Method Article

Analiza rdzenia drzewa za pomocą rentgenowskiej tomografii komputerowej

DOI:

10.3791/65208

⸱

September 22nd, 2023

 , 
1Forest Is Life, TERRA Teaching and Research Centre, Gembloux Agro Bio-Tech, University of Liège, 2UGent-Woodlab, Laboratory of Wood Technology, Department of Environment, Ghent University, 3UGent Centre for X-ray Tomography (UGCT)

In This Article

Summary

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Tutaj pokazujemy, jak przetwarzać rdzenie drzew za pomocą łańcucha narzędzi do tomografii komputerowej rentgenowskiej. Z wyjątkiem ekstrakcji chemicznej do niektórych celów, nie jest wymagana dalsza fizyczna obróbka laboratoryjna. Łańcuch narzędzi może być używany do szacowania biomasy, do uzyskiwania danych MXD/szerokości słojów drzew, a także do uzyskiwania ilościowych danych dotyczących anatomii drewna.

Abstract

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Przedstawiono łańcuch narzędzi do tomografii komputerowej rentgenowskiej (CT) w celu uzyskania szerokości słojów drzew (TRW), maksymalnej gęstości drewna późnego (MXD), innych parametrów gęstości i danych ilościowych dotyczących anatomii drewna (QWA) bez potrzeby pracochłonnej obróbki powierzchni lub fizycznego przygotowania próbki. Nacisk kładziony jest na rdzenie inkrementacyjne i procedury skanowania w rozdzielczościach od 60 μm do 4 μm. Zdefiniowano trzy skale, w których należy przyjrzeć się drewnu: (i) skala międzypierścieniowa, (ii) skala słojów, tj. skala słojów drzew i skala densytometryczna, a także (iii) skala anatomiczna, przy czym ta ostatnia zbliża się do konwencjonalnej jakości cienkiego przekroju. Specjalnie zaprojektowane uchwyty na próbki dla każdej z tych wag umożliwiają wysokowydajne skanowanie wielu rdzeni inkrementacyjnych. Opracowano szereg procedur programowych specjalnie w celu skutecznego przetwarzania trójwymiarowych obrazów rentgenowskich rdzeni drzew za pomocą rentgenowskiej tomografii komputerowej do TRW i densytometrii. W tej pracy pokrótce wyjaśniono podstawowe zasady tomografii komputerowej, które są potrzebne do prawidłowego zrozumienia protokołu. Protokół jest przedstawiony dla niektórych znanych gatunków, które są powszechnie stosowane w dendrochronologii. Połączenie przybliżonych szacunków zagęszczenia, danych TRW i MXD, a także ilościowych danych anatomicznych, pozwala nam poszerzyć i pogłębić aktualne analizy pod kątem rekonstrukcji klimatu czy reakcji drzew, a także dalej rozwijać dziedzinę dendroekologii/klimatologii i archeologii.

Introduction

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Gęstość drewna to łatwa do zmierzenia zmienna1, która odzwierciedla zarówno anatomiczne, jak i chemiczne właściwości drewna2. W oszacowaniach biomasy nadziemnej gęstość drewna jest ważną zmienną ważącą 3,4,5, czyli pomnożony przez wymiary drzewa i współczynnik reprezentujący zawartość węgla w drewnie. Gęstość drewna jest ściśle związana z właściwościami mechanicznymi drewna6 i odzwierciedla historię życia drzewa7.

Gęstość ściany komórkowej jest mierzona jako około 1500 kg/m³ i jest uważana za dość stałą8, jednak należy również wziąć pod uwagę różnice gęstości ściany komórkowej wewnątrz pierścienia8,9. Komórki drzewiaste (na ogół tchawice w drzewach iglastych, naczyniach, miąższu i włóknach w twardym drewnie) są zorientowane/kształtowane na różne sposoby, a grubość ścianki komórkowej i wielkość światła tych komórek jest różna10. W związku z tym gęstość drewna różni się między drzewami, w obrębie drzewa (osiowo i poprzecznie) oraz w krótkich odstępach czasu w obrębie pierścienia drzewa11,12. W wielu przypadkach zmienność gęstości drewna na skali słojów wyznacza również granicę słojów drzewa13. Gęstość drewna i ostatecznie frakcje tkankowe są generowane i w tym artykule są ogólnie podzielone na trzy kategorie (tj. trzy różne skale rozdzielczości), w zależności od celu badania (Rysunek 1), jak opisano poniżej.

Skala międzypierścieniowa: Mierząc kawałki drewna, uzyskuje się pojedynczą wartość dla tej próbki. Można to zrobić poprzez zanurzenie w wodzie lub geometrically14. W ten sposób można uzyskać ogólne zmienne technologiczne biomasy lub drewna. Aby uwzględnić wariant od rdzenia do kory, te kawałki drewna można dalej podzielić na bloki, które są mierzone ręcznie w celu uzyskania informacji na temat strategii historii życia15. Po przejściu na tomografię komputerową rentgenowską o niskiej rozdzielczości, np. w skanerach medycznych17,18, dane TRW dotyczące pierścieni o średniej i szerokiej rozdzielczości mogą być wykonane w efektywny sposób na wielu próbkach18,19,20. Jest to również skala, która może być używana do oceny biomasy od rdzenia do kory zarówno z drzew strefy umiarkowanej, jak i tropikalnej4,22, zwykle w rozdzielczościach od 50 μm do 200 μm.

Skala pierścienia: Drewno jest rejestratorem przeszłych warunków środowiskowych. Najbardziej znanym parametrem jest szerokość słojów drzew (TRW), ale w przypadku globalnych rekonstrukcji temperatury, rekordy maksymalnej gęstości drewna późnego (MXD) okazały się lepszym wskaźnikiem zastępczym dla temperatury22. MXD jest łatwą do zmierzenia zmienną23, i jest wskaźnikiem zastępczym dla grubości ściany komórkowej i rozmiaru komórki na ostatnich komórkach słojów drzewa, a także znajduje się na linii drzew i miejscach borealnych dodatnio powiązanych z sezonową temperaturą powietrza24: im cieplejsze i dłuższe lata, tym więcej dochodzi do zdrewnienia ściany komórkowej, co w ten sposób zwiększa gęstość tych ostatnich komórek. Tradycyjne pomiary, takie jak zanurzenie i geometria, są mniej dokładne w określaniu tej gęstości na poziomie pierścienia. W ramach wcześniejszych prac opracowano zestaw narzędzi do stosowania kliszy rentgenowskiej na próbkach cienkociętych25. Wywołało to rewolucję zarówno w leśnictwie, jak i późniejszej paleoklimatologii15,18, definiując maksymalną gęstość drewna późnego (MXD), tj. wartość gęstości szczytowej często na końcu pierścienia, jako wskaźnik temperatury letniej. Podstawowa zasada polega na tym, że próbki są piłowane (około 1,2 mm do 7 mm13) tak, aby były idealnie równoległe do kierunku osiowego, a próbka jest umieszczana na czułej folii wystawionej na działanie źródła promieniowania rentgenowskiego. Następnie te filmy radiograficzne są odczytywane przez źródło światła, które wykrywa natężenie i zapisuje profile oraz roczne parametry słojów drzew. Narzędzia te wymagają jednak znacznego nakładu pracy związanej z przygotowaniem próbki i pracą ręczną. Ostatnio zostało to opracowane dla tomografii rentgenowskiej w bardziej ustandaryzowany sposób lub w oparciu o zamontowane rdzenie26. Rozdzielczość waha się tutaj od 10 μm do 20 μm. TRW jest mierzone również w tej skali, zwłaszcza w przypadku mniejszych pierścieni.

Skala anatomiczna: W tej skali (rozdzielczość < 4 μm) średnie poziomy gęstości stają się mniej istotne, ponieważ główne cechy anatomiczne są wizualizowane, a ich szerokość i proporcje mogą być mierzone. Zazwyczaj odbywa się to poprzez wykonanie mikrosekcji lub skanów optycznych o wysokiej rozdzielczości lub skanów μ-CT. Gdy konieczna jest wizualizacja ultrastruktury ścian komórkowych, najczęściej stosowaną metodą jest skaningowa mikroskopia elektronowa27. W skali anatomicznej uwidaczniają się poszczególne frakcje tkankowe, dzięki czemu na podstawie obrazów można wyprowadzić parametry fizjologiczne. Na podstawie indywidualnych parametrów anatomicznych i gęstości ścian komórkowych drewna można wyprowadzić gęstość anatomiczną w celu porównania z konwencjonalnymi estymatorami gęstości drewna24.

Dzięki ulepszonym technikom cięcia i oprogramowaniu do tworzenia obrazów29,30, dendro-anatomy30 został opracowany, aby mieć dokładniejszy zapis drewna, zarówno w celu dokładniejszego oszacowania MXD w drzewach iglastych, jak i w celu zmierzenia kilku zmiennych anatomicznych z drzew liściastych. Na tej skali mierzone są rzeczywiste parametry anatomiczne i powiązane z parametrami środowiskowymi31 . Za pomocą μCT można również uzyskać ten poziom32,33.

