Üç isimsiz yorumcuya geri bildirimleri ve önerileri için teşekkür ederiz. Bu araştırma, JVdB için BOF Özel Araştırma Fonu (BOF Starting Grant BOF. STG.2018.0007.01), Uzmanlık Merkezi olarak UGCT için (BOF. EXP.2017.0007) ve çekirdek tesis (BOF. COR.2022.008), Yazarlar ayrıca Flanders Araştırma Vakfı'na (G019521N ve G009720N) ve UGent Endüstriyel Araştırma Fonu'na (IOF) hibe IOF yoluyla altyapıya mali destek için teşekkür eder. APP.2021.0005 (proje FaCT F2021/IOF-Equip/021).

Yüksek Verimli Ağaç Halkası Analizi ve Yoğunluk Tahmini

Yazarların açıklanacak herhangi bir çıkar çatışması yoktur.

Protokol içindeki kritik adımlar Protokol içindeki kritik adımlar, bit ve parçalardan kaçınmak için yüksek kaliteli artım çekirdekleri elde etmek için artım delicinin uygun şekilde kullanılmasını içerir (adım 1.1. ve bkz.39). Daha sonra, hem numune tutucuya yerleştirmek (Şekil 5, bkz.21) hem de uygun reçine ekstraksiyonu50 ve gelecekteki olası analizler için çekirdeklerin monte edilmeden bıra...

Ahşap yoğunluğu, ahşabın2 hem anatomik hem de kimyasal özelliklerini yansıtan, ölçülmesi kolay bir değişkendir1. Yer üstü biyokütlenin biyokütle tahminlerinde odun yoğunluğu, ağacın boyutları ile çarpılan ve ahşabın karbon içeriğini temsil eden bir faktör olan önemli bir tartım değişkeni 3,4,5'tir. Odun yoğunluğu, kerestenin6 mekanik özelliklerine sıkı sıkıya bağlıdır ve bir ağacın7 yaşam öyküsünü yansıtır.
Hücre duvarı yoğunluğu yaklaşık 1500 kg/m³ olarak ölçülür ve oldukça sabit olarak kabul edilir8, ancak halka içi hücre duvarı yoğunluğu değişimleri de 8,9 olarak dikkate alınmalıdır. Odunsu hücreler (genel olarak kozalaklı ağaçlarda tracheidler, sert ağaçlarda damarlar, parankim ve lifler) farklı şekillerde yönlendirilir/şekillendirilir ve bu hücrelerin hücre duvar kalınlığı ve lümen büyüklüğü10 olarak değişir. Bu nedenle, odun yoğunluğu ağaçlar arasında, bir ağaç içinde (eksenel ve enine) ve bir ağaç halkası11,12 içinde kısa aralıklarla değişir. Çoğu durumda, halka ölçeğindeki odun yoğunluğu değişimi aynı zamanda ağaç halkası sınırınıda sınırlar 13. Odun yoğunluğu ve nihayetinde doku fraksiyonları üretilir ve bu yazıda, aşağıda açıklandığı gibi çalışma hedefine (Şekil 1) bağlı olarak genel olarak üç kategoriye (yani üç farklı çözünürlük ölçeği) ayrılır.
Halkalar arası ölçek: Odun parçaları ölçülerek, o numune için tek bir değer elde edilir. Bu, suya daldırma yoluyla veya geometrik olarakyapılabilir 14. Bu sayede genel biyokütle veya odun teknolojik değişkenleri elde edilebilir. Dipten kabuğa varyasyonu dahil etmek için, bu odun parçaları, yaşam öyküsü stratejisi15 hakkında bilgi elde etmek için manuel olarak ölçülen bloklara bölünebilir. Tıbbi tarayıcılarda olduğu gibi düşük çözünürlüklü X-ışını BT'yegeçerken 17,18, orta-geniş halkalar üzerindeki TRW verileri birçok numune üzerinde verimli bir şekilde yapılabilir18,19,20. Bu aynı zamanda, tipik olarak 50 μm ila 200 μm arasında değişen çözünürlüklerde değişen, hem ılıman hem de tropikal ağaçlardan 4,22 özden kabuğa biyokütleyi değerlendirmek için kullanılabilecek ölçektir.
