УДК 004: 378.01

АСПЕКТЫ ПРИМЕНЕНИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В АГРАРНОМ УНИВЕРСИТЕТЕ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКОГО ТИПА

Гарина Светлана Михайловна
Национальный университет биоресурсов и природопользования Украины
кандидат технических наук, доцент кафедры социальной педагогики и информационных технологий в образовании

Аннотация
Отмечены особенности использования средств и методов информационных технологий в аграрном образовании и науке. Выявлена актуальность обработки информации графических форматов при изучении и исследовании природных объектов. Обосновано смещение акцентов при обработке с визуализации информации на определение некоторых числовых характеристик и использование для этих целей математических сред. Приведены примеры использования MathCAD для решения практических профессиональных задач с целью повышения активизации познавательной деятельности и формирования исследовательских умений у будущих специалистов аграрного профиля.

Ключевые слова: аграрный университет исследовательского типа, информационные технологии


ASPECTS OF INFORMATION TECHNOLOGY APPLICATIONS IN AGRICULTURAL RESEARCH UNIVERSITIES

Garina Svetlana Mikhailovna
National University of Life and Environmental sciences of Ukraine
Ph.D., Associate Professor Department of Social Pedagogy and Information Technology in Education

Abstract
This article indicates the peculiarities of using IT tools and methods in agricultural education and science. The relevancy of information data processing of graphical format in the process of analyzing and investigating natural objects were revealed. The article also proves the shifting in emphasis while processing with information virtualization to define some numerical characteristics and use mathematical environments for this purposes. The author provided examples of using MathCAD to solve professional tasks with the aim to activate cognitive activity and develop research skills in prospective agricultural experts.

Рубрика: 05.00.00 ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ

Библиографическая ссылка на статью:
Гарина С.М. Аспекты применения информационных технологий в аграрном университете исследовательского типа // Современные научные исследования и инновации. 2014. № 3 [Электронный ресурс]. URL: http://web.snauka.ru/issues/2014/03/31460 (дата обращения: 04.06.2017).

В условиях развития и становления информационного общества характерным есть внедрение информационно-коммуникационных технологий (ИКТ) в сферу образования и науки, включая аграрное образование в университетах исследовательского типа. Отличительной особенностью ВУЗов аграрного профиля есть то, что в большинстве случаев объектами изучения и исследования естественных дисциплин являются объекты окружающей среды, в том числе живой природы. Определение и изучение свойств таких объектов все больше характеризуется применением средств и методов информационных технологий, что позволяет повысить дидактический потенциал профессиональных дисциплин, активизировать познавательную деятельность, формировать исследовательские умения и выполнять научные исследования на качественно новом уровне.

Одним из направлений применения средств и методов ИКТ в аграрном образовании и науке является использование сканеров, цифровых фотокамер, микроскопов и прочих средств для получения информации о свойствах объектов живой природы. Приведем некоторые примеры таких исследований.

Исследование распределения ионов кальция в листьях растений с использованием лазерного сканирующего микроскопа.

Целью исследования являлось определение относительного содержания ионов Са2 + в органеллах клеток и клеточных оболочках листков, которые были обработаны флуоресцентным индикатором. Исследования осуществлялись при помощи лазерного сканирующего микроскопа LSM 5 Pascal (Sarl Zeiss, Германия). Данные о распределении и относительном содержании ионов кальция получали с использованием программного обеспечения «Pascal», которое позволяет кодировать интенсивность флуоресценции ионов кальция после обработки индикатором. Статистическую обработку данных относительно содержания ионов кальция в клетках осуществляли по общепринятой методике, используя компьютерную программу БИО [О.М. Недуха, 2010].

Определение содержания хлорофилла в листьях растений.

Как известно, фотосинтез − одна из важнейших функций листа растения. Органом, в котором происходит фотосинтез, является хлоропласт. Состав хлоропластов зависит от физиологического состояния растений, их возраста, условий питания, освещения и других факторов. Известно, что функциональное состояние растений тесно связано с интенсивностью цвета их листовых пластинок. По цветовым характеристикам можно достаточно точно оценить физиологическое состояние растения. Современные информационные технологии способны описать цветовые характеристики любых изображений на количественном уровне. Целью исследования было изучение возможности применения современного программного и технического обеспечения компьютерного парка для оценки цветного изображения листовой пластинки. Стандартное цветовое изображение состоит из отдельных точек (пикселей). Каждая точка характеризуется тремя показателями − интенсивностями трех цветов − красного, зеленого и синего. Интенсивность каждого показателя изменяется от 0 до 255 единиц. За общие показатели цветности были взяты средние значения цветов, их функции распределения, дисперсия, асимметрия и другие.

