PENELITIAN Sistem Informasi Geografis (SIG) analisis citra berbasis untuk menilai pertumbuhan Physarum polycephalum pada medium padat
Physarum polycephalum Schwein. adalah anggota dari Physarales urutan kelas Myxomycetes, kelompok organisme eukariotik jamur-seperti umumnya dikenal sebagai jamur lendir. Seperti semua anggota lain dari kelompok ini, siklus hidup P. polycephalum ditandai dengan tahap distinc- tive multinukleat trofik (feeding) disebut modium plas-. Plasmodium P. polycephalum terjadi pada membusuk bahan tanaman dan tubuh buah jamur membusuk kayu-di alam dan memiliki warna kuning cerah. Penelitian yang melibatkan penentuan pertumbuhan pertumbuhan polycephalum P. pada medium padat umumnya dilakukan dengan mengukur sejauh mana peluasan plasmodial dari titik inokulasi dengan menggunakan penggaris. Meskipun ini adalah metode yang mudah yang membutuhkan sangat sedikit usaha, pertumbuhan plasmodial sering tidak teratur bentuknya, yang membuat setiap penentuan ukuran sebenarnya lenging agak-tantangan. Kurang umum, plasmodium dalam budaya tertentu dikumpulkan dan dikeringkan untuk penentuan pertumbuhan modial plas- dengan menimbang bahan kering pada keseimbangan kecil. Nilai yang diperoleh sedemikian rupa disebut berat sel kering (DCW) budaya. Metode ini lebih akurat daripada pengukuran yang diambil dengan pemerintah, tetapi budaya harus dihentikan untuk mengumpulkan total biomassa dari plasmodium yang Sebagai aturan umum, sistem informasi geografis (GIS) software telah digunakan dalam ilmu pengetahuan, teknik, dan aplikasi bisnis pada skala spasial terkait dengan com- metode mon pengamatan lokasional (misalnya, posi- global yang sistem penempatannyaserta pencitraan udara dan satelit-based). Namun, perpanjangan GIS untuk lebih halus timbangan telah menghasilkan inovasi seperti 3D analisis topografi digunakan GIS untuk mengukur pertumbuhan jamur. Budaya miselium jamur yang dibudidayakan difoto dan pertumbuhan jamur ditentukan atas dasar proporsi jumlah pixel dari miselium dibagi dengan jumlah dari jumlah pixel dari miselium dan substrat. Pendekatan sebanding kami, juga didasarkan pada jumlah pixel, merupakan aplikasi baru dari GIS untuk mempelajari pertumbuhan plasmodium a. Perkiraan udara yang relatif tepat yang difasilitasi oleh digital kamera menangkap tal gambar resolusi 2D spasial denda plasmodia dan ekstraksi berbasis GIS dari luasan areal visual pola unik dalam citra.
ISODATA pengelompokan umumnya tersedia di GIS soft ware dan digunakan untuk mengaktifkan klasifikasi (atau pelabelan kategori piksel dalam) citra yang diperoleh dari berbagai era cam- dan jenis-jenis sensor. ISODATA cocok untuk klaster (atau kelompok) piksel dari berbagai warna ditemukan di sebuah gambar kamera-ditangkap digital khas dari cawan Petri. Sebagai contoh, berbagai intensitas warna kuning dari plasmodium ini, substrat yang jelas baku, dinding plastik piring, dan materi latar belakang masing-masing tanggal calon karyawan untuk cluster, tergantung pada parameterisasi ISODATA. Proporsi piksel plasmodium kuning, relatif terhadap jumlah total pixel pada cawan petri, dapat dikalikan dengan luas cawan petri untuk mendapatkan area sistematik dari plasmodium pada saat foto tersebut diperoleh.
Tujuan untuk mengevaluasi kelayakan menggunakan perangkat lunak GIS sebagai pendekatan baru untuk mengukur pertumbuhan plasmodial dan kemudian untuk menentukan korelasi (jika ada) antara daerah pixel plasmodia dan berat sel kering (DCW) bertahap mereka .
Plasmodial profil pertumbuhan Physarum polycephalum ditumbuhkan di piring budaya media nutrien agar. Setiap lempeng terkandung 25 mL medium. Inokulum ditambahkan ke pusat piring. Hal ini dapat melihat bahwa ekstensi plasmodial yang tidak teratur dan ketika plasmodia bermigrasi jauh dari titik inokulasi, mereka membentuk trek lendir, yang tidak berwarna. Setelah 48 jam, plasmodia mulai menggumpal bersama-sama dan membentuk biomassa lebih tebal (gambar tidak ditampilkan). Lebih pembahasan yang tentang fenomena ini disediakan di bawah.