Ponieważ drewno jest z natury higroskopijne i anizotropowe, gęstość drewna musi być dokładnie zdefiniowana, a warunki pomiaru muszą być określone, albo jako suche w piecu, kondycjonowane (zazwyczaj przy wilgotności 12%) lub zielone (jako ścięte w lesie)34. W przypadku dużych próbek i do celów technicznych gęstość drewna definiuje się jako wagę podzieloną przez jego objętość w danych warunkach. Jednak wartość gęstości drewna jest silnie zależna od skali, w jakiej jest mierzona, na przykład gęstość drewna od rdzenia do kory może się podwoić, a w skali pierścieniowej (u drzew iglastych) przejście drewna wczesnego do późnego powoduje również znaczny wzrost gęstości drewna, ze szczytem na granicy słojów.

Tutaj przedstawiono protokół skanowania rentgenowskiego tomografią komputerową rdzeni inkrementacyjnych w celu zmierzenia cech w wyżej wymienionych 3 skalach (Rysunek 1). Najnowsze osiągnięcia w dziedzinie rentgenowskiej tomografii komputerowej mogą objąć większość tych skal dzięki elastycznej konfiguracji. Cele badawcze określą ostateczny protokół skanowania.

Kluczowym czynnikiem ograniczającym (który jest nieodłącznie związany ze skalowaną naturą gęstości drewna i drewna w ogóle) jest rozdzielczość i czas niezbędny do skanowania. Przykłady pokazują, jak: (i) uzyskać profile gęstości drewna w skali międzypierścieniowej do oszacowania biomasy w Terminalia superba z dorzecza Konga, (ii) uzyskać zapisy gęstości z cedru Clanwilliam (Widdringtonia cedarbergensis) na podstawie skanowania spiralnego w systemie HECTOR 35, oraz (iii) zmierzyć parametry naczynia na dębie bezszypułkowym w systemie Nanowood. Oba skanery są częścią zestawu skanerów w Centrum Tomografii Rentgenowskiej UGent (UGCT,

figure-introduction-1
Rysunek 1: Ogólne metodologiczne drzewo decyzyjne dla tomografii komputerowej rentgenowskiej. Wiersze wskazują kroki, które należy wykonać, począwszy od celu badawczego, aż po ostateczny format danych. Białe pola to kroki, które są istotne dla tego łańcucha narzędzi. Wyszarzone pola to kroki, które można wykonać za pomocą innego oprogramowania lub pakietów R, takich jak dplr47 i Treeclim48 do analizy słojów drzew oraz ROXAS44, a także ImageJ42 lub inne (komercyjne) aplikacje do wyznaczania parametrów anatomicznych drewna na podstawie obrazów CT. Kliknij tutaj, aby zobaczyć większą wersję tego rysunku.

X-CT badania nad drewnem
Konfiguracja skanera: Standardowy tomograf rentgenowski składa się z lampy rentgenowskiej, detektora promieniowania rentgenowskiego, stopnia obrotowego i zestawu silników do poruszania stopniem rotacji, a w większości przypadków także detektora, tam iz powrotem (Rysunek 2).

figure-introduction-2
Rysunek 2. System skanowania HECTOR. System35, pokazując odległość od detektora źródła (SDD) i odległość od obiektu źródłowego (SOD). Kliknij tutaj, aby zobaczyć większą wersję tego rysunku.

Większość systemów laboratoryjnych ma geometrię stożka-wiązki, co oznacza, że wytwarzane promienie rentgenowskie są rozprowadzane z okna wyjściowego lampy w kształcie stożka, co oznacza, że poprzez zmianę odległości między obiektem a tubą (SOD = Source-Object-Distance) oraz detektorem a lampą (SDD = Source-Detector-Distance), powiększenie jest kontrolowane (zobacz dyskusję na temat rozdzielczości). Ze względu na zdolność przenikania promieni rentgenowskich przechodzą one przez obiekt, a intensywność wiązki tłumienia jest funkcją energii wiązki promieniowania rentgenowskiego, składu chemicznego obiektu (liczby atomowej obecnych pierwiastków) i gęstości materiału. Biorąc pod uwagę stałe widmo energii i stały skład materiałowy drewna, tłumienie wiązki promieniowania rentgenowskiego jest w dużym stopniu zależne od gęstości materiału, co wyjaśnia jego zastosowanie w densytometrii. Tłumienie (lub transmisję) można wyrazić za pomocą prawa Beera-Lamberta:

figure-introduction-3

z I0 nadchodząca wiązka promieniowania rentgenowskiego wykładniczo, która rozpada się na transmitowaną wiązkę promieniowania rentgenowskiego Id podczas rozchodzenia się przez materiał na odległość d. Współczynnik tłumienia liniowego zależy μ od szeregu oddziaływań z materiałem, z którego wykonany jest obiekt. Projekcje są więc zapisami transmitowanej wiązki.

Praktycznie, obiekt jest montowany na etapie obrotu, wybierane są odpowiednie SOD i SDD, wybierana jest również pewna moc (związana z rozmiarem obiektu, gęstością i składem), a obiekt jest obracany o 360°, a podczas tego obrotu wykonywane są wielokrotne projekcje. Rzuty te są następnie wykorzystywane do rekonstrukcji wewnętrznej struktury obiektu. Dostępnych jest kilka algorytmów rekonstrukcji, z których najczęściej używane są nadal oparte na ramach analitycznych opracowanych kilkadziesiąt lat temu, opartych na transformacji Radona i twierdzeniu o warstwie Fouriera. Aby uzyskać więcej informacji, czytelnik jest odsyłany do specjalistycznej literatury36.

Zagadka rozdzielczości, ilości danych i wielkości próbki: Rozdzielczość jest kluczowa w tomografii komputerowej rentgenowskiej. W systemach o geometrii odwrotnej lub równoległej geometrii wiązki, takich jak linie synchrotronowe, inne względy odgrywają rolę. Protokół ten omawia tylko standardowe laboratoryjne skanowanie rentgenowskie CT z geometrią wiązki stożkowej. W tym przypadku niezbędna jest koncepcja powiększenia, rozmiaru piksela detektora i rozmiaru plamki. Powiększenie definiuje się jako stosunek SDD/SOD. Następnie, rozmiar piksela detektora oczywiście również wpływa na rozdzielczość: im mniejszy rozmiar piksela, tym wyższa rozdzielczość, ale w większości przypadków pole widzenia (FoV) jest również bezpośrednio związane z rozmiarem piksela i rozmiarem detektora (mniejszy rozmiar piksela, mniejsze pole widzenia dla tej samej liczby pikseli). Co więcej, ważny jest również rozmiar plamki wiązki promieniowania rentgenowskiego: im większy rozmiar plamki, tym niższa rozdzielczość, co oznacza, że można zobaczyć mniej szczegółów.

Ważne jest, aby zwrócić uwagę na to, że można uzyskać rozdzielczość wyższą niż to, co jest możliwe zgodnie z wyżej wymienionymi limitami, dlatego lepiej jest używać terminu rozmiar woksela (woksel to piksel głośności) zamiast rozdzielczości. Co więcej, w grę wchodzą inne czynniki, takie jak ostrość detektora, które dodatkowo ograniczają rzeczywistą rozdzielczość, w jakiej skanowany jest obiekt. Tylko prawdziwa kalibracja systemu, przy użyciu ustalonych celów, dostarcza prawdziwej odpowiedzi.

Jednak w większości przypadków rozmiar woksela, przy którym obiekt może być skanowany, jest w większości ograniczony rozmiarem obiektu. Oznacza to, że im większy obiekt, tym niższy będzie rozmiar woksela. Jeśli obiekt nie mieści się w polu widzenia detektora dla określonej wielkości woksela, wówczas rozmiar woksela można zmniejszyć, np. poprzez ograniczenie powiększenia.

Czas skanowania i ilość danych są ważne do rozważenia przy podejmowaniu decyzji o pożądanym rozmiarze woksela. Ogólnie rzecz biorąc, im mniejszy rozmiar woksela oznacza, im więcej szczegółów chce się zobaczyć, im mniejsza próbka lub im mniej próbek można zeskanować jednocześnie, potrzeba więcej czasu i zostaną zebrane większe ilości danych. Wyobraźmy sobie następujący przykład teoretyczny: można zeskanować próbkę o wymiarach 10 cm x 10 cm x 10 cm przy 50 μm za pomocą określonego systemu rentgenowskiego tomografii komputerowej i chcieć zeskanować tę samą objętość przy 10 μm, objętość, która mieści się w polu widzenia, wynosiłaby tylko 2 cm x 2 cm x 2 cm, zakładając, że jest to fizycznie możliwe. Oznacza to, że potrzeba 125 skanów (5³ = 5 razy wyższa rozdzielczość, skaluje się do potęgi 3 ze względu na wolumetryczny charakter techniki obrazowania), aby pokryć cały wolumin, a objętość danych wzrosłaby podobnie. Oczywiście jest to tylko eksperyment myślowy i trzeba wziąć pod uwagę znacznie więcej niż tylko rozdzielczość. Aby uzyskać więcej informacji, czytelnik jest odsyłany do przeglądu możliwości skanowania37.