Наиболее информативным показателем изображения есть его гистограммы, т.е. функции распределения пикселей изображения по интенсивности цветных составляющих. Установлено, что для отделения изображения листа растения от фона наиболее подходящей является гистограмма для синей компоненты цвета общего изображения, а в качестве метода сегментации следует выбрать методы модифицированного дисперсионного анализа, в частности метод N. Otsu [2].

Фотосинтетические пигменты хлорофиллов в листьях определялись путем сканирования исследуемого объекта (листа) на планшетном сканере с использованием специально разработанного программного обеспечения [3]. Разработанная методика позволяет получать достаточно точные спектральные характеристики листьев, поэтому может использоваться в селекции для достоверного отбора растений с высоким уровнем фотосинтетических активных пигментов, в растениеводстве для диагностики состояния растений. Преимуществом данной методики является возможность создания картотеки изображений, с возможностью последующего проведения их анализа. Для реализации методики требуется наличие стандартного компьютерного оборудования, что позволяет ее использовать с высокой экономической эффективностью в научно-исследовательских, учебных и производственных учреждениях.

Определение степени и площади повреждения поверхности листьев растений с помощью «виртуального устройства».

В Сибирской академии наук разработана программа для определения степени повреждения листьев, которая называется «виртуальное устройство» [4]. Программа предназначена для определения общей площади листов растений таксономических групп, площади поврежденных поверхностей, степени повреждения от болезней, вредителей и других экологических факторов на основе анализа отсканированного изображения листьев растений. Программа рекомендуется для использования при анализе фитосанитарного состояния посевов, прогнозирования урожая и его потерь в научных организациях и хозяйствах по производству продукции растениеводства, на станциях защиты растений и мониторинга окружающей среды. Программа позволяет в 5-10 раз ускорить процесс анализа поверхности листа и, как следствие, обеспечивает повышение производительности.

Компьютерная программа «Листочек»

Программа используется для компьютерного анализа изображений листьев растений, полученных с помощью сканера. Выполняет такие функции: автоматическое отделение листа от фона с использованием граничных методов; определение общей или частей площади листовой пластинки; вычисление периметра листовой пластинки; измерение линейных геометрических параметров листовой пластинки; расчет статистических показателей цветовых характеристик листьев растений; преобразование цветного изображения листовой пластинки в серое различными методами; получение двумерной и трехмерной гистограммы цвета изображений; разложение компонентов цветной гистограммы изображения с помощью метода второй производной.

Программа, с помощью портативного сканера и ноутбука, позволяет быстро, без уничтожения и повреждения растений выполнять все исследования и вычисления. Компьютерная программа «Листочек» разработана на языке программирования Delphi. Непритязательность программы к системным ресурсам позволяет использовать ее как для дистанционного обучения, так и для самостоятельной работы студентов в общежитии. Применение программы в образовательном процессе способствует повышению интереса студентов агрономического факультета к изучению современных информационных технологий и сферы их применения в сельском хозяйстве [5].

Особенности компьютерных программ для поддержки научных исследований.

Отличительной особенностью программ для поддержки научных исследований считают возможность расширения ее функций. В зависимости от глубины проработки научной проблемы, вероятных изменений направлений исследования возникает необходимость дополнительных программных функций. Важной особенностью научной программы является ее расширяемость, возможность добавлять пользовательские методы, для получения, обработки и анализа научных данных.

При обработке агробиологической информации графических форматов ударение делается не только на визуализацию информации, но и на определение некоторых числовых характеристик. Поэтому, в указанной сфере исследований преимуществом пользуются не графические редакторы, которые имеют очень развитые инструменты для работы с графикой, а математические среды, в которых инструменты для графики менее развитые, но есть возможность выразить некоторые свойства графических изображений числами и, соответственно, провести необходимые математические обработки. Одной из таких математических сред есть MathCAD.

