Name: a rapid laser probing method facilitates the non-invasive and contact-free determination of leaf thermal properties
Uploaded: 2017-01-07T17:00:00.000+00:00
Duration: 8 min 41 s
Description: Watch this Scientific Journal Video about A Rapid Laser Probing Method Facilitates the Non-invasive and Contact-free Determination of Leaf Thermal Properties at JoVE.com

The authors are grateful to Dr. Thomas Rademacher and Ibrahim Al Amedi for cultivating the plants used in this study. We would like to thank Dr. Richard M. Twyman for his assistance with editing the manuscript. This work was in part funded by the European Research Council Advanced Grant "Future-Pharma", proposal number 269110, the Fraunhofer Zukunftsstiftung (Future Foundation), the Fraunhofer-Gesellschaft Internal Programs under Grant No. Attract 125-600164.

1. 식물 재배 및 샘플 준비 <ol><li> 1-2 탈 이온수 L이어서 0.1 %로 한 L [m / V] 비료 용액 각 미네랄 울 블록 플러시. 하나 담배 (된 담배 또는 N.의 benthamiana) 각 블록의 씨앗과 씨앗을 멀리 세척하지 않고 비료 용액 0.25 L와 부드럽게 높이를 놓습니다. </li><li> 70 %의 상대 습도와 온실 또는 phytotron 7 주 동안 식물을 재배, 16 시간 광주 (180 μmol의 - 1m - (2), 400-700 nm의 λ =)와 22분의 25 ℃로 빛 / 어둠 온도 제도. </li><li> 측정 장치에 식물을 이동합니다. 식물은 열 특성의 측정을 위해 움직이지 수확 한 잎 경우. </li></ol> 2. 잎 두께 및 밀도를 결정 <ol><li> 잎의 두께를 결정 <ol><li> 인산 완충 식염수로 2 % [의 m / V] 아가 용액을 제조 하였다 (PBS) 및그것을 오토 클레이브. 이 솔루션은 아래로 40 ° C로 냉각 페트리 접시에 배치 잎 샘플을 포함 할 수 있습니다. 30 분 동안 4 ℃의 냉장고에 페트리 접시를 배치하여 아가로 오스 고형화. </li><li> 15 °의 면도날 절단 각도와 vibratome를 사용하여 200 μm의 조각으로 아가로 오스 블록을 잘라. 1.0 mm s의 절단 속도 -1 0.5 mm의 크기를 사용합니다. </li><li> 마운트 정착으로 시아 노 아크릴 레이트를 사용하여 유리 슬라이드에 5 횡단 잎 부분. 제조업체의 지시에 따라 현미경 소프트웨어에 내장 된 측정 도구를 사용하여 20 × 목적으로 현미경과 10 × 접안 렌즈 배율에 따라 판 두께를 결정한다. </li><li> 정맥없이 샘플 영역에서 잎의 두께를 결정합니다. </li><li> 또는, 잎 블레이드의 정맥이없는 영역에서 다이얼 게이지와 잎의 두께를 결정한다. 다이얼 게이지가 잎 블레이드의 평면에 수직으로 유지되어 있는지 확인합니다. CAUTION : 순간 접착제는 피부 자극을 일으킬이며주의하여 취급하지 않는 경우도 함께 손가락을 접착제 수 있습니다. </li></ol></li><li> 잎의 밀도를 결정 <ol><li> 건조한 비중병의 빈 질량 (m 0) 결정 후, 물을 채우고 다시 (m 1) 질량을 결정합니다. 완전히 비중병을 건조 내부의 잎을 배치하고 질량 (m 2) 번을 결정합니다. 내부의 잎, 조심스럽게 물을 비중병을 작성하고 질량 (m 3)를 결정합니다. </li><li> 식 (1)를 사용하여 잎의 밀도 (시)을 계산합니다. 수학 식 1 : <img alt="방정식" src="/files/ftp_upload/54835/54835eq1.jpg" /></li></ol></li></ol> 3. 잎의 스펙트럼 투과 및 반사를 결정 <ol><li> 샘플 지주 클램프 사이에 고정하여 UV / VIS 분광 광도계의 샘플 챔버에 잎을 배치합니다. 전송 측정을 위해, DET의 앞에 배치 리프<html> 엑터. 반사에 대한 측정은 검출 챔버의 후면에있는 잎을 배치합니다. </li><li> 분광 광도계 제어 소프트웨어를 실행합니다. 1600 nm의 900 nm의에서 스펙트럼을 선택합니다. 새 검사를 시작하고 스펙트럼 곡선에 따라 값 전송 (μ T)와 UV / VIS 분광 광도계 소프트웨어에 의해 표시 반사 (μ R)를 기록한다. </li><li> 적어도 세 생물학적 복제로 모든 측정을 수행합니다. 예 5 불균일 샘플 품질이 기대 될 수있는 경우 더 생물학적으로 복제 수를 증가 잎 표면 형태 및 두께의 변화. </li><li> 수학 식 2 및 3에 따라 측정 된 레이저 파워 P 레이저로 측정 μ의 T 또는 μ R 값을 곱하여 송신 (P T) 및 반사 (P R)에 대한 전력을 계산한다. 식 2 :ftp_upload / 54835 / 54835eq2.jpg &quot;/&gt; 식 3 : <img alt="방정식" src="/files/ftp_upload/54835/54835eq3.jpg" /> 주 : 전송은 또한 측정시의 포토 다이오드 센서 (6.3 참조)을 결정할 수있다. </li></ol> 4. 측정 장치 설정 <ol><li> 스테인레스 스틸 홀더에 25.4-mm 직경의 콘에 광섬유 결합 한 바 NIR 다이오드 레이저 (파장 = 1,550 nm의)를 탑재합니다. 4-6 W.에 NIR 레이저의 출력 전력 (P 레이저)를 설정하는 제어기를 연결 </li><li> 13mm로 빔 폭을 조정하는 원뿔의 끝에서 25.4 mm의 초점 길이를 갖는 이중 - 볼록 렌즈를 놓는다. </li><li> 포토 다이오드 파워 센서를 렌즈의 하단 아래에 354mm를 놓습니다. 