FAJTASPECIFIKUS KUTATÁSI INTEGRÁLT INFORMATIKAI RENDSZER INTEGRATED INFORMATICAL SYSTEM FOR VARIETY- SPECIFIC RESEARCH Berke József Hegedűs Géza Csák Máté Nagy Sándor Horváth Zoltán Veszprémi Egyetem, Georgikon Mezőgazdaságtudományi Kar, Statisztika és Informatika Tanszék, Informatika Csoport, Keszthely berke@georgikon.hu Bevezetés Az EMOR (Egzakt minősítő és osztályozó rendszer fejlesztése növénynemesítési és növénykórtani vizsgálatokhoz digitális képfeldolgozás alkalmazásával - IKTA-00101/2003, a program támogatója a Nemzeti Kutatási és Technológiai Hivatal) elnevezésű kutatási program célja olyan, a burgonya nemesítésében és a fajtaminősítésben felhasználható minősítő rendszer kidolgozása, amely szubjektív ítéleteket nem, vagy minimális mértékben tartalmaz, ugyanakkor illeszkedik az EU és a hazai előírásokhoz. Segíti a fajtaérték-meghatározás objektívebbé és pontosabbá tételét az eddig használatos, bonitálásos módszerek részbeni leváltásával. További feladatai közé tartozik megfelelő adatbázis létrehozásával különböző gombanemzetségek és fajok identifikálása [3]. A kutatási program céljai: - Olyan minősítő rendszer kidolgozása, amely: - szubjektív ítéleteket nem vagy minimális mértékben tartalmaz, - illeszkedik a jelenlegi és a csatlakozás utáni EU és a hazai előírásokhoz, - a fajtaérték-meghatározást objektívebbé és pontosabbá teszi. - Automatikus elemzési (felismerési) folyamatok adatbázisának tervezése és felépítése. - Automatikus elemzési, minősítési folyamatok gyakorlati megvalósítása. - A minősítő rendszer gyakorlati alkalmazása. - Egzakt adatok szolgáltatása egyes gombanemzetségek és fajok határozásához [9]. - Mikológiai interaktív adatbázis létrehozása [10, 11]. - A kutatási eredmények felsőoktatásban és diagnosztikai munkában történő gyakorlati alkalmazása. A minősítő rendszer gyakorlati alkalmazása az alábbi területeket öleli fel: - Burgonya kórtani rezisztencia vizsgálatok. - Burgonya abiotikus stresszekkel szembeni ellenálló képességének mérése. - Burgonya feldolgozóipari minőségének meghatározása. A fenti célok eléréséhez számos informatikai eszköz, rendszer került kifejlesztésre (integrált informatikai rendszer - EMOR IIS, képfeldolgozási mérési módszerek és feldolgozási eljárások, automatikus elemzési, mérési folyamatok adatbázisa). A következőkben a mikológiai és minősítési kutatások jellemzői mellett, a kutatás során alkalmazott és kifejlesztett informatikai rendszert (http://www.georgikon.hu/digkep/emor/emor.htm) kívánjuk bemutatni.