MathCAD − программное средство для выполнения на компьютере разнообразных математических и технических расчетов, снабженное простым в освоении и в работе графическим интерфейсом, которое предоставляет пользователю инструменты для работы с формулами, числами, графиками и текстами. В среде MathCAD доступны более сотни операторов и логических функций, предназначенных для численного и символьного решения математических задач различной сложности.

Целью настоящей работы является исследование возможностей использования математической среды MathCAD для считывания информации графических форматов об объектах живой природы, преобразования ее в цифровую форму и наоборот, что позволит выявлять и определять числовые показатели, характеризующие тот или иной признак, интересующий исследователя. Использование математических сред для подобных исследований позволяет выполнять научные работы без привлечения программистов, без специальных знаний языков программирования, расширять, при необходимости, виды применяемых средств математического процессора. При использовании разработанных алгоритмов в образовательном процессе, а также при привлечении студентов к научной работе осуществляется активизация их познавательной деятельности, формируются навыки научно-исследовательской деятельности, повышается дидактический потенциал учебных материалов. Студент превращается в активного участника процесса, начиная с поиска объектов исследования, их фотографирования или сканирования и заканчивая разработкой алгоритмов обработки полученных изображений, получением количественных характеристик и анализом полученных результатов.

Обзор встроенных функций MathCAD для работы с графическими файлами.

Математический процессор MathCAD в своем арсенале имеет инструменты для чтения и отображения файлов изображений:

−        READRGB (“file”) – считывание цветного изображения из файла;

−        READBMP (“file”) – считывание изображений в оттенках серого цвета из файла, что позволяет получить массив целых чисел от 0 до 255;

−        READPRN(“file”) – создает матрицу из структурированных данных указанного файла текущего каталога;

−        WRITERGB (“file”) – запись цветного изображения в файл; возвращает заполненную матрицу красного, зеленого и синего компонентов для bmp цветного изображения из указанного файла текущего каталога. Матрица содержит R-, G- и В-матрицы, расположенные рядом. Массив содержит числа от 0 до 255 и состоит и n столбцов. Первые n/3 столбцов представляют собой красный компонент цвета изображения в file.bmp текущего каталога. Второй и третий комплекты n/3 столбцов – соответственно зеленые и синие компоненты изображения. Если файл находится в другом каталоге, то следует указывать полное имя файла.

− WRITEBMP (“file”) – запись изображения в оттенках серого у файл, где “file” − путь к файлу.

− APPENDPRN (“file”) – добавляет массив (матрицу) у файл с заданным именем, который находится в текущем каталоге. Если файл находится в другом каталоге, следует указывать полный путь к файлу, чтобы количество столбцов в файле и в массиве (матрице) совпадало.

Пусть мы имеем две матрицы на листе MathCAD:

Запишем матрицу М1 у файл, например под именем matr1.data в каталог (папку) MATH на диск C. Для этого, используем встроенную функцию WRITEPRN. Она должна быть вставлена на том же рабочем листе справа или ниже введенных ранее матриц в виде:

WRITEPRN (“C:MATHmatr1.data”): = M1

Пусть требуется добавить у файл под именем matr1.data, который находится в каталоге (папке) MATH на диске C, данные матрицы М2. Это будет выглядеть следующим образом:

APPEND(“C:MATHmatr1.data”):=M2

Количество столбцов в файле mart1.data должно соответствовать аналогичному числу в матрице М2.

С помощью встроенной функции READPRN получаем результат:

Обзор функций MathCAD для обработки изображений

Обработка изображений в MathCAD может осуществляться в четыре этапа:

− считывание изображения в матрицу;

− выполнение математических преобразований в матрице;

− отображение результирующего изображения;

− сохранение изображения.

Первый этап осуществляется путем считывания данных с диска в матрицу. Для этого существует два способа: использование встроенной функции READRGB для создания матрицы, которая соответствует файлу, например: М:=READRGB(“file”); использование встроенной функции READBMP для создания матрицы, которая соответствует полутональному представлению файла, например: М =READBMP(“file”).

При использовании READBMP с целью создания матрицы, соответствующей изображению, выполняют такие действия:

−        наводят указатель мыши на место будущего изображения;

−        выбирают команду Picture из раскрывающегося меню Insert;

−        вводят имя матрицы в имеющийся местозаполнитель.