이어서 1.0의 광학 밀도 센서 위에 22 mm의 세라믹 층을 갖는 감광 필터를 배치함으로써, 포토 다이오드를 감쇠. </li><li> 동축 케이블을 사용하여 오실로스코프에 포토 다이오드 파워 센서를 연결한다. </li><li> 잇다렌즈 아래 308mm (그림 1)의 높이에서 측정 설정의 발판으로 6 × 6cm 샘플 노출 면적이 10 × 10cm 프레임입니다. 10 × 10cm 프레임으로 설치하여 공간의 잎 위치를 수정합니다. </li><li> 범용 직렬 버스 (USB) 케이블을 이용하여 개인용 컴퓨터에 NIR 검출기를 연결 및 검출기의 인터페이스 소프트웨어를 설치한다. </li><li> 135mm 세라믹 층 위에 레이저 빔을 45도 각도로 배치 검출기. 최대 온도 신호가 관측 될 때까지 상기 센서의 위치 및 각도를 변화시킴으로써, 시료상의 레이저 스폿 검출기의 측정 영역을 맞추고. </li><li> 5 W의 출력 레이저 파워 0.5 s의 레이저 펄스의 지속 시간을 조절하기 위해 레이저 제어 인터페이스 소프트웨어를 사용한다. 레이저 파워의 그래픽 표현 아래의 컨트롤 옵션 창에서 &quot;현재 제어&quot;명령을 선택하고 &amp; #에 &quot;5&quot;를 입력하여 레이저 파워를 조정(34) 전력 [W] 시간 [S] &quot;필드의&quot;로 &quot;0.5&quot;. 필드에 입력하여 레이저 펄스 지속 시간을 조정합니다. &quot; </li><li> 각 실험 세트 절대 레이저 파워를 결정하기 위해 실험들의 각 세트의 끝에 열 표면 흡수체 전력 센서 포토 다이오드 파워 센서를 교체하고 시료없이 20 초 동안의 레이저 출력을 측정한다. </li></ol> 5. 잎 샘플을 준비 <ol><li> 측정에 대한 손상과 손상되지 않은 잎을 사용합니다. </li><li> 조사에 대한 중요한 경우, 불꽃, 2 ~ 3 초 동안 레이저 빔에 잎을 노출 등을 시뮬레이션하기 위해 다른 기술을 사용, 라텍스 장갑의 잎을 문지르고, 메스와 잎을 관통하여 일반적인 잎 손상 유형을 모방 손상의 유형. </li><li> 조심스럽게하지만 빠르게 샘플 지주 클램프 사이의 잎 샘플을 탑재합니다. </li></ol> 온도 측정을 수행 6. <ol><li> 잎과 세라믹 간의 직접 접촉을 피하십시오포토 다이오드 센서 위에 위치 감쇠기의 C, P, S 및 λ의 계산을 방해 인공 열전달을 방지하기 위해 (제 9 참조). </li><li> 근적외선 검출기를 통해 60 초 총 판 시료의 온도 프로파일을 수집하는 온도 측정 소프트웨어를 사용한다. 첫째, 10 (S)에 대한 온도 기준을 기록 0.5 초간 레이저를 활성화하고 49.5의 데이터 수집을 계속한다. <ol><li> &quot;측정&quot;다음 &quot;새 측정&quot;을 클릭하여 측정을 시작합니다. 그 후 열 프로파일의 그래픽 표현 위의 녹색 화살표를 클릭합니다. 프로파일의 그래픽 표현 위의 &quot;저장&quot;아이콘을 클릭하여 온도 프로파일 (스타일 화 된 디스크)에 저장합니다. </li></ol></li><li> 와 접속하고 오실로스코프를 이용하여 리프 샘플없이 측정 용 신호의 차이를 계산함으로써, 포토 다이오드의 파워 센서를 사용하여 전송되는 레이저 파워를 확인동축 케이블을 통해 광 다이오드 전력 센서 (그림 2). <ol><li> 두 측면의 높이를 결정합니다 (1 f를, S 및 F 2, S) 오실로스코프으로 얻은 전압 프로파일입니다. </li><li> (1,0이고 f 2,0 F) 기준으로 잎 샘플없이 측정을 반복합니다. 수학 식 (4) (도 2 참조)에 의한 이러한 측정의 비율로 송신 μ T를 계산한다. 식 (4) : <img alt="방정식" src="/files/ftp_upload/54835/54835eq4.jpg" /></li></ol></li></ol><img alt="그림 2" src="/files/ftp_upload/54835/54835fig2.jpg" /> 도 2는 포토 다이오드 전력 센서를 사용하여 리프 전송 측정. 를했다. 리프 샘플없이 기준 실험의 전형적인 전압 프로파일 오실로스코프를 사용하여 시각. B. 전압 프로파일상기 장치에 장착 된 리프 샘플. 두 경우 모두에서, 상기 송신 전력 레이저는 두 측면 각각에 비례한다. <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/54835/54835fig2large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a> 7. 판 시료의 비열을 계산 <ol><li> 최대 잎 온도 T 엄마 X [K] (식 5)에서 상온 0 T [K]를 감산하여, 레이저 펄스 동안 최대 온도차 ΔT [K]를 계산한다. 식 (5) : <img alt="방정식" src="/files/ftp_upload/54835/54835eq5.jpg" /></li><li> P T [W]를 송신 레이저 인 P R [W]은 반사 레이저 파워이고 효과적인 레이저 출력과 레이저 펄스 지속 기간 (식 6)에 기초하여 리프에 의해 흡수 된 에너지 (E S [J)를 계산 힘. 등식기 6 : <img alt="방정식" src="/files/ftp_upload/54835/54835eq6.jpg" /></li><li> 차원 S [m]가) 2.1에 따른 판 두께 가열 잎 부분의 질량 (m의 S [kg])을 사용하여 수학 식 (7)을 계산, R 레이저 [m]은 레이저 스폿의 반경 V S는 [이고 m 3] 가열 리프 량이고, ρ S [m -3의 킬로그램 리프 밀도) 2.2에 따른 것이다. 식 (7) : <img alt="방정식" src="/files/ftp_upload/54835/54835eq7.jpg" /></li><li> C의 P를 계산 S [J kg -1 K -1] 가열 잎 면적 질량 m의 S 최대 온도차 ΔT의 곱에 의해 흡수 된 에너지 E의 S 나누어 수학 식 8에 따라. 식 (8) : <img alt="방정식" src="/files/ftp_upload/54835/54835eq8.jpg" /></li></ol> 8. 칼로리에 대한 온도 프로필 데이터를 준비합니다알 전도도 계산 <ol><li> 스프레드 시트 프로세서에서 파일을 A * .DAT 파일로 시간과 온도 원시 데이터를 내보내고 열 NIR 센서 제어 소프트웨어의 &quot;내보내기&quot;명령을 사용하십시오. </li><li> 한 적용 :는 사용 예 (100) 데이터의 감소를 &quot;IF (MOD (값 100) = 0;&quot;X &quot;,&quot;0 &quot;)&quot;명령은, 0.1 초마다 하나의 데이터 요소의 데이터 밀도의 결과. </li><li> 레이저가 떨어져 여전히 동안 측정, 초기 10 초 동안 각 온도 프로파일 [° C] 평균 기준 온도 T의 B를 계산합니다. 