1. Burgonyanemesítés és -minősítés integrált informatikai rendszere A bevezetőben kitűzött célok megvalósításához, a minősítési rendszer által generált adatok kezeléséhez szükségessé vált egy integrált informatikai rendszer kidolgozása. Az általunk kidolgozott Burgonyanemesítési és -minősítési integrált informatikai rendszer az alábbi területekből áll [7]. Adatbank: Magában foglalja a fajtanyilvántartást, a származási kapcsolatok (pedigré) adatait és a bővítési interfészt. Elsőként megalkottuk azt a standardizált adatszerkezetet (1. ábra), melyben tároljuk mindazon információkat, amely a minősített fajta törzsadata, vagy fontos kiegészítő adata. 1. ábra Adatbázisba szervezés, normalizálás Az adatbázisban a legteljesebb körű olyan információkat tárolja az adott egyedről, melyek érdekesek lehetnek a termesztőnek és mindazoknak a szakembernek, akik az adatbázishoz fordulnak. Milyen jellegű adatok rögzíthetők és kereshetők a rendszerben? Törzsadatok: Az egyes genotípusok (fajták, fajtajelöltek, nemesítési vonalak) főbb, állandó jellemzői (2. ábra). Ezek alapvetően lehetnek képi, karakteres és egyéb információk. 2. ábra Felhasználói felület
1.1 Kiegészítő, évente változó adatok: Az egyes genotípusokkal végzendő kísérletek beállítására és azok kiértékelésére vonatkozó adatok. (pl. tenyészkerti adatok, parcella azonosítók, tőszám, termésadatok, kórtani adatok stb.) 1.2 Standardizált minősítési eljárás elemei: - Szubjektív, érzékszervi vizsgálatok: pl. íz - Objektív, mérésen alapuló vizsgálatok: - nem informatikai mérések: pl. termésmennyiség, fajsúly, keményítő tartalom, - informatikai mérések: digitális képelemzés pl. a sütési szín, a nyers gumóhús elszíneződés, vagy a kórokozók által károsított levél és gumóterület nagyságának mérése (pl. fitoftóra rezisztencia vizsgálatok). - Az adatok tárolása és kezelése egyedi fejlesztésű adatbázis kezelő programmal. Igyekeztünk úgy definiálni a minősítési metódust, hogy a felvételezett adatok legtöbbje objektív legyen. Ezért például a terület-meghatározási, az alaki, a szín és texturális vizsgálatoknál automatikus képelemzési megoldásokat alkalmazunk. Új lehetőségként vizsgáljuk az SFD-n (Spektrális Fraktál Dimenzió) alapuló vizsgálati módszert is (3. ábra, 4. ábra), mely a minta színösszetételéről ad egyedi információt (Berke, 2005). 3. ábra Spektrális fraktál dimenzió mérése Ez az érték jól jellemezheti pl. egy fajta konyhatechnológiai felhasználhatóságát, minőségét ([3). A fenti képelemzési módszeren kívül további képfeldolgozási eljárásokat, méréseket is vizsgálunk. 2. Az adatbázis Az adatbázis kezelő program lehetőséget biztosít a szubjektív értékelési szempontok, és az objektív mérési adatok együttes rögzítésére és az ehhez kapcsolódó képi információk megjelenítésére, kezelésére. A hálózatba kötött munkahelyek alkalmazásával, a szervezeti folyamatok informatikai támogatásával, a dokumentumok digitálissá válásával új megoldások, egyéni és csoportos munkamódszerek születtek meg [4]. Jelen esetben a kutatási projekt olyan rendszer
