ÚJ LEHETŐSÉGEK A VIZUÁLIS INFORMÁCIÓSZERZÉS ÉS FELDOLGOZÁS MEZŐGAZDASÁGI ALKALMAZÁSÁRA Dr. Nagy Tamás 1,2 Dr. Polgár Zsolt CSc 4 Dr. Berke József CSc 3,4 1 Hexium Műszaki Fejlesztő Kft., Budapest 2 Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem, Budapest 3 Gábor Dénes Főiskola, Budapest 4 - Veszprémi Egyetem, Georgikon Mezőgazdaságtudományi Kar, Keszthely berke@georgikon.hu, polg-zs@georgikon.hu, mail@hexium.hu Abstract: On the field of potato research and breeding there are several possibilities for the application of modern digital image processing and data collection/analysing techniques. One of the most obvious method is the multi/hyper spectral analysis. In our experiments research were done in the viewable as well as in the infra, near infra and thermal wavelength. For the more advanced analysis we developed a multi/hyper-spectral analysis method (spectral fractal dimension measurement and application). In the next we summarize its basic elements and the developed integrated information system of potato research and breeding. 1. Bevezetés - a termovízió történeti áttekintése A termovíziós technológiát katonai célokra fejlesztették ki. A hőkövető rakéták vagy az igazi éjjellátó készülékek ugyanazt a technológiát használják, mint pl. a házak hőveszteségét vagy egy ember hőtérképét megjelenítő termovíziós kamera. Korábban a széleskörű polgári felhasználást a magas ár, a hűtött detektortechnológia kényelmetlensége és az exporttilalmi problémák korlátozták. Az 1960-as évek elején jelentek meg a gyakorlatban már jól használható ős eszközök. Ezeket a hűtött detektortechnológiájú Forward-Looking InfraRed (FLIR) eszközöket 1978- ban követte az első nem hűtött (uncooled FIR) technológiát tartalmazó berendezés. 1980-as évek elején kezdték kifejleszteni (TEXAS INSTRUMENTS, HONEYWELL) a nem hűtött technológiájú mikrobolométer érzékelőt tartalmazó eszközöket. A kereskedelemben 1996-ban jelent meg az első sorozatban gyártott mikrobolométer alapú eszköz. 2000-ben megjelent a kitűnő teljesítmény/ár tényezőjű polikristályos Si (amorphous Si) technológiájú mikrobolométer. Hazánkban termovíziós eszközöket korábban sohasem gyártottak, ráadásul az exportkorlátozás és a magas ár miatt csak néhány készülék állt a hazai szakemberek rendelkezésére, de ennek ellenére ebben a tudományágban meglepően komoly alkalmazástechnikai kultúra alakult ki. Benkő Imre professzor (BME) úttörő kezdeményezésére és hathatós közreműködésével 1977 óta rendszeresen megrendezésre kerülő termogrammetriai konferenciák jól jelzik, hogy hazánkban mérnökökből, fizikusokból, orvosokból, vegyészekből, környezetvédelmi és mezőgazdasági szakemberekből egy nagyon erős szakmai háttér állt össze. A nyugat-európai szemmel is igen drága eszközök hazánkban szinte megfizethetetlenek voltak. Az ős készülékek folyékony nitrogén hűtésű berendezések voltak, kellően lebutított elektronikával és olyan rendszertechnikával, konstrukcióval rendelkeztek, amelyek semmilyen ismert szabvánnyal sem voltak kompatibilisek. Nehézkes, állandó üzemre alkalmatlan és a mozgó alkatrészek miatt kényes eszközök voltak. 1
A technológia fejlődésével megjelentek nálunk is a különlegesen drága zárt hűtőrendszerű berendezések. Ezek már sokkal kényelmesebb használatot biztosítottak és szerencsére kézi kamera verzióban is megjelentek. Sajnos, továbbra is az ár és a szükséges exportengedély akadályozta az eszközök elterjedését. Mint már NATO tagországnak a várt könnyítés helyett, 2001. szeptember 11. után tovább nehezedett az eszközök beszerzése. Az európai és hazai alkalmazástechnikában áttörést jelentett, hogy néhány éve a francia ULIS cég is megjelent a mikrobolométer alapú FIR érzékelő eszközökkel. Ezek hihetetlenül nagy előnye, hogy kiváló érzékenységgel és felbontással rendelkeznek és nem igényelnek hűtést. A gyártási technológia Si alapú, a polisziliciumból készült érzékelő réteget bravúros maratási trükkökkel viszik fel a hordozóra, pontosabban a hordozó fölé emelt híd -ra. Ez elősegíti, hogy a kiegészítő áramkörök ugyanazon a szeleten kerüljenek elhelyezésre és olcsóbb legyen az eszköz [10, 15]. 