그리고, T B 실제 주위 온도 T 0 [° C] 사이의 차이를 계산한다. </li><li> 개별적으로 T 0 예 (Y-정상화),쪽으로 이동 T B 경우 각 프로파일을 정상화하기 위해이 차를 사용 - T 0 = 2.0 K를, 다음 홍보 온도에서 각 온도 값에서 2.0 K 빼기ofile (그림 3A). </li><li> 최대 시료 온도 전 (T 최대)을 모든 데이터 포인트를 삭제함으로써 시간을 각 온도 프로파일 (X-정규화) 좌표 정상화 T 맥스 (도 3b) 대 t = 0에서 시작하여 새로운 시간 값을 할당한다. </li><li> 화면 급격한 온도 변화, 3 배 이상 그들이 아티팩트를 측정에 해당하기 때문에 ≈ 1.0 K.는 (데이터 세트에서 이러한 영역을 제거 일반적으로 그림 3C 3 × 0.31 K 인베이스 라인 노이즈 레벨이다 즉, 온도 차이에 대한 각각의 프로필 ). </li><li> T t [K]가 시간 t [s]에의 장착 판 샘플 온도 스프레드 프로세서를 사용하여 데이터를 지수 감쇠 함수 (식 9)를 장착, T 0은 주변 온도, A [K]는 진폭이다 그리고 t 1 [S] 붕괴 상수 (그림3D). 식 (9) : <img alt="방정식" src="/files/ftp_upload/54835/54835eq9.jpg" /></li><li> 레이저 펄스 후 0-80의에서 잎 샘플의 온도 감소를 계산하기 위해 장착 기능을 사용합니다. </li><li> 각 온도 데이터 포인트 (도 3E)에 273.15의 값을 가산하여 [K] 스케일 [° C]에서 측정 된 온도 데이터를 변환. </li></ol><img alt="그림 3" src="/files/ftp_upload/54835/54835fig3.jpg" /> 도 3 : λ의 계산을위한 데이터 처리 방식. 를했다. 데이터 감소 후, 온도 프로파일은 주위 온도로 정규화된다. B. 다음으로, 최대 샘플 온도 (T 최대)하기 전에 모든 데이터 포인트가 제거됩니다. C. 측정 아티팩트 (이하 &quot;일관성&quot;데이터 세트에 표시) 온도에 따라 식별하는 일보다 더 큰 이동REE 시간 기준 소음과 지수 함수 이전에 피팅에 대한 데이터 세트에서 제거. D. 섭씨 온도 눈금은 켈빈 스케일로 변환된다. 각각의 시간 간격은 E., λ는 온도 프로파일에 기초하여 계산된다. F. 20 (S)의 윈도우가 관련된 온도 변화가 관찰 될 수있는 정의된다. G. 선택된 시간 윈도우에 기초하여, 평균 및 표준 편차가 λ에 대하여 계산된다. H. 두 개의 서로 다른 N.의 tabacum 잎 샘플 대표 결과. 주황색 화살표 라인은 표시 데이터에 대응하는 처리 단계의 효과를 나타낸다. <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/54835/54835fig3large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a> 리프 샘플의 열전도율 9. 계산 <ol><li> 온도 differe를 계산리프 샘플 ΔT X가 [K]는 온도차 수학 식 10에있어서, 각각 0.1의 간격의 환경 사이의 후부는 T t [° C]는 장착 판 시료 온도이고, T 0 [° C]를 주위 온도 (그림 3E). 식 (10) : <img alt="방정식" src="/files/ftp_upload/54835/54835eq10.jpg" /></li><li> 온도의 감소는 대류 열전달 방열 및 열 전도의 조합 된 효과로 인한 것으로 가정한다. ΔE 온도가 [J]가 두 개의 연속 시점에서 샘플의 열 에너지의 차이가 λ의 계산을위한 기초로 대응하는 에너지 밸런스 (수학 식 11)을 사용하여 ΔE 라드 [J]를 인한 에너지 차이다 열 방사선, ΔE의 전환 [J]는 인해 대류 열전달에 에너지 차이이고, Δ; E 콘드 [J]를 인해 열전도의 에너지 차이다. 식 (11) : <img alt="방정식" src="/files/ftp_upload/54835/54835eq11.jpg" /></li><li> ΔT (t)가 [K]를 장착 잎 샘플 온도의 차이가 식 (12)의 단위없는 방사율 ε, σ [kg의 -3 K -4] 스테판를 산출 실제 물리적 특성과 에너지 균형의 일반적인 용어로 대체 -Boltzmann 일정한하는 RAD [m 2] 방열 면적, H [J S m -2 -1 K -1] 대류 열전달 계수하는 전환 [m 2 대류 열전달 영역, COND [m 2] 열 전도 및 리터의 [분] 특성 길이의 영역입니다. 식 (12) : <img alt="방정식" src="/files/ftp_upload/54835/54835eq12.jpg" /></li><li> 체인지를 계산상관 관계에 따라 cteristic 길이 (L) : L = V / A. </li><li> A [m 2]를 계산하기 위해 가열 된 샘플의 체적 V와 S 판 시료의 단면적을 사용한다. 단면 리프 영역이 COND 도통이 R 레이저 레이저 스폿의 반경 및 D (S)가 판 두께 발생 영역 수학 식 13에 따른 COND에 대응한다. 식 (13) : <img alt="방정식" src="/files/ftp_upload/54835/54835eq13.jpg" /></li><li> 레이저는 레이저 스폿의 면적 수학 식 14에 따른 방사선 및 전환율을 계산한다. 식 (14) : <img alt="방정식" src="/files/ftp_upload/54835/54835eq14.jpg" /></li><li> 대체 식 (9), (12) 식 (11)로 (13) 및 t 레이저 t가 수학 식 15 얻었다 λ 후자를 해결그 레이저 펄스 지속 시간 [S]. 식 (15) : <img alt="방정식" src="/files/ftp_upload/54835/54835eq15.jpg" /></li><li> ε에 대한 0.94의 값을 가정하고, 온도 프로파일의 처음 20 초 동안 각각 0.1 시간의 간격 λ를 계산한다. 이 방법으로 얻어진 λ에 대한 200 값의 평균 및 표준 편차 (도 3f - H)를 계산한다. </li></ol>