beüzemelését kívánta meg, melyben a projekt résztvevői folyamatos kapcsolatot tudnak tartani egymással [6]. A kapcsolat létesítésére a legalkalmasabb eszköz az Internet, melyhez hozzáfér a konzorcium összes tagja. Ezeken kívül feltételként jelentkezik, hogy az információ-megosztás megvalósítása a lehető legkönnyebb formában történhessen meg, mert a projektben résztvevők nem mindegyike informatikus és csak felhasználói szinten kezeli számítógépes rendszerét. Végeredményben egy olyan csoportmunka rendszer vált szükségessé, amely biztosítja a könnyű használatot és hozzáférést az információk megszerzésére és megjelenítésére. A projekt vezetése közös megegyezéssel a Microsoft cég Windows SharePoint Service terméke mellett döntött, melynek használatával kapcsolatban már több éves tapasztalattal rendelkezett. A Windows SharePoint Service (továbbiakban WSS) a Windows Server 2003 operációs rendszerrel együttműködő, ahhoz ingyenesen alkalmazható csoportmunka rendszer. Működéséhez szükséges egy SQL adatbázis-kezelő, egy Internet Information Server és a.net Framework Windows Server 2003 operációs rendszerrel. Az adatbázis-kezelő lehet a telepítő csomaghoz tartozó ingyenes adatbázis-kezelő vagy akár Microsoft SQL Server is. A további komponensek szükségessége az ASP.NET környezet üzemeltethetősége miatt válik fontossá, mivel az összes tartalom ASP.NET oldalak formájában jelenik meg a felhasználó előtt. A rendszer üzemeltetéséhez, a beállítások elvégzéséhez, valamint az információk elhelyezéséhez és megszerzéséhez elegendő egy internet böngészőprogram, ami ma már szinte minden operációs rendszer elhagyhatatlan része [8]. Minősített fajták A minősített fajták leíró adatstruktúrájánál minden olyan információra gondoltunk, mely széles körben hasznos lehet a kutatóktól kezdve a termelőkön, a kereskedőkön át a fogyasztókig. A normalizálásnál figyelembe vettük a majdani különböző lekérdezési szempontokat, továbbá a minősítési eredmények egyszerű beemelhetőségét. Kísérleti egyedek A kutatási és nemesítési adatoknak a minősített fajtáktól eltérő adatszerkezetet és helyet választottunk, különös figyelemmel a nemesítési folyamat stádiumaiban tárolt információkra. Minősítés adatai Biztosítani kívántuk, hogy a minősítés mérési adatai a minősítési folyamat lezárásaként, egy szintézis közbeiktatásával átkerülhessenek a minősített fajták adatcsoportba, melynek a közzététele a legáltalánosabb szintű. 3. Programok Az aktív weboldal Interaktív weboldalakat készítünk a fajtaadatok vékonykliens technológiával való lekérdezéséhez. Az interaktivitás a keresési és szűrési lehetőségre vonatkozik. Továbbá lehetőséget biztosítunk a nyilvánosnak tekinthető és a regisztrált körnek szóló információk letöltésére, hogy lokális alkalmazásokkal is felhasználható legyen az adatbázis [12]. A vastagkliens A szolgáltatás együttest tekintve integrált Windows-alkalmazást készítünk a teljes adatbázis kezeléséhez. Ennek fő részei: - Fajtaadatok lekérdezése - Minősítési eljárás adatainak felvételezése, a publikálandó fajtaadatok feltöltése - Kutatási adatok kezelése A webszolgáltatás
Egyes adatelemzési eljárásokat webszolgáltatásként is biztosítunk, hogy központi erőforrást biztosítsunk a számolásigényesebb metódusoknak. A kézi-számítógépes adatgyűjtő A terepi illetve a labori adat-felvételezéshez kézi-számítógépet, ill. arra megírt programot biztosítunk. Az adatok személyi számítógépre való dokkolással, a vastagkliens közreműködésével töltődnek át a helyi adatbázisba. 4. Adatelemzések Sokasági átlagok Az ismételt mérésekhez, valamint a sokaságra vonatkozó jellemzőkhöz beépített átlagképző funkciót biztosítunk. Egyszerű esetben ez szimpla számtani közép (például az átlagsúly meghatározásnál), de összetettebb parciális átlagokon alapuló totális átlagok is előfordulnak (pl. spektrális fraktáldimenzió). Származási vonalak tulajdonságkövetése A nemesítési kutatásoknál nyilván van egy kitűzött tulajdonság-érték javító cél. A megjelölt skalár-komponens változása érdekes lehet a többi tulajdonság (periférikus) elfogadhatósági küszöb fölötti tartásával. A program biztosítja az adott tulajdonság-dimenzió szerinti kimutatást. Programozott szelekció A sokaság-szűkítéseknél megfogalmazott elvek szerint beépített algoritmus határozza meg nemesítési folyamat újabb ciklusában résztvevő egyedeket [12]. 