1. ábra Különféle tokozású ULIS gyártmányú a-si technológiájú mikrobolométer érzékelők (az ULIS cég felvétele) 2. ábra Az a-si technológiájú mikrobolométer mátrix egy elemének elektronmikroszkóppal készült képe (az ULIS cég felvétele) 2002 és 2004 között a HEXIUM Műszaki Fejlesztő Kft. -az OM által finanszírozott IKTA projekt támogatásával-speciális termovíziós eszközöket fejlesztett ki. A K+F projekt eredményeire alapozva 2004 végétől megindulhatott a hazai fejlesztésű termovíziós berendezések gyártása [11, 12, 13]. Ezek a készülékek a legmodernebb mikrobolométer (polikristályos Si) technológiára alapozott hűtést nem igénylő érzékelőkre épülnek. Felbontásuk 320x240, illetve 384x288 pixel és érzékenységük lehetővé teszi a 0,05 C hőmérsékleti felbontás elérését (NETD<50mK, f/0,68, 300K). A könnyebb hozzáférés, a költséghatékony ár, a hűtés nélküli technológia és a hazai fejlesztői háttér új területeket nyithat meg a szakemberek előtt. 2
2. Multispektrális érzékelés laboratóriumi lehetőségei a mezőgazdaságban A burgonyakutatás és nemesítés területén számos lehetőség kínálkozik a modern digitális képalkotási/feldolgozási és adatrögzítési/elemzési technikák alkalmazására. Az egyik legkézenfekvőbb módszer a digitális színképelemzés. Kísérleteinkben [6] mind a látható fény, mind az infra és a termikus hullámhossz tartományban végeztünk vizsgálatokat a 3. ábrán látható eszközökkel: 1. A látható fénytartományban kísérleteink olyan, elsősorban szubjektív értékítéleten alapuló, vagy nehézkes, pontatlan hagyományos adat-felvételezési módszerek kiváltására, objektívvé tételére irányultak, mint a kórokozók által fertőzött levélszövetek területének pontos meghatározása rezisztenciavizsgálatokban, vagy a feldolgozott termékek színének egzakt bírálatán alapuló minőségi vizsgálatok. Vizsgálatainkban meghatároztuk egyes burgonyavonalaknak a burgonya egyik legfontosabb kórokozójával, a burgonyavésszel (P. infestans) szembeni rezisztencia szintjét. Mesterséges fertőzést követően a levelekről digitális felvételeket készítettünk, majd a fertőzött levélrészek területét eltérő színük alapján digitális színképelemzési technikákkal pontosan meghatároztuk. A színképelemzés, a színek intenzitásának mérése a burgonya esetében felhasználható olyan, fontos minőségi paraméterek megbízható meghatározására, mint a gumóhéj és gumóhús színének standard megállapítása, a pomfrit és chips színmeghatározáson alapuló minőségi osztályokba sorolása is. Saját vizsgálatainkban számos burgonyavonalból és fajtából készített pomfrit és chips szín meghatározáson alapuló minősítését végeztük el standard körülmények között készített digitális felvételek elemzése és hagyományos technikával készített minőségi színskálák összehasonlítása révén. 2. Az infra/és termikus hullámhossz tartományban végzett kísérleteinkkel a rezisztencia mechanizmus működését vizsgáltuk. A burgonyában alapvetően két típusú rezisztencia létezik a kórokozóval szemben. Az úgy nevezett horizontális, vagy polgénikus és a vertikális, vagy monogénes rezisztencia. Az előző, nem rassz specifikus rezisztencia nem nyújt teljes védelmet a fertőzéssel szemben, csak annak mértékét képes csökkenteni. A monogénes rezisztencia esetében a növény ellenben egy rendkívül gyors hiperszenzitív reakción alapuló, csak néhány sejtre kiterjedő sejtelhalással védekezik, mely teljes védelmet nyújt. Ez a típusú rezisztencia azonban az adott kórokozónak csak bizonyos rasszaival szemben érvényes. Kísérleteinkben leválasztott levéltesztben, mesterséges fitoftóra fertőzés után, stabilizált hőmérsékleti viszonyok mellett vizsgáltuk különböző rezisztenciatípussal rendelkező burgonyavonalak fertőzésre adott válaszreakcióit, az ellenálló képességet kiváltó anyagcsere-folyamatok beindulását, illetve működését a látható, az infra és a termikus infra tartományokban készített felvételeken. 3
Tudomány Napja konferencia, Gábor Dénes Főiskola, 2005. november 9., Budapest 3. ábra Burgonya rezisztencia vizsgálatok során alkalmazott, látható, közeli infra és termikus infra tartomány mérési eszközei 4. ábra Burgonya levél látható, közeli infra és termikus infra tartományban készült felvétele A fenti feladatok közvetlenül kapcsolódtak 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 programhoz, amely célja olyan burgonya minősítő rendszer kidolgozása, amely szubjektív ítéleteket nem vagy minimális mértékben tartalmaz, és illeszkedik az EU és a hazai előírásokhoz. Segíti a fajtaértékmeghatározás objektívebbé és pontosabbá tételét az eddig használatos, bonitálásos módszer részbeni leváltásával [14]. 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 képek feldolgozása során mindhárom tartományban külön-külön elvégeztük a képek előfeldolgozását, majd morfológiai és morfometriai képfeldolgozási méréseit, mint a: hisztogram alapú színtrevágás, 4