<ol>
	<li>Wilhelm, E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Heat Capacities: Liquids, Solutions and Vapours. , 516 (2010).</li><li>Costa, J. M., Grant, O. M., Chaves, M. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Thermography+to+explore+plant-environment+interactions.">Thermography to explore plant-environment interactions.</a> J. Exp. Bot. 64, 3937-3949 (2013).</li><li>Jayalakshmy, M. S., Philip, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Thermophysical+Properties+of+Plant+Leaves+and+Their+Influence+on+the+Environment+Temperature.">Thermophysical Properties of Plant Leaves and Their Influence on the Environment Temperature.</a> International Journal of Thermophysics. 31, 2295-2304 (2010).</li><li>Buyel, J. F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Process+development+strategies+in+plant+molecular+farming.">Process development strategies in plant molecular farming.</a> Curr. Pharm. Biotechnol. 16, 966-982 (2015).</li><li>Schuster, A. C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Effectiveness+of+cuticular+transpiration+barriers+in+a+desert+plant+at+controlling+water+loss+at+high+temperatures.">Effectiveness of cuticular transpiration barriers in a desert plant at controlling water loss at high temperatures.</a> AoB PLANTS. 8, (2016).</li><li>Parker, W. J., Jenkins, R. J., Abbott, G. L., Butler, C. P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Flash+Method+of+Determining+Thermal+Diffusivity,+Heat+Capacity,+and+Thermal+Conductivity.">Flash Method of Determining Thermal Diffusivity, Heat Capacity, and Thermal Conductivity.</a> J Appl Phys. 32, 1679-1684 (1961).</li><li>Hays, R. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+thermal+conductivity+of+leaves.">The thermal conductivity of leaves.</a> Planta. 125, 281-287 (1975).</li><li>Menzel, S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Optimized+blanching+reduces+the+host+cell+protein+content+and+substantially+enhances+the+recovery+and+stability+of+two+plant+derived+malaria+vaccine+candidates.">Optimized blanching reduces the host cell protein content and substantially enhances the recovery and stability of two plant derived malaria vaccine candidates.</a> Front. Plant Sci. , (2015).</li><li>Buyel, J. F., Hubbuch, J., Fischer, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Blanching+intact+leaves+or+heat+precipitation+in+an+agitated+vessel+or+heat+exchanger+removes+host+cell+proteins+from+tobacco+extracts.">Blanching intact leaves or heat precipitation in an agitated vessel or heat exchanger removes host cell proteins from tobacco extracts.</a> J. Vis. Exp. , (2015).</li><li>Beiss, V., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Heat-precipitation+allows+the+efficient+purification+of+a+functional+plant-derived+malaria+transmission-blocking+vaccine+candidate+fusion+protein.">Heat-precipitation allows the efficient purification of a functional plant-derived malaria transmission-blocking vaccine candidate fusion protein.</a> Biotechnol. Bioeng. 112, 1297-1305 (2015).</li><li>Buyel, J. F., Gruchow, H. M., T&#246;dter, N., Wehner, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Determination+of+the+thermal+properties+of+leaves+by+non-invasive+contact+free+laser+probing.">Determination of the thermal properties of leaves by non-invasive contact free laser probing.</a> J. Biotechnol. 217, 100-108 (2016).</li><li>Buyel, J. F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Numeric+simulation+can+be+used+to+predict+heat+transfer+during+the+blanching+of+leaves+and+intact.">Numeric simulation can be used to predict heat transfer during the blanching of leaves and intact.</a> Biochem. Eng. J. , (2015).</li><li>Hedlund, H., Johansson, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Heat+capacity+of+birch+determined+by+calorimetry:+implications+for+the+state+of+water+in+plants.">Heat capacity of birch determined by calorimetry: implications for the state of water in plants.</a> Thermochim Acta. 349, 79-88 (2000).</li><li>Chandrakanthi, M., Mehrotra, A. K., Hettiaratchi, J. P. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Thermal+conductivity+of+leaf+compost+used+in+biofilters:+An+experimental+and+theoretical+investigation.">Thermal conductivity of leaf compost used in biofilters: An experimental and theoretical investigation.</a> Environ. Pollut. 136, 167-174 (2005).</li><li>Larcher, W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Physiological Plant Ecology: Ecophysiology and Stress Physiology of Functional Groups. , (2003).</li><li>Cowen, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+gamma-ray+burst's+enduring+fireball.">A gamma-ray burst's enduring fireball.</a> Science News. 152, 197 (1997).</li><li>Jones, H. G., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Thermal+infrared+imaging+of+crop+canopies+for+the+remote+diagnosis+and+quantification+of+plant+responses+to+water+stress+in+the+field.">Thermal infrared imaging of crop canopies for the remote diagnosis and quantification of plant responses to water stress in the field.</a> Funct. Plant Biol. 36, 978-989 (2009).</li><li>Defraeye, T., Verboven, P., Ho, Q. T., Nicolai, B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Convective+heat+and+mass+exchange+predictions+at+leaf+surfaces:+Applications,+methods+and+perspectives.">Convective heat and mass exchange predictions at leaf surfaces: Applications, methods and perspectives.</a> Comput. Electron. Agric. 96, 180-201 (2013).</li><li>Arndt, S. K., Irawan, A., Sanders, G. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Apoplastic+water+fraction+and+rehydration+techniques+introduce+significant+errors+in+measurements+of+relative+water+content+and+osmotic+potential+in+plant+leaves.">Apoplastic water fraction and rehydration techniques introduce significant errors in measurements of relative water content and osmotic potential in plant leaves.</a> Physiol. Plant. 155, 355-368 (2015).</li><li>Jones, H. G., Schofield, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Thermal+and+other+remote+sensing+of+plant+stress.">Thermal and other remote sensing of plant stress.</a> General and Applied Plant Physiology. 34, 19-32 (2008).</li><li>Jones, H. G., Archer, N., Rotenberg, E., Casa, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Radiation+measurement+for+plant+ecophysiology.">Radiation measurement for plant ecophysiology.</a> J. Exp. Bot. 54, 879-889 (2003).</li><li>Dupont, C., Chiriac, R., Gauthier, G., Toche, F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Heat+capacity+measurements+of+various+biomass+types+and+pyrolysis+residues.">Heat capacity measurements of various biomass types and pyrolysis residues.</a> Fuel. 115, 644-651 (2014).</li><li>Chaerle, L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Multi-sensor+plant+imaging:+Towards+the+development+of+a+stress-catalogue.">Multi-sensor plant imaging: Towards the development of a stress-catalogue.</a> Biotechnol. J. 4, 1152-1167 (2009).</li><li>Hackl, H., Baresel, J. P., Mistele, B., Hu, Y., Schmidhalter, U. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+Comparison+of+Plant+Temperatures+as+Measured+by+Thermal+Imaging+and+Infrared+Thermometry.">A Comparison of Plant Temperatures as Measured by Thermal Imaging and Infrared Thermometry.</a> J. Agron. Crop. Sci. , 415-429 (2012).</li><li>Yuan, L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Spectral+analysis+of+winter+wheat+leaves+for+detection+and+differentiation+of+diseases+and+insects.">Spectral analysis of winter wheat leaves for detection and differentiation of diseases and insects.</a> Field Crops Res. 156, 199-207 (2014).</li></ol>