Elastyczność przyrządów do skanowania obiektów drewnianych: W ostatnim dziesięcioleciu wiele firm dostarczyło systemy tomografii rentgenowskiej z podobnym montażem jak HECTOR35. Przegląd kilku systemów tomografii komputerowej, szczególnie ocenianych pod kątem ich rozdzielczości czasowej, znajduje się w38.

Ogólnie rzecz biorąc, elastyczność i łatwość obsługi systemów tomografii komputerowej znacznie się poprawiła. Wiele systemów umożliwia skanowanie różnorodnych obiektów, co ma miejsce również w przypadku systemów w UGCT. Poniższy protokół został zademonstrowany dla systemu HECTOR, który nadaje się do analizy słojów drzew. Protokół jest jednak ważny dla każdego innego dostępnego systemu, jeśli pozwala na to rozdzielczość i format danych.

Te systemy pozwalają na skanowanie różnych obiektów. Kilka zdjęć różnych drewnianych obiektów zeskanowanych za pomocą systemu HECTOR znajduje się w Rysunek 3. To właśnie ta elastyczność składa się z trzech skal, które prezentujemy w Rysunek 1, od rozdzielczości zgrubnej do bardzo dokładnej.

figure-introduction-4
Rysunek 3. Przykłady konfiguracji skanowania. (A) Dziennik, (B) wiolonczela49, (C) uchwyty na próbki (typ 1) z rdzeniami drzewnymi do skanowania wsadowego oraz (D) uchwyt na próbki typu 2 z rdzeniami inkrementacyjnymi do skanowania spiralnego zamontowany na stoliku rotacyjnym HECTOR. Kliknij tutaj, aby zobaczyć większą wersję tego rysunku.

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Protocol

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

1. Próbkowanie rdzenia

  1. Pobranie próbki drzewa za pomocą świdra Pressler. Zapoznaj się z odnośnikami, aby dowiedzieć się, jak ręcznie utworzyć rdzeń drzewa39. Ten łańcuch narzędzi jest prezentowany dla gilz 5,15 mm.
  2. Umieść rozklejone rdzenie drzew w papierowych słomkach o średnicy 6 mm lub w innym receptorze, który nie wymaga kleju. Nie przyklejaj rdzeni drzew do drewnianego wspornika. Jeśli rdzenie były już zamontowane, odmontuj je za pomocą skalpela/piły lub rozpuszczalnika w zależności od rodzaju kleju.
  3. Unikaj zawijania ich w plastikowe tuby, spróbuj je najpierw wysuszyć, aby uniknąć rozwoju pleśni i gnicia grzybów.
  4. Użyj ołówka do pisania na papierowych słomkach, ponieważ ekstrakcja może wyblaknąć napisy markera.
    UWAGA: Ten łańcuch narzędzi nadaje się również do rdzeni 4 mm. Można użyć już zamontowanych i oszlifowanych rdzeni, ale należy je najpierw zdemontować. W przypadku drewna archeologicznego lub resztek drewna należy pobrać próbkę wielkości rdzenia (poprzez piłowanie/zmniejszanie rozmiaru) do skanowania.

2. Przygotowanie rdzenia przed skanowaniem

  1. Wykonaj ekstrakcję etanolem/toluenem lub etanolem lub acetonem40 Ekstrakcja Soxhleta przez co najmniej 24 godziny (Rysunek 4A,B). Jest to konieczne, aby zapewnić objętość drewna wolnego od żywicy, aby mieć dokładne obliczenie gęstości (żywica tłumi sygnał, Rysunek 4C13, 41).
    1. Sporządzić roztwór 1000 ml etanolu z 427 ml toluenu (zgodnie np. z ASTM D 1107 - 96) lub czystym etanolem lub acetonem. Wiele uniwersytetów posiada warsztat laboratoryjny ze szkła, który może wykonać adaptację aparatu Soxhleta do rdzeni drzew (Rysunek 4B).
    2. Napełnić kolbę okrągłodenną rozpuszczalnikiem i umieścić próbki w słomkach w wsporniku ze stali nierdzewnej w aparacie Soxhleta z chłodnicą na podgrzewaczu laboratoryjnym. Dopuszczać co najmniej 6 syfonów na h.
      UWAGA: Do chłodzenia preferowany jest zamknięty obieg wody (lub dowolny inny nowoczesny system chłodzenia). W tym przypadku pompa wodna cyrkuluje wodę, przechowywaną w 100-litrowym zbiorniku z tabletkami chloru (aby uniknąć rozwoju glonów), z prędkością 120 l/h (ale będzie to zależało od wielkości aparatu Soxhleta, a także ciepła zastosowanego przez element grzejny). Chłodnica powietrza służy do chłodzenia wody w zbiorniku o pojemności 100 l. Aby zaoszczędzić na rozpuszczalniku, szklane kulki można użyć do wypełnienia pustej objętości aparatu Soxhleta.
    3. Regularnie sprawdzaj temperaturę i liczbę syfonów. Wysuszyć rdzenie pod kapturem chemicznym (w tym celu zapoznaj się z zasadami laboratorium), aby usunąć pozostałości rozpuszczalnika lub umieść piec do suszenia pod okapem chemicznym.
  2. Suszyć rdzenie przez 24 godziny w piecu suszącym (103,5 °C) pod wentylacją wywiewną i przeprowadzić kąpiel w gorącej wodzie (90 °C) lub ekstrakcję Soxhleta gorącą wodą przez 24 godziny, jak opisano powyżej.
    1. Próbki należy przechowywać w papierowych słomkach w stalowych uchwytach na próbki. Ponownie wysuszyć w suchym piecu przez 24 godziny w temperaturze 103,5 °C, a następnie kondycjonować do wilgotności względnej 60% (RH) przed skanowaniem.
      UWAGA: W tym przypadku wybierana jest wartość 60%, ponieważ są to w przybliżeniu średnie warunki wilgotności względnej otoczenia w pomieszczeniu do skanowania rentgenowskiego CT. Można również używać próbek suszonych w piekarniku. Najważniejszym czynnikiem jest to, że wszystkie próbki są skanowane w tych samych warunkach.
    2. W przypadku, gdy ekstrakcja wody powoduje degenerację słomek papierowych, włóż rdzenie drzew z powrotem do nowych słomek papierowych o średnicy 6 mm21. Zarówno tuleje 5,15 mm, jak i 4 mm można umieścić w papierowych słomkach o średnicy 6 mm.
    3. Upewnij się, że cała papierowa słomka jest wypełniona drewnem. Zawiń oba końce słomy do góry i odetnij końce. Umożliwia to łatwe wkładanie słomek do cylindrycznego uchwytu.
    4. Upewnij się, że strona kambium (kory) jest wyraźnie wskazana na rdzeniu, ponieważ CoreProcessor i RingIndicator zakładają, że strona kory jest skierowana w dół. Usuń kawałki i kawałki, a także rdzenie z pęknięciami, ponieważ są one trudne w obróbce.

figure-protocol-1
Rysunek 4. Przebieg pracy przy ekstrakcji i suszeniu rdzeni przed skanowaniem. (A) Rdzenie przyrostowe w słomkach papierowych są najpierw umieszczane w gorącej kąpieli wodnej, a następnie w gorącej mieszaninie etanolu i toluenu za pomocą aparatu Soxhleta na 24 godziny, następnie suszone, umieszczane w gorącej kąpieli wodnej przez 24 godziny, a następnie ponownie suszone w temperaturze 103,5 °C, następnie kondycjonowane przed skanowaniem. (B) Zdjęcia zaadaptowanej konfiguracji Soxhleta na Uniwersytecie w Gandawie. Wiele dostosowanych aparatów Soxhleta jest dołączanych szeregowo. Zwróć uwagę na folię aluminiową i rurki izolacyjne, aby rozpuszczalnik lub mieszanina rozpuszczalników były wystarczająco ciepłe do ekstrakcji. (C) Przykład powierzchni rdzenia inkrementacyjnego z Pinus longaeva przed i po ekstrakcji. Żywice i inne środki ekstrakcyjne maskują sygnał o rzeczywistej gęstości ze względu na tłumienie promieni rentgenowskich. Kliknij tutaj, aby zobaczyć większą wersję tego rysunku.