Yüzük ölçeği: Ahşap, geçmiş çevresel koşulların bir kaydedicisidir. En iyi bilinen parametre ağaç halkası genişliğidir (TRW), ancak küresel sıcaklık rekonstrüksiyonları için, maksimum latewood yoğunluğu (MXD) kayıtlarınınsıcaklık 22 için daha iyi bir vekil olduğu kanıtlanmıştır. MXD, ölçülmesi kolay bir değişkendir23 ve bir ağaç halkasının son hücrelerindeki hücre duvarı kalınlığı ve hücre boyutu için bir vekildir ve mevsimsel hava sıcaklığına pozitif olarak bağlı ağaç hattı ve boreal bölgelerdedir24: yazlar ne kadar sıcak ve uzun olursa, daha fazla hücre duvarı odunlaşması meydana gelir ve bu da bu son hücrelerin yoğunluğunu artırır. Daldırma ve geometri gibi geleneksel ölçümler, bu halka seviyesi yoğunluğunu belirlemek için daha az doğrudur. Önceki bir çalışma, ince kesilmiş numuneler üzerinde X-ışını filmi kullanmak için bir araç zinciri geliştirdi25. Bu, hem ormancılıkta hem de daha sonraki paleoklimatolojidebir devrime yol açtı 15,18 ve maksimum lateodun yoğunluğunu (MXD), yani genellikle bir halkanın sonundaki en yüksek yoğunluk değerini yaz sıcaklığının bir temsilcisi olarak tanımladı. Temel prensip, numunelerin eksenel yöne mükemmel bir şekilde paralel olacak şekilde kesilmesi (yaklaşık 1,2 mm ila 7 mm13) ve numunenin bir X-ışını kaynağına maruz bırakılan hassas bir film üzerine konmasıdır. Daha sonra bu radyografi filmleri, yoğunluğu algılayan ve profilleri ve yıllık ağaç halkası parametrelerini kaydeden bir ışık kaynağı aracılığıyla okunur. Bununla birlikte, bu araçlar önemli miktarda numune hazırlama ve manuel çalışma gerektirir. Son zamanlarda bu, X-ışını CT için daha standart bir şekilde veya monte edilmiş çekirdeklere dayalı olarak geliştirilmiştir26. Buradaki çözünürlük 10 μm ile 20 μm arasında değişir. TRW, özellikle daha küçük halkalarla uğraşırken bu ölçekte de ölçülür.
Anatomik ölçek: Bu ölçekte (çözünürlük < 4 μm), ana anatomik özellikler görselleştirildikçe ve genişlikleri ve oranları ölçülebildiğinden ortalama yoğunluk seviyeleri daha az alakalı hale gelir. Tipik olarak bu, mikrokesitler veya yüksek çözünürlüklü optik taramalar veya μ-CT taramaları yapılarak yapılır. Hücre duvarlarının üst yapısının görselleştirilmesi gerektiğinde, taramalı elektron mikroskobu en yaygın kullanılan yöntemdir27. Anatomik ölçekte, bireysel doku fraksiyonları görünür hale gelir, böylece görüntülerden fizyolojik parametreler türetilebilir. Bireysel anatomik parametrelere ve ahşabın hücre duvarı yoğunluğuna dayanarak, geleneksel odun yoğunluğu24 tahmincileri ile karşılaştırma için anatomik yoğunluk elde edilebilir.
Geliştirilmiş kesitleme teknikleri ve görüntü yazılımı29,30 sayesinde, dendro-anatomy30, hem kozalaklı ağaçlardaki MXD'yi daha yakından tahmin etmek hem de geniş yapraklı ağaçlardan çeşitli anatomik değişkenleri ölçmek için ahşabın daha doğru bir kaydına sahip olmak için geliştirilmiştir. Bu ölçekte, gerçek anatomik parametreler ölçülür ve çevresel parametrelerle ilişkilendirilir31 . μCT ile bu seviye deelde edilebilir 32,33.