The authors have no conflicts of interest to disclose.

상기 한 비접촉, 비파괴 측정 방법은 동시 재생 가능한 방식의 C, P, S 및 ʎ를 결정하는데 사용될 수있다. 특히 ʎ의 계산은 오류에 민감한 여러 매개 변수에 따라 달라집니다. 그럼에도 불구하고,이 오차의 영향은 선형 또는 서브 비례 모든 파라미터 변동 계수 중 10 % 미만인 것으로 확인 하였다. 상기 방법은 따라서 강력한 것으로 간주 될 수 있지만, 기술적 개선이 오류의 잔여 소스?...

생물학적 물질의 대규모 처리가 종종 살균 등의 열처리 단계를 필요로한다. 생물학적 물질의 열적 특성이 잘 특징 경우 이러한 공정 장비는 비열 (C의 P, S) 및 열전도율 (λ)을 포함하여,보다 정밀하게 설계 될 수있다. 이들 파라미터는 열량 1 액체, 현탁액 및 균질화를 위해 용이하게 결정될 수있다. 그러나, 고체 시료에서 측정 이러한 매개 변수는 노동 집약적 일 수 있고, 종종 샘플 또는 파괴 (2)와 직접 접촉을 필요로한다. 예를 들어, 광열 기술 샘플 및 검출기 (3) 사이의 직접적인 접촉을 필요로한다. 이러한 제한은 가공 식품 중 허용 있지만, 이러한 좋은 제조 관행 (4)의 맥락에서 식물 바이오 의약 단백질의 생산으로 높은 규제 프로세스와 호환되지 않습니다. 나는N 이러한 상황은 열적 특성의 반복 (예를 들어, 주간) 모니터링 품질 관리 도구 개별 식물 일곱 주 성장 기간 동안 요구 될 수있다. 이러한 모니터링이 필요하고, 각 측정 용 리프를 소비한다면, 수확시 처리 남은 미생물이 없을 것이다. 또한 식물에 상처가 발생할 다시 공정 수율을 감소 괴사 또는 병원체 감염의 위험이 증가하는 대신 단지 리프 부품을 사용. 시료에 직접 접촉시키는 방법이 사용되는 경우, 병원체의 감염의 가능성 또한 식물의 전체 배치 오염 센서 장치와의 접촉을 통해 감염 될 수있는 위험을 유발, 증가시킬 수있다. 유사한 측면 설비의 모니터링은 ecophysiological 맥락에서, 예 가뭄과 같은 응력이 고려되어야한다. 예를 들어, 수분 손실들은 침입 트레 필요한 신선한 바이오 매스의 변화에 ​​의해 모니터링잎을 해부 예를 들어 조사 (5), 아래에있는 식물의 atment. 대신에, 여기에서 설명하는 바와 같이 비 침습적 방법으로, 시료의 수분 함유량에 따라 특정 열 용량을 결정하고, 식물의 수화 상태 대리 변수로서 사용될 수있다. 그들은 실험 데이터를 왜곡시킬 수있는 두 시나리오 (약제 생산과 생태 생리학)에서 파괴 또는 침습성 측정 기술에 의한 인공 응력 해로운 것이다. 그들 중 하나가 시료에 직접 접촉을 요구하거나 파괴하기 때문에 따라서, 이전에보고 된 플래시 방법 6 실버 플레이트 (7) 사이 샘플의 위치는 프로세스와 실험에 적합하다. 파라미터의 C, P, S 및 λ는 제조 비용을 줄이기 8-10 따라서 제품의 정제를 단순화 할 수 희게 단계 공정 장치를 설계하기 위해 결정되어야한다. 모두 다P, S 및 λ 지금 급속 일관되고 재현 가능한 방식으로 프로브 (11)에 비접촉 비파괴 근적외선 (NIR) 레이저에 의해 결정될 수 있고,이 새로운 방법을 상세히 설명한다. 담배 적절한 처리 장치의 설계와 같은 창백 온도로 대응하는 파라미터의 선택을 허용하는 12 나뭇잎이 방법으로 얻어진 결과가 성공적으로 열 전달을 시뮬레이션하는 데 사용 하였다. 이 방법은 (그림 1) 설정이 용이하고 두 가지 주요 단계를 포함하는 각각의 두 단계, 측정 및 분석을 보유하고 있습니다. 측정 단계에서는 판 샘플은 먼저 로컬 짧은 레이저 펄스에 의해 가열되고, 최대 샘플 온도가 기록된다. 샘플의 온도 프로파일은 다음 50 초의 기간 동안 기록된다. 분석 단계에서, 이러한 밀도 잎 속성 (쉽고 정확하게 pycnometric measurem에 의해 결정ENT)들 C의 P를 계산하기 위해 최대 샘플 온도와 결합된다. 두 번째 단계에서, 잎 온도 프로파일 λ를 계산하기 위해 고려 전도, 대류 및 복사를 가지고, 에너지 균형 방정식에 대한 입력으로서 사용된다. 자세한 단계별 지침은 첨부 된 비디오의 내용을 확장하고, 프로토콜 절에 제공된다. 전형적인 측정 결과를 다음 부분에 나타낸다. 마지막으로,이 방법의 장점과 한계는 잠재적 인 개선 및 추가 응용 프로그램과 함께 토론 섹션에서 강조 표시됩니다. <img alt="그림 1" src="/files/ftp_upload/54835/54835fig1.jpg" /> 도 1 : 잎 열적 성질을 결정하는 데 사용하는 장치. 를했다. 측정 장치의 사진은 비열 르의 열전도율을 결정하는데 사용AVES. 주변 장치 (컴퓨터, 오실로스코프)이 표시되지 않습니다. B. 측정 장치의 개략도. 레이저와 연결된 장비가 빨간색으로 강조 표시됩니다, 온도 측정을위한 NIR 검출기는 보라색으로 표시됩니다, 잎 샘플은 녹색이고 포토 다이오드 파워 센서는 파란색입니다. C. B.과 동일한 컬러 코드를 사용하여 측정 셋업의 요소의 도면 크기 바 0.1 m를 나타낸다. D. 스크린은 레이저 제어 소프트웨어의 전형적인 엘리먼트를 도시. <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/54835/54835fig1large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a>

<table><tbody><tr><td>1&quot; tube</td><td>Thorlabs</td><td>SM1L10E</td><td>Tube for fiber holder</td></tr><tr><td>Agarose</td><td>Sigma Aldrich</td><td>A0701</td><td>Agarose</td></tr><tr><td>Bi-Convex lense f=25.4</td><td>Thorlabs</td><td>LB1761</td><td>Lense</td></tr><tr><td>Digital Handheld Optical&amp;nbsp;Power and Energy Meter Console</td><td>Thorlabs</td><td>PM100D</td><td>Console for thermal surface absorber sensor</td></tr><tr><td>Digital Phosphor Oscilloscope&amp;nbsp;</td><td>Tektronix</td><td>DPO7104</td><td>Oscilloscope</td></tr><tr><td>DMR light microscope</td><td>Leica</td><td>n.a.</td><td>Light microscope</td></tr><tr><td>Falcon 50 mL Conical Centrifuge Tubes</td><td>Fisher Scientific</td><td>14-432-2</td><td>Pycnometer</td></tr><tr><td>Ferty 2 Mega</td><td>Kammlott</td><td>5.220072</td><td>Fertilizer</td></tr><tr><td>Fiber holder</td><td>Thorlabs</td><td></td><td>Fiber holder</td></tr><tr><td>Forma -86 &amp;#176;C ULT freezer</td><td>ThermoFisher</td><td>88400</td><td>Freezer</td></tr><tr><td>Greenhouse</td><td>n.a.</td><td>n.a.</td><td>For plant cultivation</td></tr><tr><td>Grodan Rockwool Cubes 10 x 10 cm</td><td>Grodan</td><td>102446</td><td>Rockwool block</td></tr><tr><td>Infrared Detector Optris CT</td><td>Optris</td><td>OPTCTLT15</td><td>Infrared detector</td></tr><tr><td>Infrared Detector Software Compact Connect</td><td>Optris</td><td>n.a.</td><td>Control software for infrared detector</td></tr><tr><td>Lambda 1050 UV/Vis spectrophotometer</td><td>PerkinElmer</td><td>L1050</td><td>UV/VIS Spectrophotometer</td></tr><tr><td>Laser 400 &amp;mu;m, 1,550&amp;nbsp;nm Conduction Cooled Single Bar Fiber Coupled Module</td><td>DILAS</td><td>M1F-SS2.1</td><td>Laser</td></tr><tr><td>Laser cover</td><td>Amtron</td><td>LM200</td><td>Laser Cover</td></tr><tr><td>Laser Driver&amp;nbsp;</td><td>Amtron</td><td>CS 408</td><td>Laser Driver</td></tr><tr><td>Osram cool white 36 W</td><td>Osram</td><td>4930440</td><td>Light source</td></tr><tr><td>Photodiode sensor&amp;nbsp;</td><td>Thorlabs</td><td>PDA20H-EC</td><td>Power sensor for transmission measurements</td></tr><tr><td>Precision weight Ohaus Analytical Plus</td><td>Ohaus</td><td>80251552</td><td>Precision weight</td></tr><tr><td>Sample frame</td><td>Fraunhofer ILT</td><td>n.a.</td><td>Fixation of the leaf sample</td></tr><tr><td>Software Pyro Control</td><td>Amtron</td><td>n.a.</td><td>Laser Power Control Software</td></tr><tr><td>Stainless-steel-holder</td><td>n.a.</td><td>n.a.</td><td>Holder for measurement set-up</td></tr><tr><td>Teflon plates 2 cm</td><td>Fraunhofer ILT</td><td>n.a.</td><td>Teflon attenuation</td></tr><tr><td>Thermal surface absorber Power sensor</td><td>Thorlabs</td><td>S314C</td><td>Sensor for laser power measurements</td></tr><tr><td>Vibratome</td><td>Leica</td><td>1491200S001</td><td>Vibratome</td></tr><tr><td>Zoc/Pro 6.51&amp;nbsp;</td><td>EmTec Innovative Software</td><td>n.a.</td><td>Laser Control Software&amp;nbsp;</td></tr></tbody></table>

a rapid laser probing method facilitates the non-invasive and contact-free determination of leaf thermal properties

식물은 이차 대사 산물 및 재조합 단백질과 같은 유용한 물질을 생성 할 수 있습니다. 식물 바이오 매스 후자의 정제 열처리 (희게)가 간소화 될 수있다. 나뭇잎의 열적 특성 상세히, 즉, 비열 및 열전도에 공지하는 경우 희게 장치보다 정확하게 설계 될 수있다. 이러한 특성의 측정은 시간과 노동 집약적이며, 일반적으로 직접 샘플을 문의 침습적 인 방법이 필요합니다. 이는 제품의 수율을 감소시킬 수 있고, 우수한 제조 관행의 맥락에서, 예를 들면 구속 요건과 양립 할 수있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 비 침습적, 비접촉 방법은 약 1 분의 비열 및 완전한 식물 잎의 열전도율을 결정하는 개발되었다. 상기 방법은 작은 영역으로 정의 된 길이 및 강도의 짧은 레이저 펄스의인가를 수반근적외선 센서를 사용하여 측정 된 온도 상승의 원인이 리프 샘플. 온도 상승 비열 용량을 결정하기 위해 공지의 잎 특성 (두께 및 밀도)와 결합된다. 열전도율 후 방열 및 계정에 대류 열전달 복용 후의 온도 저하의 프로파일에 기초하여 계산된다. 연관된 계산 및 샘플 처리의 중요한 측면을 설명합니다.