3. Skanowanie rdzenia

  1. Wybierz odpowiedni typ uchwytu na próbkę (Rysunek 5), jak opisano poniżej, w zależności od celu badawczego, zgodnie z opisem w Rysunek 1.
    1. Do celów skali międzypierścieniowej użyj uchwytu typu 1 - tektura i perforowana pianka florystyczna.
    2. W przypadku danych MXD użyj uchwytu typu 2 - plastikowy uchwyt na próbkę, który mieści 6 rdzeni o długości 1-15 cm i ma średnicę 3 cm.
    3. Użyj uchwytu typu 3 - do celów dendroanatomicznych, który polega po prostu na wiązaniu ze sobą papierowych słomek.
  2. Załaduj rdzenie drzew w papierowych słomkach do uchwytu na próbkę i wypełnij szablon arkusza kalkulacyjnego, który można pobrać na https://dendrochronomics.ugent.be/#software. Każda liczba odpowiada danej pozycji w uchwycie próbki.
  3. Skanowanie w pracowni rentgenowskiej μCT: skonsultuj się z ekspertem tomografii rentgenowskiej w celu uzyskania prawidłowych ustawień i protokołu skanowania. Aby zapoznać się ze skanerem używanym w tym protokole, zobacz37.
  4. Rekonstrukcja zeskanowanych obrazów: skonsultuj się z ekspertem tomografii rentgenowskiej w celu uzyskania informacji na temat prawidłowych ustawień rekonstrukcji lub ustawień dołączonych do tomografu komputerowego (pakiet oprogramowania tomografu rentgenowskiego). Aby zapoznać się z parametrami rekonstrukcji dla tego protokołu, zobacz37.

figure-protocol-2
Rysunek 5. Typy uchwytów próbek i rozdzielczość. Konstrukcja trzech głównych typów uchwytów, które odpowiadają (A) skali międzypierścieniowej, (B) skali słojów drzew i (C) skali anatomicznej. Ze względu na uzyskaną wielkość, liczba próbek zmniejsza się wraz ze wzrostem wymagań dotyczących rozdzielczości. Odpowiednie renderingi 3D dla (D) skali międzypierścieniowej (uchwyt 1), (E) szerokości pierścienia i MXD (typ uchwytu 2) oraz (F) parametrów anatomicznych (typ uchwytu 3). Podziałka = 5 mm. Kliknij tutaj, aby zobaczyć większą wersję tego rysunku.