abszolút és relatív objektumterület meghatározása, RGB rétegek sávonkénti és összesített statisztikai alapadatai. A magasabb színtű elemzésekhez kidolgoztunk egy multispektrális képelemzési eljárást (spektrális fraktáldimenzió mérés és alkalmazás). A következő két fejezetben összefoglaljuk ennek alapvető elemeit és a kifejlesztett integrált informatikai rendszert. 3. Integrált Informatikai Rendszer A fentebb kitűzött célok eléréséhez szükségessé vált egy integrált informatikai rendszer kidolgozása. A Burgonyanemesítés és -minősítés integrált informatikai rendszere az alábbi területekből áll [5, 6]: Adatbank létrehozása, mely magában foglalja a fajtanyilvántartást, a származási kapcsolatok (pedigré) adatait és a bővítési interfészt. Elsőként megalkottuk azt a standardizált adatszerkezetet (5. ábra), melyben eltároljuk mindazon információkat, mely a minősített fajta törzsadata, vagy fontos kiegészítő adata. 5. ábra Adatbázisba szervezés, normalizálás Azaz a legteljesebb körű információt kívánjuk tárolni az adott egyedről, mely érdekes lehet a termesztőnek és mindazoknak a szakembernek, akik ehhez adatbázishoz fordulnak. Nézzük, milyen jellegű adatokat tudunk rögzíteni és elérni a rendszerben! Törzsadatként az egyes fajták jellemzőit (6. ábra). Ezek alapvetően lehetnek képi, karakteres és egyéb információk. 5
Tudomány Napja konferencia, Gábor Dénes Főiskola, 2005. november 9., Budapest 6. ábra Felhasználói felület Fajtajelölt adatok nyilvántartása, szintézise és fajtává minősítése. A nemesítőknek és kutatóknak az egyik legfontosabb információ az adott fajta szüleinek ismerete, továbbá a származási vonal követése. Nemesítési adatok elemzése. Nem kevésbé fontos a nemesítési folyamat termesztéssel kapcsolatos adatai, például ültetési rend és ültetési cél. Standardizált minősítési eljárás elemei: szubjektív (érzékszervi) vizsgálatok, objektív (mérések) vizsgálatok, nem informatikai mérések (súly, fajsúly, lisztesség), digitális képelemzés, ezen belül : morfometriai vizsgálatok, morfológiai vizsgálatok. A program lehetőséget biztosít a szubjektív értékelési szempontok, érzékszervi (pl. íz), és objektív mérési adatokat (pl. átlagos gumóméret) rögzítésére és az ehhez kapcsolódó képi információk megjelenítésére. Igyekeztünk úgy definiálni a minősítési metódust, hogy a lehető legtöbb adat objektív legyen. Ezért alkalmazunk például automatikus képelemzési megoldásokat az alaki, a szín és texturális vizsgálatoknál. A hálózatba kötött munkahelyek alkalmazásával, a szervezeti folyamatok informatikai támogatásával, a dokumentumok digitálissá válásával új megoldások, egyéni és csoportos munkamódszerek születtek meg [9]. Jelen esetben a kutatási projekt olyan rendszer beüzemelését kívánta meg, melyben a projekt résztvevő folyamatos kapcsolatot tudnak tartani egymással [1]. A kapcsolat létesítésére a legalkalmasabb eszköz az Internet, melyhez hozzáfér a konzorcium összes tagja. Ezeken kívül feltételként jelentkezik, hogy az információmegosztás megvalósítása a lehető legkönnyebb formában történhessen meg, mert a projektben résztvevők nem mindegyike informatikus és csak felhasználói szinten kezeli a számítógépes rendszerét [7]. Végeredményben egy olyan csoportmunkarendszer vált szükségessé, amely biztosítja a könnyű használatot és a könnyű 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. 6