잎 특성의 측정 위의 미세한 방법, 0.22-0.29 × 10의 잎 두께 사용 - 그리고 N.의 benthamiana (0.26 ± 0.02 × 10-3m 것은 모두 N.의 tabacum (3 M, N = 33 0.25 ± 0.04 × 10)에 대해 결정되었다 - 이전에 다양한 식물 종 3의 잎을보고 3m 범위 - 0.20-0.33 × (10) 내...

Watch this Scientific Journal Video about A Rapid Laser Probing Method Facilitates the Non-invasive and Contact-free Determination of Leaf Thermal Properties at JoVE.com

A Rapid Laser Probing Method Facilitates the Non-invasive and Contact-free Determination of Leaf Thermal Properties

A method was developed to determine the specific heat capacity and thermal conductivity of leaf tissue by non-invasive, contact-free near infrared laser probing, which requires less than 1 min per sample.

빠른 레이저 방법은 잎 열적 특성의 비 침습적과 연락이없는 결정을 촉진 프로빙

Plants can produce valuable substances such as secondary metabolites and recombinant proteins. The purification of the latter from plant biomass can be ...

a-rapid-laser-probing-method-facilitates-non-invasive-contact-free

Research

JoVE Journal

Biochemistry

7.2K 조회수.  Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e. V.. A method was developed to determine the specific heat capacity and thermal conductivity of leaf tissue by non-invasive, contact-free near infrared laser probing, which requires less than 1 min per sample.

비디오: A Rapid Laser Probing Method Facilitates the Non-invasive and Contact-free Determination of Leaf Thermal Properties

RGB and Spectral Root Imaging for Plant Phenotyping and Physiological Research: Experimental Setup and Imaging Protocols

Better understanding of plant root dynamics is essential to improve resource use efficiency of agricultural systems and increase the resistance of crop cultivars against environmental stresses. An experimental protocol is presented for RGB and hyperspectral imaging of root systems. The approach uses rhizoboxes where plants grow in natural soil over a longer time to observe fully developed root systems. Experimental settings are exemplified for assessing rhizobox plants under water stress and studying the role of roots. An RGB imaging setup is described for cheap and quick quantification of root development over time. Hyperspectral imaging improves root segmentation from the soil background compared to RGB color based thresholding. The particular strength of hyperspectral imaging is the acquisition of chemometric information on the root-soil system for functional understanding. This is demonstrated with high resolution water content mapping. Spectral imaging however is more complex in image acquisition, processing and analysis compared to the RGB approach. A combination of both methods can optimize a comprehensive assessment of the root system. Application examples integrating root and aboveground traits are given for the context of plant phenotyping and plant physiological research. Further improvement of root imaging can be obtained by optimizing RGB image quality with better illumination using different light sources and by extension of image analysis methods to infer on root zone properties from spectral data.

An experimental protocol is presented for assessment of soil grown plant root systems with RGB and hyperspectral imaging. Combination of RGB image time series with chemometric information from hyperspectral scans optimizes insights into plant root dynamics.

RGB 및 식물 형질 및 생리 적 연구에 대 한 스펙트럼 루트 이미징: 실험적인 체제 및 프로토콜을 이미징

Better understanding of plant root dynamics is essential to improve resource use efficiency of agricultural systems and increase the resistance of crop ...

연구

환경과학

High-resolution Thermal Micro-imaging Using Europium Chelate Luminescent Coatings

Micro-electronic devices often undergo significant self-heating when biased to their typical operating conditions. This paper describes a convenient optical micro-imaging technique which can be used to map and quantify such behavior. Europium thenoyltrifluoroacetonate (EuTFC) has a 612 nm luminescence line whose activation efficiency drops strongly with increasing temperature, due to T-dependent interactions between the Eu3+ ion and the organic chelating compound. This material may be readily coated on to a sample surface by thermal sublimation in vacuum. When the coating is excited with ultraviolet light (337 nm) an optical micro-image of the 612 nm luminescent response can be converted directly into a map of the sample surface temperature. This technique offers spatial resolution limited only by the microscope optics (about 1 micron) and time resolution limited by the speed of the camera employed. It offers the additional advantages of only requiring comparatively simple and non-specialized equipment, and giving a quantitative probe of sample temperature.

Europium thenoyltrifluoroacetonate (EuTFC) has an optical luminescence line at 612 nm, whose activation efficiency decreases strongly with temperature. If a sample coated with a thin film of this material is micro-imaged, the 612 nm luminescent response intensity may be converted into a direct map of sample surface temperature.

유로퓸 킬레이트 발광 코팅을 사용하여 고해상도 열 마이크로 이미징

Micro-electronic devices often undergo significant self-heating when biased to their typical operating conditions. This paper describes a convenient ...

공학

Subsurface Defect Localization by Structured Heating Using Laser Projected Photothermal Thermography

The presented method is used to locate subsurface defects oriented perpendicularly to the surface. To achieve this, we create destructively interfering thermal wave fields that are disturbed by the defect. This effect is measured and used to locate the defect. We form the destructively interfering wave fields by using a modified projector. The original light engine of the projector is replaced with a fiber-coupled high-power diode laser. Its beam is shaped and aligned to the projector&#39;s spatial light modulator and optimized for optimal optical throughput and homogeneous projection by first characterizing the beam profile, and, second, correcting it mechanically and numerically. A high-performance infrared (IR) camera is set up according to the tight geometrical situation (including corrections of the geometrical image distortions) and the requirement to detect weak temperature oscillations at the sample surface. Data acquisition can be performed once a synchronization between the individual thermal wave field sources, the scanning stage, and the IR camera is established by using a dedicated experimental setup which needs to be tuned to the specific material being investigated. During data post-processing, the relevant information on the presence of a defect below the surface of the sample is extracted. It is retrieved from the oscillating part of the acquired thermal radiation coming from the so-called depletion line of the sample surface. The exact location of the defect is deduced from the analysis of the spatial-temporal shape of these oscillations in a final step. The method is reference-free and very sensitive to changes within the thermal wave field. So far, the method has been tested with steel samples but is applicable to different materials as well, in particular to temperature sensitive materials.

This method aims at locating vertical subsurface defects. Here, we couple a laser with a spatial light modulator and trigger its video input to heat a sample surface deterministically with two anti-phased modulated lines while acquiring highly resolved thermal images. The defect position is retrieved from evaluating thermal wave interference minima.

레이저 조사 형 광열 열 분석을 이용한 구조 가열에 의한 지층 결함 국산화

The presented method is used to locate subsurface defects oriented perpendicularly to the surface. To achieve this, we create destructively interfering ...