5. A minősítés objektív mérései A hagyományos nem informatikai mérések A nem informatikai mérések ilyen pl. az átlagos gumósúly, vagy fajsúly adatait egyelőre egyszerű adatbeviteli mező fogadja. Speciális mérőlabor kialakításával későbbi célként fogalmazható meg a mérési adatok kommunikációs porton való fogadása. Alaki mérések Az alaki mérések digitális képfelvételezésen alapuló eljárások, melynek eredményeképpen adott tulajdonsághoz rendelt, függvényértékként definiált, többnyire valós számértéket kapunk. (pl.: gumó ovalitás, gumó keresztmetszet területe, konvexitás, ) Texturális és színösszetételen alapuló mérések Az egyes egyed, ill. fajtajellemzéseknél komoly szerepe van a színnek, mind gumóhéj, mind hús, de nemesítésnél a levél, vagy virágszín tekintetében is. A megfogalmazott cél az, hogy a jellemzési méréseket minél objektívebb metódusokkal biztosítsuk. Erre legalkalmasabb a digitális képelemzés, azon belül a színösszetétel vizsgálat valamely alkalmasan kiválasztott típusa. A színvizsgálatot a feldolgozás során (sütés, főzés) is alkalmaztuk. További kutatások terepe lehet a texturális azonosítás és jellemzés. A rendszert nyitva hagyjuk ezen modul számára. Az elváltozás-vizsgálat képelemző modul viszont az alaprendszerrel együtt elkészül, mely alkalmas a gumómetszet és a levél vizsgálatára is.
Látható, infra és hőtartományban mért 5 dimenziós SFD burgonya rezisztencia vizsgálatok során 2,9000 2,8500 2,8000 SFD 2,7500 2,7000 2,6500 Lilla 2,6000 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. Lilla 4. ábra 5 dimenziós SFD mérés eredménye 6. Alkalmazott informatikai technológia Alapvetően a Microsoft.NET technológiájára építettünk. Szerver oldali szoftverek Az internetes kiszolgáló egy MS Windows Server 2003, valamint egy MS SQL 2000 adatbázis-szerver. Kliens oldali szoftverek Windows XP Professional a.net Framework keretrendszerrel az asztali számítógépeken, továbbá Pocket PC a Compact.NET Framework keretrendszerrel a kézi számítógépeken. Fejlesztő szoftver Mind a szerveroldali, mind a kliensoldali programok készítéséhez a Microsoft Visual Studio.NET integrált fejlesztőrendszerét használjuk, melyben védett kódú programokat hoz. 7. Következtetések A digitális színképelemzésen alapuló terület-meghatározás kísérleteinkben kiválóan alkalmazható volt a kórokozóval mesterségesen fertőzött levelek károsított levélfelületének (szabálytalan alakú foltok) pontos mérésére, ezáltal az egyes genotípusok rezisztenciaszintjének meghatározására, a szubjektivitással terhelt manuális mérési módszer helyettesítésére. Ugyanezt a módszert sikerrel alkalmaztuk a gumóhúsban előforduló un. vasfoltosággal érintett területek (barna színelváltozással járó sejtelhalás) arányának meghatározására, valamint a mechanikai sérülések okozta gumóhús szürkülés mérésére is. A minőségi jellemzők közül a chips és a pomfrit bírálat hasznos segítője lehet a színképelemzéses technika. Itt a sütés után kialakuló szín standard bírálata fontos eleme a fajták, fajtajelöltek és nemesítési vonalak minősítésének. A Burgonyanemesítési és -minősítési integrált informatikai rendszer, ahol a digitális mérési és elemzési eljárások nyújtotta adatokat, a hagyományos felvételezéseken, méréseken
