Hodnocení obrazových dat u juvenilních stadií borovice lesní

Bc. Jiří Chuchlík

Diplomová práce

Evaluation of image data in juvenile stages of Scots pine

Anotace:

Klimatická změna ovlivňuje vitalitu současných lesů a je nutné na tyto změny reagovat. Možností je změna druhové skladby, využití exotických druhů nebo využití odolnějších jedinců domácích dřevin. Borovice lesní, jako druhá nejvýznamnější dřevina v České republice, má vysoký adaptační potenciál díky dosud nevyužité genetické variabilitě na úrovni ekotypů a lokálních populací. Pro šlechtitelské programy je v současné době dostupné množství genotypizačních metod, které, ačkoliv se zlevňují, jsou často pro lesnické subjekty stále nedostupné. Alternativou mohou být metody fenotypizace adaptačních znaků. Měření spektrálních parametrů je rychlou a levnou možností, nicméně stále vyžaduje specializované přístroje. Doplnění či částečné nahrazení obrazovými daty pořízenými komerčně dostupnými fotoaparáty může zlevnit a zjednodušit získávání potřebných informací. Práce probíhala na snímcích semenáčků 3 zájmových populací borovice lesní. Segmentační algoritmus YOLOv7 se ukázal jako účinný nástroj pro segmentaci jehličnatých semenáčků. Výsledky ukazují fenologické rozdíly mezi zkoumanými obdobími i populacemi. Korelace segmentované barvy a barvy získané kolorimetrickými funkcemi nejsou vysoké vzhledem k vnějším vlivům. Populace vykazují nízkou, přesto signifikantní heritabilitu v různých parametrech barevných systémů, a zároveň se statisticky významně liší. Tyto metody naznačují využitelnost barevné informace jehličnatých semenáčků ve šlechtění lesních dřevin.

Abstract:

Climate change affects the vitality of present-day forests, and it is necessary to respond to these changes. Options include changing the species composition, using exotic species or using more resistant individuals of native trees. Scots pine, as the second most important tree species in the Czech Republic, has a high adaptation potential due to as yet untapped genetic variability at the level of ecotypes and local populations. A number of genotyping methods are currently available for breeding programs, which, although becoming cheaper, are often still unavailable to forestry entities. An alternative may be methods of phenotyping adaptation traits. Measuring spectral parameters is a quick and cheap option, but still requires specialized equipment. Supplementing or partially replacing it with image data taken by commercially available cameras can make it cheaper and easier to get the necessary information. The work was carried out on images of seedlings of 3 pine populations of interest. The YOLOv7 segmentation algorithm proved to be an effective tool for conifer seedling segmentation. The results show phenological differences between the studied periods and populations. The correlation of segmented color and color obtained by colorimetric functions is not high due to external influences. Populations show low, yet significant heritability in various parameters of color systems, and at the same time they are statistically significantly different. These methods indicate the usefulness of the color information of conifer seedlings in the breeding of forest trees.

Klíčová slova

obrazová data, borovice lesní, fenotypování, strojové učení, genetická variabilita

Keywords

Scots pine, phenotyping, machine learning, genetic variability, image data

Jazyk práce: čeština

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 8. 4. 2024

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 27. 5. 2024
• Vedoucí: RNDr. Jaroslav Čepl, Ph.D.
• Oponent: Vladimír Scholtz, externi

Česká zemědělská univerzita v Praze

Fakulta lesnická a dřevařská

Magisterský studijní program:
Lesní inženýrství