Leaf Area Index Estimation Using Three Distinct Methods in Pure Deciduous Stands

Accurate estimations of leaf area index (LAI), defined as half of the total leaf surface area per unit of horizontal ground surface area, are crucial for describing the vegetation structure in the fields of ecology, forestry, and agriculture. Therefore, procedures of three commercially used methods (litter traps, needle technique, and a plant canopy analyzer) for performing LAI estimation were presented step-by-step. Specific methodological approaches were compared, and their current advantages, controversies, challenges, and future perspectives were discussed in this protocol. Litter traps are usually deemed as the reference level. Both the needle technique and the plant canopy analyzer (e.g., LAI-2000) frequently underestimate LAI values in comparison with the reference. The needle technique is easy to use in deciduous stands where the litter completely decomposes each year (e.g., oak and beech stands). However, calibration based on litter traps or direct destructive methods is necessary. The plant canopy analyzer is a commonly used device for performing LAI estimation in ecology, forestry, and agriculture, but is subject to potential error due to foliage clumping and the contribution of woody elements in the field of view (FOV) of the sensor. Eliminating these potential error sources was discussed. The plant canopy analyzer is a very suitable device for performing LAI estimations at the high spatial level, observing a seasonal LAI dynamic, and for long-term monitoring of LAI.

An accurate estimation of leaf area index (LAI) is crucial for many models of material and energy fluxes within plant ecosystems and between an ecosystem and the atmospheric boundary layer. Therefore, three methods (litter traps, needle technique, and PCA) for taking precise LAI measurements were in the presented protocol.

순수 낙엽 스탠드에서 세 가지 뚜렷한 방법을 사용한 잎 영역 지수 추정

Accurate estimations of leaf area index (LAI), defined as half of the total leaf surface area per unit of horizontal ground surface area, are crucial for ...

Field Measurement of Effective Leaf Area Index using Optical Device in Vegetation Canopy

Leaf area index (LAI) is an essential canopy variable describing the amount of foliage in an ecosystem. The parameter serves as the interface between green components of plants and the atmosphere, and many physiological processes occur there, primarily photosynthetic uptake, respiration, and transpiration. LAI is also an input parameter for many models involving carbon, water, and the energy cycle. Moreover, ground-based in situ measurements serve as the calibration method for LAI obtained from remote sensing products. Therefore, straightforward indirect optical methods are necessary for making precise and rapid LAI estimates. The methodological approach, advantages, controversies, and future perspectives of the newly developed LP 110 optical device based on the relation between radiation transmitted through the vegetation canopy and canopy gaps were discussed in the protocol. Furthermore, the instrument was compared to the world standard LAI-2200 Plant Canopy Analyzer. The LP 110 enables more rapid and more straightforward processing of data acquired in the field, and it is more affordable than the Plant Canopy Analyzer. The new instrument is characterized by its ease of use for both above- and below-canopy readings due to its greater sensor sensitivity, in-built digital inclinometer, and automatic logging of readings at the correct position. Therefore, the hand-held LP 110 device is a suitable gadget for performing LAI estimation in forestry, ecology, horticulture, and agriculture based on the representative results. Moreover, the same device also enables the user to take accurate measurements of incident photosynthetically active radiation (PAR) intensity.

Fast and precise leaf area index (LAI) estimation in terrestrial ecosystems is crucial for a wide range of ecological studies and calibrating remote sensing products. Presented here is the protocol for using the new LP 110 optical device for taking ground-based in situ LAI measurements.

식물 캐노피에서 광학 장치를 사용하여 효과적인 잎 영역 지수의 현장 측정

Leaf area index (LAI) is an essential canopy variable describing the amount of foliage in an ecosystem. The parameter serves as the interface between ...

Evaluation of Photosynthetic Behaviors by Simultaneous Measurements of Leaf Reflectance and Chlorophyll Fluorescence Analyses

Chlorophyll a fluorescence analysis is widely used to measure photosynthetic behaviors in intact plants, and has resulted in the development of many parameters that efficiently measure photosynthesis. Leaf reflectance analysis provides several vegetation indices in ecology and agriculture, including the photochemical reflectance index (PRI), which can be used as an indicator of thermal energy dissipation during photosynthesis because it correlates with non-photochemical quenching (NPQ). However, since NPQ is a composite parameter, its validation is required to understand the nature of the PRI parameter. To obtain physiological evidence for evaluation of the PRI parameter, we simultaneously measured chlorophyll fluorescence and leaf reflectance in xanthophyll cycle defective mutant (npq1) and wild-type Arabidopsis plants. Additionally, the qZ parameter, which likely reflects the xanthophyll cycle, was extracted from the results of chlorophyll fluorescence analysis by monitoring relaxation kinetics of NPQ after switching the light off. These simultaneous measurements were carried out using a pulse-amplitude modulation (PAM) chlorophyll fluorometer and a spectral radiometer. The fiber probes from both instruments were positioned close to each other to detect signals from the same leaf position. An external light source was used to activate photosynthesis, and the measuring lights and saturated light were provided from the PAM instrument. This experimental system enabled us to monitor light-dependent PRI in the intact plant and revealed that light-dependent changes in PRI differ significantly between the wild type and npq1 mutant. Furthermore, PRI was strongly correlated with qZ, meaning that qZ reflects the xanthophyll cycle. Together, these measurements demonstrated that simultaneous measurement of leaf reflectance and chlorophyll fluorescence is a valid approach for parameter evaluation.

We describe a new technical approach to study photosynthetic responses in higher plants involving simultaneous measurements of chlorophyll a fluorescence and leaf reflectance using a PAM and a spectral radiometer for the detection of signals from the same leaf area in Arabidopsis.

잎 반사 및 엽록소 형광 분석의 동시 측정을 통해 광합성 거동 평가

Chlorophyll a fluorescence analysis is widely used to measure photosynthetic behaviors in intact plants, and has resulted in the development of many ...

생체공학

Measurement of Leaf Hydraulic Conductance and Stomatal Conductance and Their Responses to Irradiance and Dehydration Using the Evaporative Flux Method (EFM)

Water is a key resource, and the plant water transport system sets limits on maximum growth and drought tolerance. When plants open their stomata to achieve a high stomatal conductance (gs) to capture CO2 for photosynthesis, water is lost by transpiration1,2. Water evaporating from the airspaces is replaced from cell walls, in turn drawing water from the xylem of leaf veins, in turn drawing from xylem in the stems and roots. As water is pulled through the system, it experiences hydraulic resistance, creating tension throughout the system and a low leaf water potential (&Psi;leaf). The leaf itself is a critical bottleneck in the whole plant system, accounting for on average 30% of the plant hydraulic resistance3. Leaf hydraulic conductance (Kleaf = 1/ leaf hydraulic resistance) is the ratio of the water flow rate to the water potential gradient across the leaf, and summarizes the behavior of a complex system: water moves through the petiole and through several orders of veins, exits into the bundle sheath and passes through or around mesophyll cells before evaporating into the airspace and being transpired from the stomata. Kleaf is of strong interest as an important physiological trait to compare species, quantifying the effectiveness of the leaf structure and physiology for water transport, and a key variable to investigate for its relationship to variation in structure (e.g., in leaf venation architecture) and its impacts on photosynthetic gas exchange. Further, Kleaf responds strongly to the internal and external leaf environment3. Kleaf can increase dramatically with irradiance apparently due to changes in the expression and activation of aquaporins, the proteins involved in water transport through membranes4, and Kleaf declines strongly during drought, due to cavitation and/or collapse of xylem conduits, and/or loss of permeability in the extra-xylem tissues due to mesophyll and bundle sheath cell shrinkage or aquaporin deactivation5-10. Because Kleaf can constrain gs and photosynthetic rate across species in well watered conditions and during drought, and thus limit whole-plant performance they may possibly determine species distributions especially as droughts increase in frequency and severity11-14.
We present a simple method for simultaneous determination of Kleaf and gs on excised leaves. A transpiring leaf is connected by its petiole to tubing running to a water source on a balance. The loss of water from the balance is recorded to calculate the flow rate through the leaf. When steady state transpiration (E, mmol &bull; m-2 &bull; s-1) is reached, gs is determined by dividing by vapor pressure deficit, and Kleaf by dividing by the water potential driving force determined using a pressure chamber (Kleaf= E /- &Delta;&psi;leaf, MPa)15.
This method can be used to assess Kleaf responses to different irradiances and the vulnerability of Kleaf to dehydration14,16,17.