Ahşabın doğası gereği higroskopik ve anizotropik olduğundan, odun yoğunluğunun dikkatli bir şekilde tanımlanması ve ölçüm koşullarının fırında kurutulmuş, şartlandırılmış (tipik olarak %12 nem içeriğinde) veya yeşil (ormanda kesildiği gibi) olarak belirtilmesi gerekir34. Büyük numuneler ve teknik amaçlar için odun yoğunluğu, belirli koşullarda ağırlığın hacmine bölünmesi olarak tanımlanır. Bununla birlikte, odun yoğunluğunun değeri, ölçüldüğü ölçeğe büyük ölçüde bağlıdır, örneğin özden kabuğa odun yoğunluğu iki katına çıkabilir ve halka ölçeğinde (kozalaklı ağaçlarda) erken odunun lateks oduna geçişi, halka sınırında bir tepe ile odun yoğunluğunda da önemli bir artışa neden olur.
Burada, yukarıda belirtilen 3 ölçekteki özellikleri ölçmek için artımlı çekirdeklerin bir X-ışını CT tarama protokolü sunulmaktadır (Şekil 1). X-ışını BT'deki son gelişmeler, esnek bir kurulum nedeniyle bu ölçeklerin çoğunu kapsayabilir. Araştırma hedefleri, tarama için nihai protokolü belirleyecektir.
Önemli bir sınırlayıcı faktör (doğası gereği ahşabın ölçekli doğasına ve genel olarak ahşabın ölçekli doğasına bağlıdır), tarama için gereken çözünürlük ve süredir. Örneklerin nasıl yapılacağı gösterilmektedir: (i) Kongo Havzası'ndan Terminalia superba'da biyokütle tahminleri için halkalar arası ağaç ölçeği ahşap yoğunluk profillerinin elde edilmesi, (ii) bir HECTOR sistemi35 üzerinde sarmal taramaya dayalı olarak Clanwilliam sedirinden (Widdringtonia cedarbergensis) yoğunluk kayıtlarının elde edilmesi ve (iii) Nanowood sisteminde sapsız meşe üzerinde kap parametrelerinin ölçülmesi. Her iki tarayıcı da UGent X-ışını Tomografi Merkezi'ndeki (UGCT,
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/65208/65208fig01.jpg"> Şekil 1: X-ışını CT taraması için genel metodolojik karar ağacı. Satırlar, araştırma hedefinden nihai veri formatına kadar atılması gereken adımları gösterir. Beyaz kutular, bu araç zinciriyle ilgili adımlardır. Gri renkli kutular, ağaç halkası analizi için dplr47 ve Treeclim48 ve ROXAS44 ile ImageJ42 veya CT görüntülerine dayalı ahşap anatomik parametrelerinin türüretilmesi için diğer (ticari) uygulamalar gibi diğer yazılımlar veya R paketleri ile gerçekleştirilebilen adımlardır. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/65208/65208fig01large.jpg" target="_blank">Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.</a>
Ahşap üzerinde X-CT araştırması Bir tarayıcının kurulumu: Standart bir X-ışını CT tarayıcısı, bir X-ışını tüpü, bir X-ışını dedektörü, bir rotasyon aşaması ve rotasyon aşamasını ve çoğu durumda dedektörü ileri geri hareket ettirmek için bir dizi motordan oluşur (Şekil 2).