При использовании READRGB для создания матрицы, которая соответствует изображению, выполняет действия:

  • разделяют матрицу на красный, зеленый и синий компоненты. Пусть в каталоге диска С: имеется каталог Math с файлом изображения: xxx.bmp. В этом случае разделение будет иметь вид:

−        М:=READRGB(“C:Mathxxx.bmp”);

−        M_red:=submatrix(М,0,rows(M)-l,0,cols(М)/3-1);

−        M_green:=submatrix(М,0,rows(M)-l,cols(М)/3,2 cols(М)/3-1);

−        M_blue: =submatrix(М,0,rows(M)-1,2 cols(М)/3,cols(M)-l).

  • щелкают мышью на предполагаемом месте изображения;
  • выбирают команду Picture из раскрывающегося меню Insert;
  • вводят имя матрицы.

При делении матрицы используют три встроенные функции MathCAD: submatrix (M,ri,rj,ci,cj) – выделяет из матрицы М матрицу с номерами строк от ci по cj включительно. По умолчанию нумерация строк и столбцов начинается с нуля.

Пусть мы имеем матрицу M5:

рисун3

rows(M) – определяет количество строк в матрице М: rows(M5) = 3;

сols(M) – определяет количество столбцов в матрице М: сols(М5) = 5.

Для отображения только красного компонента включают все три матрицы, при этом, зеленая и синяя матрицы должны содержать нули. Для повторного объединения трёх матриц, создают и используют функцию, например под именем union, которая основывается на встроенной функции augment(A,B):

union(X, Y, Z): =augment (X, augment (Y, Z))

Функция augment(A,B) формирует новую матрицу путем присоединения к матрице А справа матрицу В, т.е. добавляет к столбцам А справа столбцы В. При этом количество строк у матрицах А и В должно быть одинаковым.

Если изображение считывается обратно в матрицу с использованием функций READBMP или READRGB, то к нему можно применить все возможные способы обработки:

  • инвертировать изображение: М := READBMP (“file”)  N := МТ;
  • изменять контрастность: Р := 255-М.

Для восстановления исходных размеров графического изображения выполняют действия:

  • нажимают кнопку мыши на рисунке;
  • выбирают пункт Properties (Свойства) из раскрывающегося меню Format (Форматирование), нажимают на вкладке Display (Отображение) диалогового окна Properties (Свойства), что открывается. Потом отмечают Display at Original Size (Отображать в оригинальном размере) и нажимают кнопку ОК.

MathCAD позволяет импортировать много изображений, созданных в других приложениях в область рабочего листа через буфер обмена. Импорт изображений осуществляется в виде матрицы. Для выполнения указанного действия необходимо:

  • скопировать изображение в буфер обмена;
  • щелкнуть мышью на месте предполагаемой вставки изображения;
  • выбрать меню Edit (Правка), а затем нажать в раскрывающемся списке меню кнопку Paste (Вставка) или Paste Special (Специальная вставка) для вставки рисунка на лист.

Если выбирается элемент Paste, то изображение из буфера обмена вставляется в соответствии с параметрами по умолчанию. При необходимости вставить изображение как конкретный объект (растровый, связанный или внедренный) выбирают пункт Paste Special.

Можно импортировать растровые изображения из буфера обмена или из файла. Допускается изменение размера рисунков и восстановление их до первоначального оригинального размера.

Для импортирования растрового графического изображения из файла с расширением *.bmp выполняют действия:

  • нажимают кнопку на месте предполагаемой вставки изображения;
  • выбирают меню Insert (Вставить), а потом в раскрывающемся меню пункт Picture (Рисунок). Откроется шаблон рисунка с местозаполнителем в левом нижнем углу.
  • вводят у местозаполнитель двойные кавычки, между которыми необходимо ввести имя файла, который содержит точечный рисунок;
  • указывают полный путь к файлу, например: “C:Рисунок_1/xxx.dmp”.

В MathCAD есть также большое количество функций для специального доступа к графическим файлам, например, считывание интенсивности цветов других цветовых моделей (яркость, насыщенность, оттенок), а также одного из основных цветов.

Математическая среда MathCAD предоставляет средства для преобразования черно-белых и цветных изображений в матрицу, где градации цвета представлены числами. К матрицам применимы стандартные методы работы с матрицами, и, следовательно, графический файл можно описать количественно.