Measurement of Leaf Hydraulic Conductance and Stomatal Conductance and Their Responses to Irradiance and Dehydration Using the Evaporative Flux Method EFM

We describe a relatively rapid (30 min) and realistic method for simultaneously measurement of leaf hydraulic conductance (Kleaf) and stomatal conductance (gs) for transpiring excised leaves. The method can be modified to measure the light and dehydration responses of Kleaf and gs.

증발 플럭스 방법 (EFM)를 사용 조사량과 탈수에 잎 유압 전도성과 Stomatal 전도성과 응답 측정

Water is a key resource, and the plant water transport system sets limits on maximum growth and drought tolerance. When plants open their stomata to ...

생물학

Continuous-wave Thulium Laser for Heating Cultured Cells to Investigate Cellular Thermal Effects

An original method to heat cultured cells using a 1.94 &#181;m continuous-wave thulium laser for biological assessment is introduced here. Thulium laser radiation is strongly absorbed by water, and the cells at the bottom of the culture dish are heated through thermal diffusion. A laser fiber with a diameter of 365 &#181;m is set about 12 cm above the culture dish, without any optics, such that the laser beam diameter is almost equivalent to the inner diameter of the culture dish (30 mm). By keeping a consistent amount of culture medium in each experiment, it is possible to irradiate the cells with a highly reproducible temperature increase.
To calibrate the temperature increase and its distribution in one cell culture dish for each power setting, the temperature was measured during 10 s of irradiation at different positions and at the cellular level. The temperature distribution was represented using a mathematical graphics software program, and its pattern across the culture dish was in Gaussian form. After laser irradiation, different biological experiments could be performed to assess temperature-dependent cell responses. In this manuscript, viability staining (i.e., distinguishing live, apoptotic, and dead cells) is introduced to help determine the threshold temperatures for cell apoptosis and death after different points in time.
The advantages of this method are the preciseness of the temperature and the time of heating, as well as its high efficiency in heating cells in a whole cell culture dish. Furthermore, it allows for study with a wide variety of temperatures and time durations, which can be well-controlled by a computerized operating system.

An original experimental setup for heating cells in a culture dish using 1.94 &#181;m continuous-wave laser radiation is introduced here. Using this method, the biological responses of retinal pigment epithelial (RPE) cells after different thermal exposures can be investigated.

배양 된 세포를 세포 열 효과를 조사하기 위해 가열하는 연속파 툴륨 레이저

An original method to heat cultured cells using a 1.94 &#181;m continuous-wave thulium laser for biological assessment is introduced here. Thulium laser ...

Identification of Novel Regulators of Plant Transpiration by Large-Scale Thermal Imaging Screening in Helianthus Annuus

Plant adaptation to biotic and abiotic stresses is governed by a variety of factors, among which the regulation of stomatal aperture in response to water deficit or pathogens plays a crucial role. Identifying small molecules that regulate stomatal movement can therefore contribute to understanding the physiological basis by which plants adapt to their environment. Large-scale screening approaches that have been used to identify regulators of stomatal movement have potential limitations: some rely heavily on the abscisic acid (ABA) hormone signaling pathway, therefore excluding ABA-independent mechanisms, while others rely on the observation of indirect, long-term physiological effects such as plant growth and development. The screening method presented here allows the large-scale treatment of plants with a library of chemicals coupled with a direct quantification of their transpiration by thermal imaging. Since evaporation of water through transpiration results in leaf surface cooling, thermal imaging provides a non-invasive approach to investigate changes in stomatal conductance over time. In this protocol, Helianthus annuus seedlings are grown hydroponically and then treated by root feeding, in which the primary root is cut and dipped into the chemical being tested. Thermal imaging followed by statistical analysis of cotyledonary temperature changes over time allows for the identification of bioactive molecules modulating stomatal aperture. Our proof-of-concept experiments demonstrate that a chemical can be carried from the cut root to the cotyledon of the sunflower seedling within 10 minutes. In addition, when plants are treated with ABA as a positive control, an increase in leaf surface temperature can be detected within minutes. Our method thus allows the efficient and rapid identification of novel molecules regulating stomatal aperture.

Identification of Novel Regulators of Plant Transpiration by Large-Scale Thermal Imaging Screening in Helianthus Annuus

We provide a method for identifying modulators of foliar transpiration by large-scale screening of a compound library.

헬리안투스 아누스의 대규모 열화상 스크리닝에 의한 새로운 식물 증발 규제 기관 식별

Plant adaptation to biotic and abiotic stresses is governed by a variety of factors, among which the regulation of stomatal aperture in response to water ...

기후 관련 스트레스에 따른 감자 복원력 분석

High Throughput Image-Based Phenotyping for Determining Morphological and Physiological Responses to Single and Combined Stresses in Potato

High throughput image-based phenotyping is a powerful tool to non-invasively determine the development and performance of plants under specific conditions over time. By using multiple imaging sensors, many traits of interest can be assessed, including plant biomass, photosynthetic efficiency, canopy temperature, and leaf reflectance indices. Plants are frequently exposed to multiple stresses under field conditions where severe heat waves, flooding, and drought events seriously threaten crop productivity. When stresses coincide, resulting effects on plants can be distinct due to synergistic or antagonistic interactions. To elucidate how potato plants respond to single and combined stresses that resemble naturally occurring stress scenarios, five different treatments were imposed on a selected potato cultivar (Solanum tuberosum L., cv. Lady Rosetta) at the onset of tuberization, i.e. control, drought, heat, waterlogging, and combinations of heat, drought, and waterlogging stresses. Our analysis shows that waterlogging stress had the most detrimental effect on plant performance, leading to fast and drastic physiological responses related to stomatal closure, including a reduction in the quantum yield and efficiency of photosystem II and an increase in canopy temperature and water index. Under heat and combined stress treatments, the relative growth rate was reduced in the early phase of stress. Under drought and combined stresses, plant volume and photosynthetic performance dropped with an increased temperature and stomata closure in the late phase of stress. The combination of optimized stress treatment under defined environmental conditions together with selected phenotyping protocols allowed to reveal&#160;the dynamics of morphological and physiological responses to single and combined stresses. Here, a useful tool is presented for plant researchers looking to identify plant traits indicative of resilience to several climate change-related stresses.

저자 스포트라이트: PlantScreen 로봇 플랫폼을 사용하여 비생물적 스트레스에 대한 식물의 반응 규명

We designed an image-based phenotyping protocol to determine the morphological and physiological responses to single and combined heat, drought, and waterlogging treatments. This approach enabled the identification of early, late, and recovery responses at a whole plant level, particularly above-ground parts, and highlighted the necessity of using multiple imaging sensors.

감자의 단일 및 결합 스트레스에 대한 형태학적 및 생리학적 반응을 결정하기 위한 고처리량 이미지 기반 표현형 분석

High throughput image-based phenotyping is a powerful tool to non-invasively determine the development and performance of plants under specific conditions ...