<img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/65208/65208fig02.jpg"> Şekil 2. HECTOR tarama sistemi. Sistem35, kaynak dedektör mesafesini (SDD) ve kaynak nesne mesafesini (SOD) gösterir. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/65208/65208fig02large.jpg" target="_blank">Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.</a>
Laboratuvar tabanlı sistemlerin çoğu bir koni-ışın geometrisine sahiptir, bu da üretilen X-ışınlarının tüpün çıkış penceresinden bir koni ışını şeklinde dağıtıldığı anlamına gelir, bu da nesne ile tüp arasındaki mesafeyi değiştirerek (SOD = Kaynak-Nesne-Mesafe) ve dedektör ve tüp (SDD = Kaynak-Dedektör-Mesafesi), büyütmenin kontrol edildiği anlamına gelir (çözünürlük hakkındaki tartışmaya bakın). X-ışınlarının nüfuz etme gücü nedeniyle, nesnenin içinden geçerler ve zayıflama ışınının yoğunluğu, X-ışını ışınının enerjisinin, nesnenin kimyasal bileşiminin (mevcut elementlerin atom numarası) ve malzemenin yoğunluğunun bir fonksiyonudur. Sabit bir enerji spektrumu ve ahşabın sabit bir malzeme bileşimi göz önüne alındığında, X-ışını demetinin zayıflaması, malzemenin yoğunluğuna büyük ölçüde bağlıdır, bu da dansitometri için kullanımını açıklar. Zayıflama (veya iletim) Beer-Lambert yasası ile ifade edilebilir:
<img alt="Equation 1" src="/files/ftp_upload/65208/65208eq01.jpg" style="margin: auto;">
I0 ile gelen X-ışını ışını üstel olarak iletilen bir X-ışını ışınına bozunur ve malzeme boyunca bir mesafe boyunca yayılırken D . Doğrusal zayıflama katsayısı μ, nesnenin malzemesi ile bir dizi etkileşime bağlıdır. Projeksiyonlar bu nedenle iletilen ışının kayıtlarıdır.
Pratik olarak, nesne dönme aşamasına monte edilir, uygun bir SOD ve SDD seçilir, belirli bir güç de seçilir (nesne boyutu, yoğunluğu ve bileşimi ile ilgili) ve nesne 360° döndürülür ve bu dönüş sırasında birden fazla projeksiyon alınır. Bu çıkıntılar daha sonra nesnenin iç yapısını yeniden yapılandırmak için kullanılır. Radon dönüşümüne ve Fourier dilimi teoremine dayanarak, en çok kullanılanları hala onlarca yıl önce geliştirilen analitik çerçeveye dayanan birkaç yeniden yapılandırma algoritması mevcuttur. Daha fazla ayrıntı için, okuyucu özel literatüreyönlendirilir 36.
Çözünürlük, veri hacmi ve örneklem boyutu bilmecesi: Çözünürlük, X-ray CT taramasında çok önemlidir. Ters geometriye veya senkrotron ışın hatları gibi paralel ışın geometrisine sahip sistemlerde, diğer hususlar rol oynar. Bu protokol yalnızca koni ışını geometrisine sahip standart laboratuvar tabanlı X-ışını CT taramasını tartışır. Burada büyütme kavramı, dedektör piksel boyutu ve nokta boyutu esastır. Büyütme, SDD/SOD oranı olarak tanımlanır. Daha sonra, dedektörün piksel boyutu da açıkça çözünürlüğü etkiler: piksel boyutu ne kadar küçükse, çözünürlük o kadar yüksek olur, ancak çoğu durumda görüş alanı (FoV) aynı zamanda dedektörün piksel boyutu ve boyutuyla da doğrudan ilişkilidir (daha küçük piksel boyutu, aynı sayıda piksel için daha küçük FoV). Ayrıca, X-ışını demetinin nokta boyutu da önemlidir: nokta boyutu ne kadar büyükse, çözünürlük o kadar düşük olur, bu da daha az ayrıntının görülebileceği anlamına gelir.
Yukarıda belirtilen sınırlara göre mümkün olandan daha yüksek bir çözünürlük elde edilebileceğini ele almak önemlidir, bu nedenle çözünürlük yerine voksel boyutu (voksel bir hacim pikselidir) terimini kullanmak daha iyidir. Ayrıca, bir nesnenin tarandığı gerçek çözünürlüğü daha da sınırlayan dedektör keskinliği gibi başka faktörler de rol oynar. Yalnızca sistemin belirlenmiş hedefleri kullanarak gerçek bir kalibrasyonu doğru cevabı verir.
Bununla birlikte, çoğu durumda, bir nesnenin taranabileceği voksel boyutu çoğunlukla nesnenin boyutuyla sınırlıdır. Bu, nesne ne kadar büyükse, voksel boyutunun o kadar düşük olacağı anlamına gelir. Nesne, belirli bir voksel boyutu için dedektörün FoV'sine uymuyorsa, örneğin büyütme sınırlandırılarak voksel boyutu azaltılabilir.
