преобразования данных в нужное разрешение в модуле CoreProcessor. Поэтому формат DICOM (общий формат для медицинских целей, а также используется для образцов древесины53) необходимо преобразовать в .tiff. Отделения, в которых есть медицинский компьютерный томограф, могут использовать это программное обеспечение только для анализа типа 1 межкольцевой шкалы с разрешением около 200 мкм.

Ограничения методики
Недостатком метода является то, что существует всего несколько доступных возможностей для сканирования в масштабе годичных колец деревьев и анатомического масштаба (которые требуют более высокого разрешения). Большие объемы данных и их обработка могут быть затруднены при больших объемах54. Для получения изображений анатомии древесины с очень высоким разрешением (например, для дальнейшего выяснения структур ямок и т.д.) обратитесь к классическим процедурам использования микросрезов для классической микроскопии в проходящем свете27, сканирующей электронной микроскопии или конфокальной микроскопии55.

Значимость по отношению к существующим методам
Использование набора инструментов рентгеновской компьютерной томографии для инкрементных ядер, представленных здесь, было проверено как показывающее надежные значения плотности благодаря этапу калибровки (рис. 6)56 и генерирует значения MXD, сопоставимые с существующими процедурами денситометрии13.

Будущее применение этого метода
Любые будущие применения этого метода могут включать применение глубокого обучения, в том числе для автоматизированных индикации колец и количественного определения древесных тканей57, в частности, для 3D-изображений.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Disclosures

У авторов нет конфликта интересов, который можно было бы раскрыть.

Acknowledgments

Мы благодарим трех анонимных рецензентов за их отзывы и предложения. Данное исследование было профинансировано Специальным исследовательским фондом BOF для JVdB (BOF Starting Grant BOF. STG.2018.0007.01), для УГКТ как центра экспертизы (BOF. EXP.2017.0007) и в качестве основного объекта (BOF. COR.2022.008), авторы также выражают признательность Исследовательскому фонду Фландрии (G019521N и G009720N) и Фонду промышленных исследований UGent (IOF) за финансовую поддержку инфраструктуры в виде гранта IOF. APP.2021.0005 (проект 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

Ключевые слова: Анализ кернов деревьев рентгеновская компьютерная томография реконструкция климата реакция деревьев рост древесины высокопроизводительное сканирование ширина годичных колец деревьев максимальная плотность поздней древесины количественная анатомия древесины профили плотности приращения кернов дендрохронология
Анализ древовидных кернов с помощью рентгеновской компьютерной томографии
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