alapuló eredményeket, valamint a nemesítési folyamat szinte összes adatát nyilvántartani és kezelni tudjuk (tenyészkerti ló, pedigré adatok, stb.) rendkívüli segítséget nyújthat a nemesítői munkában, javíthatja annak hatékonyságát. Már az eddigi vizsgálataink is igazolják, hogy a burgonyakutatásban egy kutatóközpontra vonatkoztatva is szükségessé vált az adatok egységes szerkezetbe foglalása. Továbbá érzékelhetők a szakmai kíváncsiság és az informatikai technológia motiválta folyamatindító gondolat-megfogalmazások a fajtanemesítő kutatók részéről. Azonban kétség kívül csak néhány év használat után mondhatunk hiteles tapasztalatokat a rendszer hasznosságáról. 8. Irodalomjegyzék BERKE, J. (2005): Spectral fractal dimension, WSEAS Proceedings of the 7th WSEAS International Conference on Telecommunications and Informatics (TELE-INFO 05), March 13-15., Prague. pp. 23-26., ISBN 960-8457-11-4. BERKE, J. (2005): Applied Spectral Fractal Dimension. Joint Hungarian-Austrian Conference on Image Processing and Pattern Recognition, Veszprém, 163-170, ISBN 3-85403-192-0. BERKE, J. FISCHL, G. GERGELY, L. POLGÁR, ZS. DONGÓ, A. (2005): Egzakt minősítő és osztályozó rendszer fejlesztése növénynemesítési és növénykórtani vizsgálatokhoz Informatika a felsőoktatásban 2005 konferencia, 2005. augusztus 24-26., Debrecen. BERKE, J. (2004): Fraktáldimenzió szerepe a képfeldolgozásban, Magyar Képfeldolgozók és Alakfelismerők Országos konferenciája kiadványa, (KEPAF Conference on Image Analysis and Pattern Recognition), Miskolc-Tapolca, 20. BERKE, J., SISÁK, I., MÁTÉ, F., BUSZNYÁK, J. (2004): Map service and soil information system in support of environmentally sound agriculture in the watershed of Lake Balaton. Information systems in agriculture and forestry, XI. year of international conference, SEČ, CZ-5, EN-5, ISBN 80-213-1337-4. BUSZNYÁK, J. (2004): Georgikon térképszerver és kapcsolódó kutatási programok. XLVI. Georgikon Napok kiadványa, Keszthely, 50, ISBN 963 9096962. CSÁK, M., HEGEDŰS, G., POLGÁR, ZS., FISCHL, G., BERKE, J. (2005): Integrated information system of potato breeding and qualification. Information systems in agriculture and forestry, XI. year of international conference, Prague, ISBN 80-213-1337-4. CSÁK, M. (2004): Sharepoint alapú Intranet csoportmunka. XLVI. Georgikon Napok kiadványa, Keszthely, 51, ISBN 963 9096962. FISCHL, G., DONGÓ, A. (2004): Alternaria fajok előfordulása mocsári- és vízi növényeken. Hidrológiai Közlöny, 84: 5-6, 41-42. FISCHL, G., BÉRES, I., DONGÓ, A., KAZINCZI, G., MIKULÁS, J.(2004): Fungi isolated from seeds and vegetative reproductive organs of perennial weeds (Asclepias syriaca, Cirsium arvense, Convolvulus arvensis). Journal of Plant Diseases and Protection. Sonderheft 19: 605-609. FISCHL, G., KOVÁCS, J., NAGY, P., SURMANN, Á. (2000): In vitro vizsgálatok a paprika magházpenészét okozó Alternaria alternata gombafajjal. Lippay János Vas Károly Tud. Ülésszak, Budapest. Összefogl. 378-379. HEGEDŰS, G. (2005): Burgonyaminősítés és nemesítés informatikai rendszere. Informatika a felsőoktatásban 2005 konferencia, 2005. augusztus 24-26., Debrecen. POLGÁR, ZS., WOLF, I., GERGELY, L., PROKSZA, P., BERKE, J. (2005): Application of image processing methods in potato breeding and variety registration. Information systems in agriculture and forestry, XI. year of international conference, Prague, ISBN 80-213-1337-4.