Nutzung hyperspektraler Signaturen zur Detektion virulenter Populationen des Kartoffelzystennematoden Globodera pallida, Teil B, Datenanalyse, Akronym: "Hypall"

Abstract

Die Datenauswertung hyperspektraler Bildinformationen erfolgt anhand eines erweiterten Analyseprotokolls. Grundlage des Protokolls ist die Anpassung spektraler Profile an ein Regressionsmodell, welches letztendlich die Informationen des gesamten Spektrums eines Sensors zur Faktordifferenzierung ausnutzt. Der aktuelle Forschungsgegenstand ist die Virulenzdetektion des gelisteten Nematoden G. pallida anhand der Hyperspektralinformationen einer entsprechenden Kamera. Jedes pflanzliche Objekt eines Kamerabildes ist durch mehrere tausend, sehr individuelle Signaturen charakterisiert, welche sich in Teilen oder komplett innerhalb spezifischer Wellenlängen unterscheiden und in der Gesamtheit eine individuelle Signaturkomposition bilden. Diese Mikroabweichungen sind die Grundlage des Protokolls. Dabei werden die Wellenlängenintervalle der Kamera auf sekundäre Regressionsparameter abstrahiert und mittels multivariater Verfahren ausgewertet. Das Protokoll ist auf allen getesteten Skalenebenen einsetzbar und hat eine sehr hohe Trennschärfe, die sich durch die resultierenden Statistiken darstellen lässt. The analysis of hyperspectral image information is performed by a specific protocol. Base of the protocol is the fitting of hyperspectral signatures to a specific regression model, which finally uses the complete sensor information for the partitioning of related factors of interest. The current research objectives are the detection of virulent populations of the potato cyst nematode Globodera pallida by a related hyperspectral camera. Each green tissue object of a hyperspectral image is determined by several thousands, more or less individual signatures, which differ in parts or completely within specific wavelength, ending up in a specific signature composition. Those micro deviances are used for the data analysis by the protocol. As a side effect the large numbers of wavelength intervals of the camera will be reduced to a couple of secondary fitting estimates and statistically analysed by classical multivariate procedures as a linear discriminant analysis. The protocol has been applicable to all tested experimental situations and included a high discriminatory power, which has been confirmed by the related post-hoc statistics.