A Windows SharePoint Service (továbbiakban WSS) a Windows Server 2003 operációs rendszerrel együttműködő, ahhoz ingyenesen alkalmazható csoportmunka rendszer. Működéséhez elengedhetetlen feltétel egy SQL adatbázis-kezelő, egy Internet Information Server, ami a tartalmi megjelenésért felelős 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, 9]. 4. Multispektrális vizsgálatok alapjai a spektrális fraktáldimenzió A fraktáldimenzió a törtdimenziók közé tartozó matematikai fogalom. A fraktáldimenzió segítségével meghatározható, mennyire szabálytalan egy fraktál görbe. Általában a vonalakat egydimenziósnak, a felületeket kétdimenziósnak, a testeket pedig háromdimenziósnak nevezzük. Gyakorlatban számos ilyen tekervényes görbét ismerünk: például a növények gyökérzete, a fák ágai, az emberi test érhálózata, nyirokrendszere, egy úthálózat, stb. Így a szabálytalanságra úgy is tekinthetünk, mint a dimenzió fogalmának a kiterjesztésére. Vagyis egy szabálytalan görbe dimenziója 1 és 2 között lesz, míg egy szabálytalan felületé 2 és 3 közé esik. Egy fraktálgörbe dimenziója olyan szám, amely azt jellemzi, hogy a görbe két kiválasztott pontja között hogyan nő a távolság, midőn növeljük a felbontást. Tehát amíg a vonal és a felület topológiai dimenziója mindig 1, illetve 2, addig a fraktáldimenzió lehet egy ezek közti érték is. A valós világban előforduló görbék, illetve felületek nem valódi fraktálok, olyan folyamatok hozták létre őket, amelyek csak egy meghatározott mérettartományban fekvő alakzatokat képesek kialakítani. Így D változhat a felbontással. A változás segíthet abban, hogy jellemezhessük a létrehozásban közreműködő folyamatokat. Gyakorlatban a négyzet leszámolási módszer (Boksz-módszer) alkalmazásával számítható a fraktáldimenzió, amely elsősorban egy digitális képen lévő objektum szerkezetének, struktúrájának lehet jellemző mérőszáma. A fenti mérőszám mellett szintén fontos jellemző a spektrális sávok színszerkezetének a meghatározása, amelyre a spektrális fraktáldimenzió (SFD) elnevezés került bevezetésre [4] és gyakorlati alkalmazásra [2, 3]. 5. Következtetések A célul kitűzött minősítő rendszer szubjektív ítéleteket nem, vagy minimális mértékben tartalmaz. Ezáltal egzakt információk alapján kerülhet megítélésre a minősítés. Az alkalmazott multispektrális felvételezés, a kidolgozott többsávos feldolgozási módszer új, eddig nem tapasztalt eredményekkel kecsegtet (7. ábra), nem csak a laboratóriumi méréseknél, hanem a légi és űrfelvételek feldolgozásánál is. 7
Látható, infra és hőtartományban mért 5 dimenziós SFD burgonya rezisztencia vizsgálatok során SFD 3,3000 3,2000 3,1000 3,0000 2,9000 2,8000 2,7000 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. Lilla 7. ábra Multispektrális mérési eredmények: burgonya rezisztencia vizsgálatok időbeli változása 6. Irodalomjegyzék [1] BERKE, J. BUSZNYÁK, J. (2004): Psychovisual Comparison of Image Compressing Methods for Multifunctional Development under Laboratory Circumstances, WSEAS Transactions on Communications, I/3:161-166., ISSN 1109-2742. [2] 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. [3] 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. [4] 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. [5] 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. [6] BERKE, J., WOLF, I., POLGAR, ZS. (2004): Development of an image processing method for the evaluation of detached leaf tests. Eucablight Annual General Meeting, Keszthely, Hungary, 24-28 October, 2004. [7] BUSZNYÁK, J. (2004): Georgikon térképszerver és kapcsolódó kutatási programok. XLVI. Georgikon Napok kiadványa, Keszthely, 50, ISBN 963 9096962. [8] CSÁK, M. (2004): Sharepoint alapú Intranet csoportmunka. XLVI. Georgikon Napok kiadványa, Keszthely, 51, ISBN 963 9096962. [9] 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. [10] MOTTIN, E. - BAIN, A. - MARTIN, J. L. - OUVRIER-BUFFET, J. L. - BISOTTO, S. - YON, J. J. TISSOT, J. L. (2002): Uncooled amorphous silicon technology enhancement for 25µm pixel pitch achievement, Infrared Technology and Applications XXVIII, SPIE Vol. 4820, 2002. [11] NAGY, T. - FÜLÖP, F. - MÁTHÉ, J. VANNAY, L. PATKÓ, T. - LADÁNYI, P. (2005): Application of the IR imaging technology in fire prevention and traffic control. 14 th International Conference on Thermal Engineering and Thermogrammetry, 22-24 June, 2005, Budapest [12] NAGY, T. (2005): A termovízió újjáéledése, Magyar Elektronika 2005. 1-2. 8
[13] NAGY, T. (2005): Új technológiák a tűzvédelemben Intelligens multispektrális kamerák, Magyar Elektronika 2005. 5. [14] 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. [15] TISSOT, J. L.: IR detection with uncooled focal plane arrays. State-of-the art and trends. 9