4. Uzyskaj dane TRW, dane dotyczące gęstości i dane anatomiczne

  1. Rozpoczęcie pracy z oprogramowaniem.
    1. Aby uzyskać wartości gęstości (typ uchwytu 1 i 2), zainstaluj następujące trzy pakiety oprogramowania: (i) CoreProcessor, (ii) RingIndicator i (iii) CoreComparison toolboxes z
    2. Ponieważ te przyborniki zostały utworzone w programie MATLAB, zainstaluj poprawne środowisko uruchomieniowe kompilatora MATLAB (MCR), dostępne na: http://nl.mathworks.com/products/compiler/mcr/. Obecnie potrzebna wersja to MATLAB2022B. MCR jest darmowy, podobnie jak 3 pakiety oprogramowania.
    3. Obok folderu zrekonstruowanych woluminów utwórz nowy pusty folder na pliki MAT (format pliku z MATLAB, który przechowuje zmienne itp.), np. matfiles_useful_name_sample_holder jest to konieczne do przechowywania parametrów tymczasowych.
    4. Upewnij się, że arkusz kalkulacyjny znajduje się w folderze ze zrekonstruowanymi woluminami, aby w późniejszym kroku uzupełnić próbki.
  2. Wstępne przetwarzanie woluminów rdzeniowych za pomocą CoreProcessor.
    UWAGA: W przypadku danych anatomicznych o wysokiej rozdzielczości następujące kroki przetwarzania nie są konieczne (Rysunek 1), gdy zrekonstruowane woluminy są dostępne, zapoznaj się z wytycznymi ImageJ dla obrazów 3D42. Segmentację można przeprowadzić za pomocą wtyczki Weka43 do wskazywania naczyń na poszczególnych warstwach, na przykład12, lub w wtyczkach oprogramowania, takich jak ROXAS44.
    1. Przygotuj ekstrakcję rdzenia: Przygotuj automatyczną ekstrakcję rdzeni inkrementacyjnych (w zależności od skali międzypierścieniowej Rysunek 6A lub skali pierścieniowej Rysunek 6B), jak opisano poniżej.
      1. Zaznacz folder ze zrekonstruowanymi plikami (16-bitowe przekroje TIFF) oraz plik arkusza kalkulacyjnego (XrayForm.xlsx).
      2. Wybierz pusty folder z 4.1.3. Jest to folder, w którym CoreProcessor utworzy plik MAT, który będzie używany w wersji 4.2.2. do masowego wydobywania rdzenia.
      3. Wybierz nowo utworzony pusty folder plików MAT lub, jeśli nie został utworzony, wybierz dowolny inny folder. Objętość jest załadowana i pojawia się podłużny przekrój cylindra, sprawdź kilka poziomych przekrojów, aby upewnić się, że wszystkie rdzenie i odniesienia zostały prawidłowo zamontowane w cylindrze.
      4. Kliknij od dołu do góry, aby wybrać plasterki, aby to ocenić. Te przekroje zostaną użyte w następnym kroku, więc kliknij na całej długości. Wskaż ciemne (powietrze) i białe odwołania (Rysunek 6), tyle razy, ile wskazano w pliku arkusza kalkulacyjnego. Kliknij dwukrotnie po każdym zaznaczeniu.
      5. W przypadku uchwytu próbki 1 należy sprawdzić ekran wielositowy o 9 przekrojach poprzecznych, wygenerowany przez materiał odniesienia, aby sprawdzić, czy obliczenia gęstości przeprowadzono na drewnie (a nie na słomie papierowej lub innym materiale niedrzewnym). Jest to niezbędne do prawidłowego przeliczenia na rzeczywiste wartości gęstości drewna.
      6. W nowym oknie podręcznym wybierz każdy rdzeń z osobna, rysując wokół niego okrąg/elipsę. Wykonaj etykietowanie na podstawie informacji z pliku arkusza kalkulacyjnego, sprawdź, czy nazwa jest poprawna. Przestrzegaj kolejności, w jakiej szablon jest wypełniany. Wszystkie informacje są przechowywane w pliku MAT, który zostanie użyty w następnym kroku do wyodrębnienia wszystkich rdzeni jednocześnie.
    2. Kliknij na Mass Core Extraction, aby przeprowadzić ekstrakcję rdzenia dla wszystkich rdzeni w danym cylindrze (które zostały wskazane w 4.2.1.2), biorąc pod uwagę, że metadane i pliki arkusza kalkulacyjnego znajdują się w tym samym folderze.
      UWAGA: W przypadku korzystania z masowej ekstrakcji rdzeni, wszystkie rdzenie zostaną wyodrębnione zgodnie z etykietą użytkownika (które są przechowywane w folderze pliku mat). W wyniku tej operacji zostanie utworzony nowy folder o nazwie Extracted, który zawiera wszystkie oddzielne rdzenie. Gdy w pierwszym kroku przygotowanych zostanie wiele uchwytów na próbki, a wszystkie pliki MAT są przechowywane w tym samym folderze, wszystkie pliki MAT w tym folderze zostaną przetworzone.
    3. W przyborniku CoreProcessor kliknij Manual Tg Correction (Ręczna korekcja Tg), a następnie wybierz folder Extracted, aby zapewnić prawidłową orientację płaszczyzny poprzecznej i promieniowej każdej objętości rdzenia, podobnie jak w przypadku montażu próbek fizycznych w uchwycie na próbki przed szlifowaniem, mając w zasięgu wzroku płaszczyznę poprzeczną (Rysunek 7B).
      1. Niektóre przekroje są wyświetlane tak, aby użytkownik mógł zobaczyć kierunek słojów. Na ostatnim wykresie (u dołu po prawej) sprawdź przedstawiony wycinek i narysuj linię wskazującą kierunek słojów. Kliknij dwukrotnie, aby automatycznie obrócić rdzeń.
      2. Następnie pojawia się ekran, tutaj przycinaj objętość rdzenia (Rysunek 7C), upewniając się, że prostokąt obejmuje całą średnicę rdzenia. Jest to konieczne, ponieważ punkt środkowy prostokąta powinien znajdować się jak najbliżej osi rdzenia (dla prawidłowego wyrównania w module RingIndicator).
        UWAGA: W przypadku skanowania w wysokiej rozdzielczości należy na tym etapie wybrać tylko materiał w rdzeniu i użyć konwertera, aby przełączyć się na uchwyt na próbkę typu 2. Jest to z pewnością pomocne na przykład w przypadku gatunków pierścieniowatych.
    4. Wykonaj następujące opcjonalne kroki w przypadku niewyrównanych, odwróconych lub uszkodzonych rdzeni lub niezgodnych formatów obrazów.
      1. Korekcja nachylenia rdzenia (tylko dla uchwytu próbki 1): Aby automatycznie skorygować nachylenie rdzenia (np. gdy rdzeń jest lekko nachylony w cylindrze; Rysunek 7A). Jest to ważne dla późniejszych kroków. Wybierz wyodrębniony folder utworzony w poprzednim kroku.
        UWAGA: Zwykle nie jest to potrzebne, jeśli masz uchwyt na próbkę typu 2 lub typu 3 (Rysunek 5) lub gdy wszystkie próbki i uchwyty na próbki są ustawione idealnie pionowo.
      2. Odwróć objętości: W przypadku, gdy próbka nie została umieszczona korą do dołu (kierunek kory rdzeniowej nie jest od lewej do prawej), zmień kierunek, odwracając rdzenie. Funkcja poprosi o folder i utworzy nowy folder.
      3. Sklej rdzenie: Zszywaj wirtualnie duże części poszczególnych rdzeni. Nie chodzi o to, aby zszyć idealnie, ale o to, aby w razie potrzeby pojedyncze rdzenie znajdowały się w tym samym wielostronicowym woluminie TIFF. Użyj wskaźnika złamanego rdzenia (patrz krok 4.3.4.9), aby pokonać odstępy między częściami rdzenia.
      4. Konwerter: Jeśli woluminy zostały zmanipulowane w innym pakiecie oprogramowania i są zapisane poza przybornikiem (np. ImageJ), wykonaj ten krok, aby uzyskać poprawne informacje nagłówka. Ten krok należy wykonać również w przypadku 16-bitowych wielostronicowych woluminów TIFF pochodzących z innego tomografu komputerowego oraz w przypadku korzystania z przybornika RingIndicator.
        UWAGA: Wszystkie kroki od tego miejsca służą do korekty kierunku konstrukcji, a na końcu do densytometrii i analizy słojów drzew.
  3. Korygowanie kątów i pierścieni wskazujących w RingIndicator.
    UWAGA: W module RingIndicator należy wykonać chronologicznie następujące kroki: (i) wizualizacja płaszczyzny poprzecznej i promieniowej, (ii) korekta struktury, (iii) tworzenie profilu gęstości oraz (iv) wskazanie pierścieni ręcznie lub półautomatycznie.
    1. Wykonaj wizualizację płaszczyzny poprzecznej i promieniowej zgodnie z poniższym opisem.
      1. Aby zapoznać się z graficznym interfejsem użytkownika, otwórz przybornik i wybierz wielostronicowy plik TIFF (taki, który został utworzony po rozpakowaniu i po poprawieniu tg, a więc z nazwy folderu Tg corrected).
      2. Wybierz opcję Połowa grubości obrazu plasterka, aby wyświetlić średni obraz środkowych plasterków X, gdzie X mieści się w zakresie od 1 do 10, gdzie 1 oznacza brak uśrednienia (tj. wyświetlaj tylko środkowy plasterek), a 10 jest średnim obrazem 10 środkowych plasterków.
        UWAGA: Uśrednianie może być korzystne dla lepszego podkreślenia granic pierścieni i stłumienia szumów, z drugiej strony może również sprawić, że obramowania pierścieni będą wyglądać mniej wyraźnie, zwłaszcza gdy kąt włókna jest znaczny. Dostosuj tę wartość do potrzeb. Ważne jest, aby wspomnieć, że służy to jedynie do wyświetlania, nie ma wpływu na wolumen bazowy, ani nie ma wpływu na ostateczne obliczenia/wyniki.
      3. Sprawdź graficzny interfejs użytkownika (GUI). Graficzny interfejs użytkownika zawiera górny rysunek z płaszczyzną poprzeczną rdzenia i dolny rysunek z płaszczyzną promieniową rdzenia, a także menu (Rysunek 8).
      4. Aby załadować nowy wolumin podstawowy, wyszukaj funkcję Volume > Load Volume, aby wybrać nowy wielostronicowy plik TIFF w katalogu. Teraz użytkownik jest gotowy do wskazania kierunku konstrukcji, aby następnie wskazać rzeczywiste słoje drzew.
    2. Korekta struktury w celu ułatwienia automatycznego oznaczania słojów drzew.
      1. Ręcznie kliknij obraz, aby wstawić zielone paski w celu korekty struktury. Zacznij od rdzenia (lub najstarszego dostępnego pierścienia) i zakończ najnowszym pierścieniem. Wzdłuż rdzenia skorygować odchylenia strukturalne zarówno na płaszczyźnie poprzecznej, jak i promieniowej.
      2. Upewnij się, że prawidłowo wskazujesz kąt pierścienia i światłowodu, ponieważ wszystkie kolejne wskazania będą miały kąt interpolowany między odpowiednimi wskazaniami.
      3. Wstaw zielony pasek na jednej płaszczyźnie, automatycznie wygeneruje jeden na drugiej płaszczyźnie. Po wstawieniu pręta przesuń węzły (białe kwadraty) na końcu pręta, aby zmienić kąt. Użyj środkowego węzła, aby zmienić położenie pręta. Dostosuj rozmiar węzłów, aby ułatwić użycie.
      4. Po każdym kroku upewnij się, że nacisnąłeś Dane > Eksport i Pierścienie > Eksportuj pierścienie, aby upewnić się, że wskazania pierścieni i światłowodów są zapisane w odpowiednich plikach .txt. Podczas wszystkich poprawek upewnij się, że zawsze wykonujesz te dwie czynności.
    3. Obliczanie profilu zagęszczenia.
      1. Użyj wykresu Densytometria > Densytometria, aby obliczyć profil gęstości. Utwórz i wydrukuj profil gęstości, wybierając opcję Wydrukuj nałóż > Profil gęstości wydruku, który może służyć jako nakładka na płaszczyzny rdzenia.
      2. W przypadku obliczeń MXD należy wskazać wartość procentową (zalecana to 20%, np. 20% oznacza, że uwzględniane jest tylko 20% najwyższych wartości gęstości), aby wykluczyć niższe wartości z kanałów żywicznych, drewna wczesnego itp. W przypadku średnich wartości gęstości należy użyć wartości 100%. Aby uzyskać minimalną gęstość, należy również użyć 100%.
    4. Wykonaj ręczne i/lub automatyczne wskazywanie granic pierścienia za pomocą jednego kliknięcia lewym przyciskiem myszy na pierścień, jak opisano poniżej.
      UWAGA: Wstaw te same zielone paski, co w kroku 4.3.2.1., tym razem użytkownik powinien to zrobić teraz dzwonek na dzwonek (Rysunek 9).
      1. Użyj opcji Wydrukuj nałożenie > Profil gęstości wydruku, aby zobrazować profil gęstości na obrazie. Najlepiej jest wskazać granicę pierścienia również w połączeniu z tym profilem.
        UWAGA: Otwórz tyle instancji z przyborników, ile potrzeba, w połączeniu z przybornikiem CoreComparison (patrz dalej).
      2. Do automatycznych wskazań (zalecanych na przykład dla drzew iglastych) użyj automatycznego wykrywania maks.>. Ta funkcja automatycznie wskaże granice słojów drzew na podstawie profilu densytometrycznego utworzonego w poprzednim kroku. W przypadku wskazań automatycznych (najlepiej sprawdza się w przypadku drzew iglastych borealnych lub gatunków o wyraźnych granicach pierścieni zdefiniowanych przez profil zagęszczenia), użyj automatycznego wykrywania > maksymalnych/minimalnych/przegięć. Ta funkcja automatycznie wskaże granice słojów drzew na podstawie profilu densytometrycznego utworzonego w poprzednim kroku.
      3. W zależności od gatunku (rozlana porowata/pierścieniowo-porowata lub iglasta) jako kryterium granicy słojów drzew należy przyjąć maksimum/minimum lub przegięcie krzywej (zaraz po szczycie gęstości). Pierwszy parametr to próg dla funkcji szczytowej, drugi to funkcja płynniejsza.
      4. Po wykonaniu automatycznych wskazań pierścienia wykonaj automatyczne przesuwanie (z rozmiarem okna 1 piksela i iteracjami zdefiniowanymi przez użytkownika) , upewniając się, że żadne wskazania pierścieni nie są nakreślane na sobie z powodu tego przesunięcia i ponownie uruchom wykres densytometryczny.
      5. Zmień datę ścinki na rok, w którym pobrano rdzenie przyrostowe z żywych drzew lub dowolną inną odpowiednią datę. Wartość domyślna to 1900.
      6. W polu Wydruk nakładki wybierz opcję Pierścienie wydruku, a zostaną wyświetlone lata. Należy również wybrać płaszczyznę, na której mają zostać wykreślone pierścienie i/lub profil gęstości.
      7. Gdy dwa rdzenie są w pełni wskazane (np. z tego samego drzewa), wykonaj porównania parami krzywych szerokości pierścienia rdzenia, otwierając przybornik CoreComparison. Otwórz jedną instancję RingIndicator na rdzeń i edytuj wskazania, jeśli to konieczne. Wyeksportuj je ponownie i zastosuj to iteracyjne i interaktywne podejście, aby uzyskać dane dobrej jakości. W następnym kroku (krok 4.4.1.) należy to zrobić dla wszystkich rdzeni, aby wyeksportować zarówno dane TRW, jak i odpowiadające im wartości gęstości.
      8. Sprawdź pozycje podwójnych pierścieni w opcji Pierścienie > Sprawdź pierścienie; spowoduje to sprawdzenie, czy jakieś wskazania mają pozycję poza obrazami, a także pierścienie, które się nakładają, np. w przypadku, gdy podwójne kliknięcie miało miejsce dwa razy w tej samej pozycji.
      9. W przypadku uszkodzonych rdzeni, które mają kawałki i kawałki, zacznij od rdzenia i rozgranicz anomalie (powietrze z powodu uszkodzonych rdzeni, jasne punkty z powodu kieszeni żywicznych, zanieczyszczenia i zepsute części) tak, jakby były to pierścienie, aby je później usunąć. Zakończ obwiednią słojów drzewa ostatniego utworzonego pierścienia i wyeksportuj dane. Staraj się unikać uszkodzonych rdzeni podczas próbkowania (patrz krok 1.1. i39).
        UWAGA: Można wskazać zarówno brakujące, jak i uszkodzone pierścienie, patrz Rysunek 10. Zdefiniowano dwa przypadki, jeden, w którym rdzeń pęka w środku pierścienia, a drugi, w którym rdzeń pęka na granicy pierścienia. Dla pierwszej z nich (Rysunek 10A) wskaż przerwę, zanotuj numer tej przerwy, a następnie numer 1 i zamknij nawiasy. Następnie program zsumuje dwie części pierścienia, aby uzyskać prawidłową wartość TRW. W drugim przypadku wskazywany jest numer przerwy, po którym następuje numer 2, a program pominie tę sekcję (Rysunek 10B).
      10. Poprzez wskazanie pierścieni i wygenerowanie profili gęstości tworzy się kilka plików .txt, które są przechowywane w tym samym folderze, co wielostronicowe pliki TIFF, a najważniejsze z nich wymieniono w tabeli 1. Przechowuj te .txt pliki w tym samym folderze co obrazy TIFF, aby móc je dalej traktować w module CoreComparison (krok 5.4).
        UWAGA: Aby obliczyć wartości gęstości w inny sposób na podstawie profilu gęstości surowej (na przykład szerokość drewna późnego a szerokość drewna wczesnego45 lub inne metryki nieobsługiwane przez przyborniki CoreComparison i CoreProcessor), należy użyć plików tekstowych zpos_corr i density_corr i użyj ich do takich obliczeń.
  4. Aby porównać serie TRW i wyeksportować dane za pomocą CoreComparison , wykonaj poniższe czynności.
    UWAGA: Podczas korzystania z tego przybornika otwierane są jednocześnie dwa okna, moduł CoreComparison i PatternMatching. CoreComparison zajmuje się datowaniem krzyżowym i eksportem danych TRW, podczas gdy moduł PatternMatching może być używany do eksportowania profili gęstości i wartości gęstości (MXD, gęstość minimalna (MND), gęstość średnia i wartości 4 kwartyla). Głównym celem CoreComparison jest wygenerowanie wartości TRW i wartości gęstości oraz przybliżone oszacowanie jakości datowania krzyżowego, z powiązaniem z RindIndicator w przypadku brakujących pierścieni lub błędnych wskazań.
    1. Wykonaj następujące czynności, aby datować krzyżowo lub dopasować wzór szerokości pierścienia do innych serii.
      1. Po zakończeniu sekcji RingIndicator wybierz pliki tekstowe do porównania, a otworzy się ekran z szerokościami pierścieni wraz z datowaniem krzyżowym lub parametrami statystycznymi, takimi jak Gleichlaüfigkeit (GLK)46 i/lub korelacja Spearmana między poszczególnymi seriami (Rysunek 11).
      2. Aby wprowadzić zmiany we wskazaniach pierścieni (na przykład podczas randkowania krzyżowego), ponownie otwórz RingIndicator, zaimportuj dane, wyeksportuj zmodyfikowane dane i pierścienie, a następnie użyj przycisku Odśwież w module CoreComparison (patrz lewy górny róg), aby zobaczyć zmiany.
      3. Otwórz wiele instancji RingIndicator, aby wprowadzić zmiany w różnych seriach słojów drzew i użyj w tym celu wielu monitorów ekranowych.
      4. W menu GLK i CORR (Rysunek 11) wykonaj szereg czynności związanych z GLK, takich jak progowanie liczb, eksportowanie wartości GLK do arkusza kalkulacyjnego i klasyfikowanie ich.
    2. Uzyskaj wartości TRW z CoreComparison zgodnie z poniższym opisem.
      1. Użyj funkcji kreślenia i eksportowania w CoreComparison, aby zmienić odsunięcie między krzywymi (większa wartość powoduje mniejsze przesunięcie). Wizualizację danych TRW na wykresie, wybierając opcję Kreślenie i eksportowanie > szerokości pierścienia.
      2. Wyeksportuj dane TRW, klikając Kreślenie i eksportowanie > Eksportuj dane RW. Eksportuj szerokości pierścieni w formacie arkusza kalkulacyjnego lub w formacie Tucson.
    3. Uzyskaj profile gęstości z modułu PatternMatching zgodnie z poniższym opisem.
      1. Aby uzyskać profile gęstości w arkuszu kalkulacyjnym należy przejść do modułu PatternMatching, a po wczytaniu profili, w menu Inne wybrać Kreślenie > Eksport profili gęstości skorygowanej.
      2. Aby podzielić profile procesów wsadowych lub ocenić dane przy użyciu różnych metod, należy bezpośrednio skorzystać z plików .txt z tabeli 1 (patrz krok 4.3.4.11).
    4. Uzyskaj MXD, MND i inne wartości gęstości z modułu PatternMatching zgodnie z poniższym opisem.
      1. Aby uzyskać średnią gęstość, MXD, MND i dane kwartylowe na słoj drzewa, użyj opcji Inne wykresy > Eksportuj dane klastrowe. Zostanie wygenerowany arkusz kalkulacyjny, który można znaleźć w tym samym folderze, co pliki TIFF.
      2. Karty w arkuszu kalkulacyjnym są szczegółowo opisane w Tabeli 2. Wyeksportuj te zmienne słojów drzewa do Rstudio lub innego oprogramowania w celu dalszej analizy.