Analisis GIS gambar plasmodial Delapan budaya plasmodial disusun menggunakan ukuran inokulum yang sama dan komposisi media seperti dijelaskan di atas. Setiap 12 jam, gambar dari budaya diperoleh dan plasmodium dikumpulkan dari dua piring yang dipilih secara acak untuk perbandingan nanti daerah pertumbuhan dan analisis DCW. Gambar asli dari ture cul plasmodial digunakan untuk analisis GIS diambil menggunakan kamera Canon EOS 100D. Semua gambar memiliki resolusi yang sama (1920 × 1280 piksel) dan disimpan sebagai file JPEG.
Gambar plasmodial dianalisis menggunakan Esri ini Arc- GIS 10.2 untuk perangkat lunak GIS Desktop dengan Tata Ruang ana- Lyst (analisis citra) ekstensi diaktifkan. Iterator (untuk otomatis perulangan melalui gambar plasmodium) didirikan menggunakan kemampuan blok pemrograman grafis (mod- elBuilder) asli ArcGIS. Ketika dieksekusi, iterator berubah setiap JPEG plasmodium gambar asli menjadi gambar grayscale, dengan masing-masing nilai kecerahan wakili ing cluster unik piksel yang sama. Melalui ISODATA, tanda tangan dari setiap cluster (atau kelompok yang unik dari piksel dalam foto plasmodium) ditentukan dan dilaporkan sebagai (a) berarti biru, hijau, dan merah nilai-nilai kecerahan, dan (b) tiga-band varians-kovarians matriks. Dikonfigurasi untuk mencari 100 kelompok yang unik, ISODATA menggunakan proses tive itera- untuk menghitung hingga 100 ini membangun struktur signa- unik [10].
Dengan tanda tangan ISODATA digunakan untuk referensi, sebuah Kemungkinan Classifier Maksimum (MLC) diaplikasikan untuk menyortir setiap pixel dari gambar ke cluster. Ini menghasilkan gambar grayscale menunjukkan pola komponen ous variabel- (misalnya, cawan Petri, plasmodium, dll) tapi dengan masing-masing nilai kecerahan yang mewakili cluster atau warna subkomponen unik dari gambar (Gambar. 2). Menggunakan diameter cawan petri dalam pixel dan spreadsheet, hitungan pixel untuk pilihan cluster plasmodium diperoleh dan diubah ke nilai untuk daerah.
Sementara sebanding dengan teknik yang digunakan oleh Yang et al. [7] dalam hal menghitung piksel sasaran, teknik ini bergantung pada pemilihan sasaran yang tepat (plasmodium) ters clus- bukan ekstraksi piksel berdasarkan ambang nel chan- biru. Teknik ini juga menghilangkan kebutuhan untuk menutupi keluar komponen latar belakang gambar, karena cluster hanya menjadi ini yang tidak akan dipilih.
Banyak perangkat lunak dapat di adaptasi untuk mencapai hasil pengolahan gambar yang sama dijelaskan di atas, dan sejumlah studi telah menunjukkan pengolahan citra sukses pendekatan untuk mengamati tata ruang dan dipreservasi pola ral plasmodia [11-14]. Pendekatan analisis citra berbasis GIS menawarkan berbagai memperluas alat dan interface yang intuitif, alur kerja sejarah (asalnya), dan dokumentasi yang sangat baik dipengaruhi oleh sewa proliferasi yang ditonton dari multidisiplin teknologi image-memproduksi daerah Pixel dan profil DCW budaya plasmodial daerah pixel dan DCW budaya meningkat secara eksponensial dari waktu ke waktu.. The DCWs masih terus meningkat secara eksponensial, tapi daerah pixel dari yang sesuai plasmodium tidak mengikuti pola yang sama; Namun, itu masih jauh lebih tinggi dari nilai sebelumnya. Untuk menghindari pembentukan klaster panggil plasmo-, wadah yang lebih besar akan perlu digunakan.
Desktop Modelbuilder alur kerja termasuk iterator untuk mengotomatisasi pengolahan beberapa gambar plasmodial. Setiap file gambar masukan diklasifikasikan menjadi sebanyak 99 kelompok. Kelompok individu (misalnya, # 85 disorot di sini di turquoise) dapat dipilih untuk tion determinasi ahli apakah mereka mewakili plasmodium atau beberapa komponen lain dari gambar pertumbuhan plasmodial dari 2D foto digital dan GIS. Korelasi antara wilayah budaya plasmodial dan DCW Hubungan antara daerah budaya plasmodial dan DCW dihitung sebagai:
y = 2757.1x + 59.126 {70
