КАРТОЧКА ПРОЕКТА ФУНДАМЕНТАЛЬНЫХ И ПОИСКОВЫХ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ,
ПОДДЕРЖАННОГО РОССИЙСКИМ НАУЧНЫМ ФОНДОМ
Информация подготовлена на основании данных из Информационно-аналитической системы РНФ, содержательная часть представлена в авторской редакции. Все права принадлежат авторам, использование или перепечатка материалов допустима только с предварительного согласия авторов.
ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ
Номер проекта 23-24-10064
НазваниеИдентификация древесин и коры отдельных групп хвойных и цветковых растений на основе методов многомерной статистики и компьютерного зрения
Руководитель Котина Екатерина Леонидовна, Кандидат биологических наук
Организация финансирования, регион Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Ботанический институт им. В.Л. Комарова Российской академии наук , г Санкт-Петербург
Конкурс №76 - Конкурс 2023 года «Проведение фундаментальных научных исследований и поисковых научных исследований малыми отдельными научными группами» (региональный конкурс)
Область знания, основной код классификатора 04 - Биология и науки о жизни; 04-102 - Ботаника
Ключевые слова Древесина, кора, флоэма, анатомия, идентификация, археология, палеоботаника, Salix, Populus, Chosenia, Juniperus, компьютерное зрение, многомерная статистика
Код ГРНТИ34.03.00
ИНФОРМАЦИЯ ИЗ ЗАЯВКИ
Аннотация
Задача настоящего проекта – разработка методов идентификации древесины и коры на основе анатомических и морфологических признаков для представителей родов можжевельник (Juniperus , сем. Cupressaceae), ива, тополь и чозения (Salix, Populus и Chosenia, сем. Salicaceae) с использованием методов многомерной статистики и распознавания образов (алгоритмы компьютерного зрения). Остатки стволов и ветвей можжевельника, ивы и тополя встречаются в неогеновых и четвертичных отложениях на обширной территории России, Западной Европы и Малой Азии. Эти породы с глубокой древности использовались человеком, на что указывают многочисленные археологические находки древесины, часто с остатками коры из Средиземноморья и других регионов Евразии. В наши дни древесина и кора также находит разнообразные применения. Вместе с тем, идентификация растительных остатков (их таксономическая принадлежность), как относящихся к этим группам растений, так и в целом, вызывает серьезные затруднения. Разработка простых и надёжных методов идентификации материалов растительного происхождения поможет в решении сложных вопросов в области палеоботаники и археологии, а также для решения различных прикладных задач, связанных с деревообработкой, реставрацией, судебной и таможенной экспертизой и т.д. Традиционный способ идентификации растительных материалов основан на методах сравнительной анатомии и морфологии. Новые методы, такие как ДНК-баркодинг или хемотипирование, имеют ряд преимуществ. Но, они дороги в исполнении и практически неприменимы для хрупких археологических и ископаемых образцов. По этой причине недорогой в исполнении и универсальный способ определения растительных материалов, основанный на методах классической анатомии и морфологии сохраняет своё значение для науки и практики. В случае недостаточно четких качественных различий в структурах исследуемого материала, можно обратиться к количественным признакам, к примеру, таким как длина волокон и проводящих элементов их диаметр, количественное распределение и так далее.
Привлечение для определения растительных материалов количественных признаков (к примеру, длина и диаметр проводящих элементов, волокон, параметры лучей ксилемы и флоэмы) и нетрадиционных подходов к их анализу – таких как многомерная статистика и распознавание изображений с помощью машинного обучения – открывают новые возможности для развития методов идентификации. Настоящий проект направлен на обновление и усовершенствование методов идентификации растительных материалов и позволит сделать определение образцов проще, удобнее и результативнее.
При реализации проекта впервые будут разработаны надёжные методы идентификации тканей ствола таких групп растений как Juniperus (Cupressaceae), Salix, Populus и Chosenia (Salicaceae), основанные на статистическом анализе данных о межвидовой вариации количественных и качественных анатомических признаков в этих группах. Кроме того, для представителей Salicaceae будет исследовано разнообразие признаков коры и особенности их онтогенетической изменчивости. Для указанных таксонов впервые будет опробован метод идентификации древесин и коры (флоэмы), основанный на алгоритмах распознавания фотографических образов и компьютерного обучения. В случае успешной апробации заявленных методов их будет перспективно использовать для определения и других групп растений. В перспективе опыт, полученный в рамках выполнения данного проекта позволит создать приложение по идентификации древесин, коры и других растительных материалов доступное для неспециалистов.
ОТЧЁТНЫЕ МАТЕРИАЛЫ
Аннотация результатов, полученных в 2024 году
Проведены сравнительные исследования структуры древесины и коры для выбранных представителей родов можжевельник (Juniperus, сем. Cupressaceae), ива, тополь и чозения (Salix, Populus и Chosenia, сем. Salicaceae). Изготовлено более 2500 анатомических срезов. Сделаны описания древесины и коры для ряда видов из выше обозначенных таксонов. Количественные признаки исследуемых образцов были измерены по стандартному протоколу (IAWA, 2004). Получен набор визуальных (фото микроструктуры древесины и коры), качественных (описания структуры) и количественных (измерения проводящих и механических элементов и тд.) данных. Создана пополняемая база данных изображений микроструктуры древесины для родов можжевельник (Juniperus, сем. Cupressaceae), ива, тополь и чозения (Salix, Populus, Chosenia, сем. Salicaceae). В которую также включены данные по строению флоэмы для некоторых представителей сем. Salicaceae. В результате на сегодняшний день мы имеем пул данных из более чем 1000 оригинальных изображений микроструктуры древесины и флоэмы по вышеуказанным таксонам. Для работы с изображениями и обучения на наших данных были протестированы несколько моделей. В результате тестирования разных моделей и баз данных остановились на нейросетевой моделе CLIP от OpenAI и векторной модели базы данных FAISS. Оба эти инструмента бесплатно доступны в сети интернет. CLIP от OpenAI самая современная технология, на которой основываются все современные модели. Созданная на основе наших исследований база данных изображений древесины и флоэмы в связке с нейросетью позволяет решать задачу классификации (идентификации). Нейросетевая модель, которую мы обучили, мы в том числе протестировали на предмет ошибок и сходимости. На сегодняшний день обученная нами модель способна различать роды (Salix, Populus, Chosenia).
Публикации
1. Кузнецова К.Н., Степанова А.В., Котина Е.Л., Оскольский А.А. Pyotr Kostromitinov’s wood collection from Fort Ross: evidence of the early botanical exploration of northern California Brill, IAWA Journal, 2024, 1, 1-28. (год публикации - 2024)
2.
Степанова А.В., Котина Е.Л., Мельникова А.Н., Оскольский А.А.
Wood identification of chosenia (Salix arbutifolia, Salicaceae) based on quantitative traits of ray cells
BOTANICA PACIFICA: A JOURNAL OF PLANT SCIENCE AND CONSERVATION, 13(2): 31–37 (год публикации - 2024)
DOI: 10.17581/bp.2024.13215
3. Котина Е.Л., Скворцов К.И., Оскольский А.А. Bark anatomy of chosenia (Salix arbutifolia, Salicaceae): the origin of cuticular cracks and the mechanism of cork abscission Вестник Томского государственного университета. Биология (год публикации - 2025)