figure-protocol-3
Rysunek 6. Uzyskiwanie wartości gęstości drewna na podstawie wartości szarości. Konwersja wartości szarości obrazu na rzeczywiste szacunki gęstości drewna poprzez kalibrację z materiałem referencyjnym. (A) Uchwyt próbki 1, o rozdzielczości 60 μm, pokazujący odniesienie powietrza, odniesienie bieli i rdzeń. (B) Pokazany jest również uchwyt na próbkę przy 20 μm, powietrze, odniesienie i rdzeń. Kliknij tutaj, aby zobaczyć większą wersję tego rysunku.

figure-protocol-4
Rysunek 7. Etapy wstępnego przetwarzania objętości rdzenia 3D. Etapy wstępnego przetwarzania objętości rdzenia 3D przed wizualizacją i wskazaniem słojów drzew. (A) korekcja pochylenia (osiowa), (B) korekcja styczna, z szarymi paskami wskazującymi kierunek włókien, (C) przycinanie objętości rdzenia w celu uzyskania objętości zawierającej tylko zdrewniałe woksele. Kliknij tutaj, aby zobaczyć większą wersję tego rysunku.

figure-protocol-5
Rysunek 8. Zrzut ekranu rdzenia. Zrzut ekranu rdzenia (szerokość styczna około 3 mm, rozdzielczość μm) otwartego w przyborniku RingIndicator. Górny panel to widok poprzeczny, dolny panel to widok promieniowy. Zielone paski pokazują oznaczenie konstrukcji (w tym przypadku na granicy pierścienia), czerwona linia to profil gęstości. Żółte cyfry oznaczają rok kalendarzowy, a niebieskie liczby to ogólny numer dzwonka (licząc od pierwszego wskazania). Kliknij tutaj, aby zobaczyć większą wersję tego rysunku.

figure-protocol-6
Rysunek 9. Wskazanie pierścienia i wizualizacja profilu gęstości w module RingIndicator. Zielone linie to oznaczenia, czerwona linia to profil gęstości drewna. Kliknij tutaj, aby zobaczyć większą wersję tego rysunku.

figure-protocol-7
Rysunek 10. Jak radzić sobie z pęknięciami rdzeni. (A) Gdy w środku pierścienia pojawi się pęknięcie, ogólny numer pierścienia (zaczynający się od rdzenia) zostanie oznaczony jako przerwa, a TRW zostanie obliczone przez zsumowanie szerokości dwóch części pierścienia. Parametry to 3 (numer pierścienia) i 1 (przypadek 1: pęknięcie w środku pierścienia)31. (B) W przypadku wystąpienia pęknięcia na granicy pierścienia, przerwa ta zostanie pominięta w obliczeniach TRW. Parametry to 3 (numer pierścienia) i 2 (przypadek 2: pęknięcie na granicy pierścienia)31. Kliknij tutaj, aby zobaczyć większą wersję tego rysunku.

figure-protocol-8
Rysunek 11. Zrzut ekranu modułu Core Comparison. Zrzut ekranu modułu Core Comparison, w którym szeregi szerokości pierścieni są rozmieszczone pionowo w celu łatwego porównania wizualnego. Górny panel pokazuje szerokość pierścienia 4 rdzeni z Fagus sylvatica, lewy dolny panel pokazuje Gleichlaüfigkeit (GLK), a prawy dolny panel współczynnik korelacji Spearmana. Kliknij tutaj, aby zobaczyć większą wersję tego rysunku.

Nazwa pliku Wyjaśnienie
SAMPLENAME_density.txtNieskorygowane wartości gęstości dla całej długości obrazu, więc nie skorygowane o kąt pierścienia i włókna
PRZYKŁADOWA NAZWA _density_corr.txt por. poprzedni txt, ale potem z poprawionymi wartościami gęstości
PRZYKŁADOWA NAZWA _ring-and-fibre.txt pozycje i kąty wskazania pierścieni i włókien
PRZYKŁADOWA NAZWA _zpos.txt położenie granic słojów drzewa na twoim rdzeniu, bez korekcji pierścienia i włókien
PRZYKŁADOWA NAZWA _zpos.corr.txt idem jako zpos, ale potem poprawiono o kąt pierścienia i włókna
PRZYKŁADOWA NAZWA _ringwidth.txt obliczone szerokości pierścieni, biorąc pod uwagę kąt pierścienia i włókna

Tabela 1. Pliki tekstowe wygenerowane przez RingIndicator. Lista plików tekstowych, które są generowane po wskazaniu pierścieni i wyeksportowaniu profilu gęstości w RingIndicator. Powinny one pozostać w tym samym folderze co plik .tiff, aby można je było otworzyć w module CoreComparison.

.
Zmienna słojów drzewWyjaśnienie
Średnia gęstość średnia gęstość na słoj drzewa
Maksymalna gęstość w połowie oparta MXD, ale tylko na podstawie drugiej połowy słojów drzewa, aby uniknąć sytuacji, w której nie uwzględniono wysokich wartości zagęszczenia z poprzedniego roku
Minimalna gęstość minimalna gęstość na słoj drzewa
Pytania 1-Q4 średnie i maksymalne wartości dla każdego kwartyla śródrocznego profilu pierścieniowego

Tabela 2. Szczegóły arkusza kalkulacyjnego. Zmienne pierścienia drzewa, które są eksportowane do arkusza kalkulacyjnego o nazwie eksport danych klastrowanych.

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Results

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Jeśli celem jest oszacowanie biomasy lub przyrost drzew w wielu próbkach, tj. skala międzypierścieniowa (Rysunek 1), to uchwyt próbki 1 (Rysunek 5) jest używany do skanowania próbek w celu uzyskania profili gęstości (patrz krok 5.4.3) i szacunków wzrostu drzew, np. dla szybko rosnących drzew o dużej TRW, co pozwala na uzyskanie grubszej rozdzielczości. Rysunek 12 pokazuje przykład trendów gęstości zarówno rdzenia do kory, jak i osiowości T. superba...

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Discussion

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Krytyczne kroki w ramach protokołu
Krytyczne kroki w ramach protokołu obejmują właściwe obchodzenie się z wiertarką inkrementacyjną w celu uzyskania wysokiej jakości rdzeni inkrementacyjnych (krok 1.1. i patrz39), aby uniknąć kawałków. Następnie ważne jest, aby rdzenie pozostały niezamontowane (ale patrz26), zarówno w celu włożenia do uchwytu próbki (rysunek 5, patrz21), jak i w celu prawidłowej ekstrakcji żywicy

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Disclosures

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Autorzy nie mają do ujawnienia żadnych konfliktów interesów.

Acknowledgements

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Dziękujemy trzem anonimowym recenzentom za ich opinie i sugestie. Badania te zostały sfinansowane przez BOF Special Research Fund for JVdB (BOF Starting Grant BOF. STG.2018.0007.01), dla UGCT jako Centrum Wiedzy Specjalistycznej (BOF. EXP.2017.0007) oraz jako instrument podstawowy (BOF. COR.2022.008), autorzy dziękują również Fundacji Badawczej Flandrii (G019521N i G009720N) oraz Funduszowi Badań Przemysłowych UGent (IOF) za wsparcie finansowe infrastruktury poprzez grant IOF. APP.2021.0005 (projekt FaCT F2021/IOF-Equip/021).

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Materials

List of materials used in this article
NameCompanyCatalog NumberComments
Słomki papierowe 6 mm http://artstraws.com/education/product/artstraws-thick-asst-cols/rdzeniowe
aluminiowe uchwyty
Norma ASTM ASTM D 1107 – 96
Tekturowe tuby pocztowehttps://www.rajapack.co.uk/envelopes-mailing-bags/postal-tubes/1-5-2mm-brown-cardboard-postal-tubes_PDT05623.html
Wiertarka kolumnowa
Sprzęt komputerowy do rekonstrukcji i analizyRTG TK
Chłodzenie 
Piec
etanolu 
Kolba pod soxhlet (2000 ml)
Pianka florystycznahttps://www.oasisfloral.eu/Uchwyt na próbkę typ 1
Koraliki szklane do wypełnienia pustej objętości Soxhleta w celu zaoszczędzenia rozpuszczalnika
Klej
Kąpiel w gorącej wodzie Ekstrakcja Soxhleta
Świdr przyrostowy https://haglofsweden.com/project/increment-borers/
Cylinder z tworzywa sztucznego Moonen i in. 2022 Uchwyt na próbkę typ 2
Butle z tworzywa sztucznego
Zbiornik
Dostosowany aparat soxhlet 
Toluen 
Pompa wodna 
Tomograf
rdzeniowedo suszenia https://www.memmert.com/products/water-baths/water-bath/#!filters=%7B%7D rentgenowski