На рис.1 показано черно-белое изображение поврежденной поверхности листа растения в формате *.bmp.

Средствами MathCAD рисунок превращается в матрицу, которая имеет значения чисел от 0 и 255. Фрагмент матрицы изображен на рис.3.

Степень разрушения поверхности листа можно определить соотношением элементов матрицы, заполненных нулями и числами 255.

Изображение поврежденного листа, воспроизведенное средствами MathCAD, показано на рис.2.

На рисунке 4 показано изначальное цветное изображение поврежденной поверхности листка, а на рис.5 − воспроизведенное средствами MathCAD. Фрагмент матрицы цветного изображения показан на рис. 6.

 

 

рис3

 

 рис4

Рисунок 1 – Исходное графическое изображение поврежденной поверхности листка в формате *.bmp

Рисунок 2 – Изображение поврежденной поверхности листа, воспроизведенное средствами MathCAD

рисун4

Рисунок 3 – Фрагмент матрицы графического изображения поврежденного листка у формате *.bmp

 рис5

 

 рис6

Рисунок 4 – Исходное цветное изображение поврежденной поверхности листка

Рисунок 5 – Воспроизведенное средствами  MathCAD цветное изображение поверхности поврежденного листка

рисун5

Рисунок 6 – Фрагмент матрицы цветного изображения поверхности поврежденного листка

Средства MathCAD позволяют получить субматрицы трех составляющих цветов: красного, синего и зеленого (рис. 7-9).

рису6

Рисунок 7 – Субматрица красного цвета

рису7

Рисунок 8 – Субматрица синего цвета

рису8

Рисунок 9 – Субматрица зеленого цвета

ВЫВОДЫ

1. Осуществлен обзор и анализ методов и средств современных информационных технологий, которые используются в агробиологических исследованиях для обработки файлов графических форматов. Установлено, что для определения площади повреждения поверхности растений используют сканер и специально разработанное программное обеспечение.

2. Изучена возможность обработки файлов графических форматов в среде MathCAD. Разработан алгоритм считывания файлов графических форматов и превращения их в числовую матрицу.

3. Осуществлена апробация разработанного алгоритма на черно-белых и цветных изображениях с положительным результатом.

4. Показана целесообразность проведения дальнейших исследований для сопоставления числовых данных с видом повреждения поверхности листа.

5. Предложенный метод повышает эффективность научных исследований в области агробиологии.

6. Применение предложенной методики в образовательном процессе способствует активизации познавательной деятельности студентов, лучшему пониманию и запоминанию материала специальных дисциплин, формированию исследовательских навыков и умений.


Библиографический список
  1. Недуха, О.М. Розподіл іонів кальцію у клітинах мезофілу та епідермісу листків повітряно-водної та суходільної екоформ Sium latifolium  L. [Текст] / О.М. Недуха // Укр. ботан. журн. − 2010. − Т. 67, № 2. − С. 280-288.
  2. Otsu, N.: A threshold selection method from grey-level histograms, IEEE trans. Syst. Man Cybern., 1979, SMC-9,(1). –Р. 62-66.
  3. Патент на корисну модель 45171 (u200905715) Спосіб визначення вмісту хлорофілу у листках пшениці озимої [Текст] /Н.І. Рябчун, О.М. Четверик, О.С. Погорєлов, В.І. Долгополова. Заявник: Інститут рослинництва ім. В.Я.Юр’єва УААН (UA) заявл. 04.06.2009, опубл. 26.10.2009, Бюл. № 20. – 2009.
  4. Портал сибирской академии наук [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.sorashn.ru/index.php?id=1255
  5. Погорєлов, О.С. Комп’ютерна програма «листочок» [Електронний ресурс] / О.С.Погорєлов, Ю.О. Сотников // Харьковский национальный аграрный университет. Режим доступу: http://knau.kharkov.ua/znr44.html


Все статьи автора «garina»


© Если вы обнаружили нарушение авторских или смежных прав, пожалуйста, незамедлительно сообщите нам об этом по электронной почте или через форму обратной связи.

Связь с автором (комментарии/рецензии к статье)

Оставить комментарий

Вы должны авторизоваться, чтобы оставить комментарий.

Если Вы еще не зарегистрированы на сайте, то Вам необходимо зарегистрироваться: