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    R軟件包MtreeRing在生長輪寬度測量中的應(yīng)用1)

    2020-12-22 05:39:08李爽向瑋
    關(guān)鍵詞:校正寬度邊界

    李爽 向瑋

    (北京林業(yè)大學(xué),北京,100083)

    生長輪分析作為研究樹木生長與環(huán)境因子相互作用的定量分析方法,在不同空間尺度下的氣候重建中得到了廣泛應(yīng)用[1-2]。此外,生長輪本身指示著林分生長動態(tài),可用于模擬林分生物量[3-4]、林木枯損[5]、碳蓄積[6],一直是生態(tài)學(xué)研究的關(guān)注熱點。隨著研究手段的進步,生長輪分析在考古學(xué)[7]、地質(zhì)學(xué)[8]、災(zāi)害重建[9-10]等領(lǐng)域也取得了豐富的研究成果。生長輪寬度作為樹木年代學(xué)中最常用的指標(biāo),其準(zhǔn)確測量是樹木年代學(xué)研究的前提,直接影響了年表構(gòu)建和氣候重建的可靠性[11],也對測量方法提出了更高的要求。

    目前,生長輪寬度測量多使用WinDENDRO或LinTAB等商業(yè)化系統(tǒng),這類軟硬件高度集成的專用工具為研究者提供了成熟、穩(wěn)定、高精度的分析平臺,但售價昂貴,使用門檻較高[12-13]。隨著計算機技術(shù)的快速發(fā)展,數(shù)字圖像處理技術(shù)為生長輪寬度測量帶來了全新的思路和啟發(fā)[14-15]。生長輪數(shù)字圖像的使用在保證測量精度的前提下,不僅提高了測量效率[16-17],也顯著降低了軟硬件成本[12,18-19]。對于早晚材過渡不明顯的樹種,圖像增強技術(shù)可以提高人眼的辨識度[20],而圖像拼接技術(shù)也為LinTAB難以測量的大體積圓盤樣品提供了解決方案[21-22]。

    R作為一款開源軟件,具有強大的統(tǒng)計和繪圖功能,可在Windows和Mac等主流操作系統(tǒng)運行。相比其他軟件,R的開源特性使得研究者可以根據(jù)自身需求進行二次開發(fā),具有極大的靈活性[23]。近年來,國內(nèi)外研究者開發(fā)了一系列用于生長輪分析的R軟件包[17,24-26]。這些R包的出現(xiàn)為樹木年代學(xué)提供了一個全新的數(shù)據(jù)分析平臺,實現(xiàn)了交叉定年、去趨勢、年表構(gòu)建等功能[27],是對COFECHA和ARSTAN等傳統(tǒng)軟件的良好補充,推動了樹輪年代學(xué)研究的發(fā)展。

    盡管R軟件有許多優(yōu)點,但命令行的操作方式對使用者編程水平提出了較高要求,這也成為R軟件推廣普及的主要障礙。目前國內(nèi)少有介紹R軟件在樹木年代學(xué)中應(yīng)用的文獻,本研究目的是以實例呈現(xiàn)在R軟件中使用MtreeRing測量生長輪寬度的流程,對其圖像處理算法和誤差校正原理進行簡單介紹,提出需要注意的問題和使用細(xì)節(jié),以期為研究者提供參考。

    1 MtreeRing安裝

    MtreeRing的主要用途是從掃描圖像中獲取生長輪寬度序列,其R函數(shù)提供了以下功能(見表1):①讀取生長輪掃描圖像;②使用邊緣檢測算法自動識別生長輪邊界;③手動刪除或添加生長輪邊界;④根據(jù)邊界坐標(biāo)計算和校正生長輪寬度。該軟件包在安裝目錄提供了2張分辨率為1 200 dpi的圖像,其中,001.png用于演示生長輪寬度測量,而missing_pith.png用于演示髓心丟失樣品的寬度校正,本研究也將使用這兩張圖片來演示MtreeRing的功能。

    用戶首先需要安裝R軟件,其安裝包可以從官方網(wǎng)站(https://cran.r-project.org/)免費獲取,本研究使用的軟件版本為3.6.1。由于MtreeRing的圖形界面是基于Shiny框架開發(fā)的,因此推薦用戶使用RStudio運行該R包,以獲得更好的體驗。關(guān)于R軟件及RStudio的安裝細(xì)節(jié),可參閱《R語言實戰(zhàn)》一書[23]。

    啟動R軟件后,在命令提示符“>”后輸入install.packages(“MtreeRing”)命令,在彈出窗口選擇CRAN鏡像站點下載安裝包,安裝完成后輸入library(MtreeRing)命令將MtreeRing加載到當(dāng)前環(huán)境。本研究使用1.4.2版本(https://CRAN.R-project.org/package=MtreeRing)。

    表1 MtreeRing軟件包中的R函數(shù)簡介

    2 生長輪寬度測量

    外業(yè)工作采集的樣品首先應(yīng)進行膠裝、打磨、掃描等預(yù)處理,具體步驟可參考羅春旺[28]與孟盛旺[19]的研究。MtreeRing中一次完整的寬度測量由圖像讀取、邊界檢測、寬度計算與修正、數(shù)據(jù)導(dǎo)出4部分組成。

    2.1 圖像讀取

    使用library命令加載MtreeRing后,用戶可以使用ring_read函數(shù)將圖像文件讀入R軟件,目前支持的文件格式包括png、jpg、tiff、bmp,具體命令如下:

    img.path<-system.file(“001.png”,package=“MtreeRing”);

    t1<-ring_read(img=img.path,dpi=1200,plot=TRUE)。

    第一行命令system.file將從MtreeRing的安裝目錄獲取圖像001.png的完整路徑,并以字符串格式賦值到對象img.path。第二行命令ring_read完成圖像讀取和繪圖,并將圖像數(shù)據(jù)保存到了名為t1的對象。其中,參數(shù)img指定了圖像文件路徑;dpi為表示圖像分辨率的數(shù)值型變量,應(yīng)根據(jù)研究需要選擇,通常不低于600 dpi;plot為邏輯值,表示打開新的R圖形窗口并繪出生長輪圖像。為加快讀取和繪圖速度,圖像不應(yīng)含有無關(guān)內(nèi)容,如粘貼樣芯的木質(zhì)凹槽;讀圖時,樹皮和髓心應(yīng)分別放置在R圖形窗口的左右兩側(cè),用戶可以使用參數(shù)rotate旋轉(zhuǎn)原始圖像。

    2.2 路徑創(chuàng)建與邊界檢測

    讀圖后,用戶可以使用ring_detect函數(shù)創(chuàng)建測量路徑并沿路徑識別生長輪邊界。該函數(shù)是MtreeRing的核心函數(shù),用戶可以用鼠標(biāo)交互方式在R圖形窗口中創(chuàng)建路徑,并以3種可選方法自動識別邊界,ring_detect的重要參數(shù)見表2。本研究將使用分水嶺算法對圖像中的生長輪邊界進行識別,具體代碼如下:

    t2<-ring_detect(ring.data=t1,seg=3,method=‘watershed’,border.color=‘green’)。

    該命令將開啟一個或若干個R圖形窗口,并顯示檢測到的生長輪邊界(圖1)。

    由于R圖形窗口不支持滾動縮放,因此當(dāng)樣品的寬度序列較長時,使用參數(shù)seg將原圖像分割為等距離的若干段(圖1中為3段),以獲得更好的顯示效果。ring_detect自動創(chuàng)建了一條從圖像中心穿過的虛線路徑(單路徑模式),分水嶺算法檢測到的生長輪邊界以綠色突出顯示,并標(biāo)有生長輪編號。該函數(shù)的圖像處理參數(shù)(未在表2列出)適用于常見針葉樹種,熟悉圖像處理技術(shù)的用戶可以修改這些參數(shù)以適應(yīng)特定解剖學(xué)特征的樣品。MtreeRing所使用的形態(tài)學(xué)運算及分水嶺分割、Canny邊緣檢測等算法的細(xì)節(jié)可以參考Soille et al.[29]和史景寧等[17]文獻。

    實際采樣中,樣芯常出現(xiàn)髓心丟失的現(xiàn)象,導(dǎo)致靠近髓心的生長輪以一定角度傾斜(圖2),此時若直接使用邊界之間的水平距離會導(dǎo)致測量結(jié)果偏大。這種情況下,用戶可以將ring_detect的參數(shù)incline設(shè)置為TRUE,函數(shù)會將兩條相互平行的路徑同時添加到圖像(雙路徑模式,見圖2),隨后的測量將在兩條路徑上同時進行。

    表2 ring_detect函數(shù)的重要參數(shù)

    2.3 生長輪邊界修正

    當(dāng)生長輪圖像存在噪聲(如樹脂管道、物理損傷)或邊界不清晰時,自動識別會出現(xiàn)過度檢測或錯過邊界的現(xiàn)象。此時用戶可以使用ring_modify函數(shù)刪除或添加新的邊界點。以圖3為例,編號為21和23的生長輪邊界位置錯誤,用戶需要刪除這兩條邊界并使用鼠標(biāo)單擊添加2個新邊界,具體代碼如下:

    t2<-ring_modify(ring.data=t2,del=c(21,23),add=TRUE)。

    該命令中,參數(shù)del表示要刪除的生長輪邊界編號,當(dāng)有多個邊界要刪除時,使用c函數(shù)連接各編號;參數(shù)add為邏輯值,表示是否添加新邊界。當(dāng)add=TRUE時,運行該命令后ring_detect創(chuàng)建的R圖形窗口會被依次激活(窗口左上角名稱顯示為ACTIVE),添加邊界的具體步驟如下:①將鼠標(biāo)移動至被激活的R圖形窗口內(nèi),此時光標(biāo)變?yōu)槭中?;②在待添加的邊界與路徑交點處單擊一次,圖像上會顯示該點;③如果一個圖形窗口有多個邊界待添加,重復(fù)步驟2;④添加完邊界后,單擊右鍵,在菜單欄選擇“停止”;⑤如果有多個圖形窗口(參數(shù)seg大于1),重復(fù)前述步驟即可。當(dāng)最后一個圖形窗口被關(guān)閉后,ring_modify會重新打開這些窗口,并為所有邊界點重新編號,供用戶檢查。

    2.4 寬度計算與結(jié)果導(dǎo)出

    當(dāng)所有生長輪邊界都被正確識別后,可以使用ring_calculate函數(shù)計算生長輪寬度,代碼如下:

    rw<-ring_calculate(ring.data=t2,seriesID=“940220”)。

    寬度序列rw為數(shù)據(jù)框格式,參數(shù)seriesID為數(shù)據(jù)框的列名。單路徑模式下,根據(jù)生長輪邊界坐標(biāo)計算相鄰兩點之間的距離,并使用圖像分辨率(R)將原始單位轉(zhuǎn)換為mm,公式如下:

    (1)

    (2)

    式中:xi和yi分別為第i個生長輪邊界的橫、縱坐標(biāo);Di為第i和i+1個生長輪之間的原始距離;di為實際生長輪寬度(mm)。

    在雙路徑模式下,ring_calculate函數(shù)使用生長輪邊界傾斜角度αi對相鄰邊界之間的水平距離Di進行校正。傾斜角度定義為生長輪邊界的切線與路徑法線之間的夾角,當(dāng)傾斜超過5°時,應(yīng)考慮對寬度序列進行誤差校正[28],所用公式如下:

    (3)

    αi=arctan(mi);

    (4)

    (5)

    式中:(Xi,Yi)和(xi,yi)分別為第i個生長輪的邊界與上、下路徑的交點;mi是第i個生長輪邊界切線的斜率;Di是根據(jù)三角函數(shù)關(guān)系校正后的生長輪寬度。

    需要指出的是,髓心丟失的樣品最內(nèi)側(cè)2~3個生長輪常為圓弧狀(圖2),且只能與一條路徑相交,因而無法使用雙路徑模式校正誤差。這種情況下,由于最內(nèi)側(cè)弧線通常為同心圓[30],用戶可以使用pith_measure函數(shù)定位髓心,并完成寬度測量與校正。該函數(shù)帶有插圖的示例可以在GitHub下載(https://ropensci.github.io/MtreeRing/articles/pith-MtreeRing.html)。

    ring_calculate所得的寬度序列可以直接在R軟件中進行交叉定年和去趨勢,也可以使用dplR包導(dǎo)出,具體代碼如下:

    library(dplR);

    write.rwl(rwl.df=rw,fname=“C:Users

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