References

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Björklund, J., et al. The utility of bulk wood density for tree-ring research. Dendrochronologia. 69 (September), 125880(2021).
  2. Lachenbruch, B., Mcculloh, K. A. Traits, properties, and performance: How woody plants combine hydraulic and mechanical functions in a cell, tissue, or whole plant. New Phytologist. 204 (4), 747-764 (2014).
  3. Baker, T. R., et al. Variation in wood density determines spatial patterns in Amazonian forest biomass. Global Change Biology. 10 (5), 545-562 (2004).
  4. Bastin, J. F., et al. Wood specific gravity variations and biomass of central African tree species: The simple choice of the outer wood. PLoS ONE. 10 (11), 1-16 (2015).
  5. Chave, J., et al. Improved allometric models to estimate the aboveground biomass of tropical trees. Global Change Biology. 20 (10), 3177-3190 (2014).
  6. Chave, J., et al. Towards a worldwide wood economics spectrum. Ecology letters. 12, 351-366 (2009).
  7. Plourde, B. T., Boukili, V. K., Chazdon, R. L. Radial changes in wood specific gravity of tropical trees: inter- and intraspecific variation during secondary succession. Functional Ecology. 29 (1), 111-120 (2015).
  8. Decoux, V., Varcin, É, Leban, J. -M. Relationships between the intra-ring wood density assessed by X-ray densitometry and optical anatomical measurements in conifers. Consequences for the cell wall apparent density determination. Annals of Forest Science. 61, 251-262 (2004).
  9. Rathgeber, C. B. K., Decoux, V., Leban, J. M. Linking intra-tree-ring wood density variations and tracheid anatomical characteristics in Douglas fir (Pseudotsuga menziesii (Mirb.) Franco). Annals of Forest Science. 63 (7), 699-706 (2006).
  10. Ziemińska, K., Butler, D. W., Gleason, S. M., Wright, I. J., Westoby, M. Fibre wall and lumen fractions drive wood density variation across 24 Australian angiosperms. AoB PLANTS. 5, plt046(2013).
  11. Ziemińska, K., Westoby, M., Wright, I. J. Broad anatomical variation within a narrow wood density range - A study of twig wood across 69 Australian angiosperms. PLoS ONE. 10 (4), 1-25 (2015).
  12. De Mil, T., et al. Wood density profiles and their corresponding tissue fractions in tropical angiosperm trees. Forests. 9 (12), 763(2018).
  13. Björklund, J., et al. Scientific Merits and Analytical Challenges of Tree-Ring Densitometry. Reviews of Geophysics. 57 (4), 1224-1264 (2019).
  14. Maniatis, D., Saint André, L., Temmerman, M., Malhi, Y., Beeckman, H. The potential of using xylarium wood samples for wood density calculations: A comparison of approaches for volume measurement. IForest. 4 (1), 150-159 (2011).
  15. Lehnebach, R., et al. Wood density variations of legume trees in French Guiana along the shade tolerance continuum: Heartwood effects on radial patterns and gradients. Forests. 10 (2), 1-22 (2019).
  16. Longuetaud, F., et al. Within-stem maps of wood density and water content for characterization of species: a case study on three hardwood and two softwood species. Annals of Forest Science. 73 (3), 601-614 (2016).
  17. Steffenrem, A., Kvaalen, H., Dalen, K. S., Høibø, O. A. A high-throughput X-ray-based method for measurements of relative wood density from unprepared increment cores from Picea abies. Scandinavian Journal of Forest Research. 29 (5), 506-514 (2014).
  18. Vannoppen, A., et al. Dendrochronologia Using X-ray CT based tree-ring width data for tree growth trend analysis. Dendrochronologia. 44, 66-75 (2017).
  19. Maes, S. L., et al. Evaluating the robustness of three ring-width measurement methods for growth release reconstruction. Dendrochronologia. 46 (May), 67-76 (2017).
  20. Van Den Berge, S., et al. Biomass increment and carbon sequestration in hedgerow-grown trees. Dendrochronologia. 70 (September), 125894(2021).
  21. De Mil, T., Vannoppen, A., Beeckman, H., Van Acker, J., Van den Bulcke, J. A field-to-desktop toolchain for X-ray CT densitometry enables tree ring analysis. Annals of Botany. 117 (7), 1187-1196 (2016).
  22. St. George, S., Esper, J. Concord and discord among Northern Hemisphere paleotemperature reconstructions from tree rings. Quaternary Science Reviews. 203, 278-281 (2018).
  23. Schweingruber, F., Fritts, H., Braker, O., Drew, L., Schar, E. The X-ray technique as applied to dendroclimatology. Tree-Ring Bulletin. 38, 61-91 (1978).
  24. Björklund, J., et al. Cell size and wall dimensions drive distinct variability of earlywood and latewood density in Northern Hemisphere conifers. New Phytologist. 216 (3), 728-740 (2017).
  25. Polge, H. Applications dans les domaines Technologique et Physiologique. Annales des sciences forestières. 23 (1), 215(1966).
  26. De Mil, T., et al. A lonely dot on the map: Exploring the climate signal in tree-ring density and stable isotopes of clanwilliam cedar, South Africa. Dendrochronologia. 69 (November 2020), 125879(2021).
  27. Jansen, S., et al. Preparation of wood specimens for transmitted light microscopy and scanning electron microscopy. Belgian Journal of Botany. 131 (1), 41-49 (1998).
  28. Gärtner, H., Nievergelt, D. The core-microtome: A new tool for surface preparation on cores and time series analysis of varying cell parameters. Dendrochronologia. 28 (2), 85-92 (2010).
  29. von Arx, G., Crivellaro, A., Prendin, A. L., Čufar, K., Carrer, M. Quantitative Wood Anatomy-Practical Guidelines. Frontiers in Plant Science. 7 (June), 781(2016).
  30. Seftigen, K., et al. Prospects for dendroanatomy in paleoclimatology -- a case study on Picea engelmannii from the Canadian Rockies. Climate of the Past. 18 (5), 1151-1168 (2022).
  31. Castagneri, D., Regev, L., Boaretto, E., Carrer, M. Xylem anatomical traits reveal different strategies of two Mediterranean oaks to cope with drought and warming. Environmental and Experimental Botany. 133 (October), 128-138 (2017).
  32. Brodersen, C. R., et al. Automated analysis of three-dimensional xylem networks using high-resolution computed tomography. The New phytologist. 191 (4), 1168-1179 (2011).
  33. Van den Bulcke, J., et al. X-ray tomography as a tool for detailed anatomical analysis. Annals of Forest Science. 66 (5), 508(2009).
  34. Williamson, G. B., Wiemann, M. C. Measuring wood specific gravity...Correctly. American journal of botany. 97 (3), 519-524 (2010).
  35. Masschaele, B., et al. HECTOR: A 240kV micro-CT setup optimized for research. Journal of Physics: Conference Series. 463 (1), 012012(2013).
  36. Kak, A. C., Slaney, M. Principles of Computerized Tomographic Imaging. , Society for Industrial and Applied Mathematics. (2001).
  37. Van Den Bulcke, J., et al. Advanced X-ray CT scanning can boost tree ring research for earth system sciences. Annals of Botany. 124 (5), 837-847 (2019).
  38. Zwanenburg, E. A., Williams, M. A., Warnett, J. M. Review of high-speed imaging with lab-based x-ray computed tomography. Measurement Science and Technology. 33 (1), 012003(2022).
  39. Gärtner, H., Cherubini, P., Schneider, L., Lucchinetti, S. Advanced Workflow for Taking High-Quality Increment Cores - New Techniques and Devices. JoVE. (193), e64747(2023).
  40. Schweingruber, F. H., Fritts, H. C., Bräker, O. U. The X-ray technique as applied to dendroclimatology. Tree-Ring Bulletin. 38, (1978).
  41. Grabner, M., Wimmer, R., Gierlinger, N., Evans, R., Downes, G. M. Heartwood extractives in larch and effects on X-ray densitometry. Canadian Journal of Forest Research. 35 (12), 2781-2786 (2005).
  42. Schneider, C. A., Rasband, W. S., Eliceiri, K. W. NIH Image to ImageJ: 25 years of image analysis. Nature Methods. 9 (7), 671-675 (2012).
  43. Arganda-Carreras, I., et al. Trainable Weka Segmentation: A machine learning tool for microscopy pixel classification. Bioinformatics. 33 (15), 2424-2426 (2017).
  44. von Arx, G., Carrer, M. ROXAS - A new tool to build centuries-long tracheid-lumen chronologies in conifers. Dendrochronologia. 32 (3), 290-293 (2014).
  45. Koubaa, A., Zhang, S. Y. T., Makni, S. Defining the transition from earlywood to latewood in black spruce based on intra-ring wood density profiles from X-ray densitometry. Annals of Forest Science. 59 (5-6), 511-518 (2002).
  46. Buras, A., Wilmking, M. Correcting the calculation of Gleichläufigkeit. Dendrochronologia. 34, 29-30 (2015).
  47. Bunn, A. G. Statistical and visual crossdating in R using the dplR library. Dendrochronologia. 28 (4), 251-258 (2010).
  48. Zang, C., Biondi, F. Treeclim: an R package for the numerical calibration of proxy-climate relationships. Ecography. (November 2014), 1-6 (2014).
  49. Van den Bulcke, J., et al. Nondestructive research on wooden musical instruments: From macro- to microscale imaging with lab-based X-ray CT systems. Journal of Cultural Heritage. 27, S78-S87 (2017).
  50. Helama, S., Vartiainen, M., Kolström, T., Meriläinen, J. Dendrochronological investigation of wood extractives. Wood Science and Technology. 44 (2), 335-351 (2010).
  51. Black, B. A., et al. The value of crossdating to retain high-frequency variability, climate signals, and extreme events in environmental proxies. Global Change Biology. 22 (7), 2582-2595 (2016).
  52. Hubau, W., et al. The persistence of carbon in the African forest understory. Nature plants. 5 (2), 133-140 (2019).
  53. Stoffel, M., Klinkmüller, M. 3D analysis of anatomical reactions in conifers after mechanical wounding: First qualitative insights from X-ray computed tomography. Trees - Structure and Function. 27 (6), 1805-1811 (2013).
  54. Van den Bulcke, J., et al. Advanced X-ray CT scanning can boost tree-ring research for earth-system sciences. Annals of Botany. , 1-11 (2019).
  55. Ziaco, E., Biondi, F., Heinrich, I. Wood Cellular Dendroclimatology: Testing New Proxies in Great Basin Bristlecone Pine. Frontiers in Plant Science. 7 (October), 1-13 (2016).
  56. De Ridder, M., et al. High-resolution proxies for wood density variations in Terminalia superba. Annals of botany. 107 (2), 293-302 (2011).
  57. Resente, G., et al. Repeat! Artificial Intelligence for Quantitative Wood Anatomy. Frontiers in Plant Science. 12 (November), 1-14 (2021).

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Reprints and Permissions

Request permission to reuse the text or figures of this JoVE article

Request Permission

Tags

X Ray Computed TomographyTree Core AnalysisTree Ring WidthMaximum Latewood DensityWood Density ProfileQuantitative Wood AnatomyHigh Throughput ScanningDendrochronologyCore ComparisonRing Indicator

Related Articles