İstenen voksel boyutuna karar verirken tarama süresi ve veri hacminin dikkate alınması önemlidir. Genel olarak, voksel boyutu ne kadar küçükse, görmek istenen ayrıntı o kadar yüksek olur, örnek o kadar küçük olur veya bir kerede taranabilen örnek o kadar az olur, daha fazla zaman gerekir ve veri hacimleri daha büyük toplanır. Aşağıdaki teorik örneği hayal edin: belirli bir X-ışını CT sistemi ile bir kerede 50 μm'de 10 cm x 10 cm x 10 cm ölçülerinde bir numune taranabilir ve aynı hacmi 10 μm'de taramak istenirse, FoV'ye uyan hacim sadece 2 cm x 2 cm x 2 cm olacaktır, Bunun fiziksel olarak mümkün olduğunu varsayarsak. Bu, tüm hacmi kaplamak için 125 taramaya (5³ = 5 kat daha yüksek çözünürlük, görüntüleme tekniğinin hacimsel doğası nedeniyle 3'ün gücüne ölçeklenir) ihtiyaç duyulduğu ve veri hacminin de aynı şekilde artacağı anlamına gelir. Tabii ki, bu sadece bir düşünce deneyidir ve sadece çözümden çok daha fazlasını düşünmek gerekir. Daha fazla bilgi için, okuyucu tarama olanaklarına genel bir bakış37 bölümüne yönlendirilir.
Ahşap nesnelerin taranması için aletlerin esnekliği: Son on yılda, birçok şirket HECTOR35 ile benzer bir montaja sahip X-ray CT sistemleri teslim etti. Özellikle zamansal çözünürlükleri açısından değerlendirilen çeşitli BT sistemlerine genel bir bakış38'de verilmiştir.
Toplamda, X-ray CT sistemlerinin esnekliği ve kullanıcı dostu olması önemli ölçüde gelişmiştir. Birçok sistem, UGCT'deki sistemlerde de olduğu gibi çok çeşitli nesnelerin taranmasına izin verir. Aşağıdaki protokol, ağaç halkası analizi için uygun olan HECTOR sistemi için gösterilmiştir. Bununla birlikte, protokol, çözünürlük ve veri formatı izin veriyorsa, mevcut diğer tüm sistemler için geçerlidir.
Bu sistemler, çeşitli nesnelerin taranmasına izin verir. HECTOR sistemi ile taranan farklı ahşap objelerin birkaç resmi Şekil 3'te verilmiştir. Şekil 1'de sunduğumuz, kaba bir çözünürlükten çok ince bir çözünürlüğe kadar değişen üç ölçeği içeren bu esnekliktir.
<img alt="Figure 3" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/65208/65208fig03.jpg"> Şekil 3. Kurulum örneklerinin taranması. (A) Bir kütük, (B) bir çello49, (C) toplu tarama için ağaç çekirdekli numune tutucular (tip 1) ve (D) HECTOR'un dönüş aşamasına monte edilmiş sarmal tarama için artımlı çekirdeklere sahip numune tutucu tip 2. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/65208/65208fig03large.jpg" target="_blank">Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.</a>

<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td>6 mm paper straws&#160;</td>
			<td>http://artstraws.com/education/product/artstraws-thick-asst-cols/</td>
			<td></td>
			<td>Coring</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Aluminium core holders</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>ASTM standard ASTM D 1107 &#8211; 96</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Cardboard postal tubes</td>
			<td>https://www.rajapack.co.uk/envelopes-mailing-bags/postal-tubes/1-5-2mm-brown-cardboard-postal-tubes_PDT05623.html</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Column drill</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Computer hardware for reconstruction and analysis</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td>X-ray CT scanning</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Cooling&#160;</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Drying oven</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Ethanol&#160;</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Flask for under soxhlet (2000 ml)</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Floral foam</td>
			<td>https://www.oasisfloral.eu/</td>
			<td></td>
			<td>Sample holder type 1</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Glass beads to fill void volume of Soxhlet to save solvent</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Glue</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Hot water bath&#160;</td>
			<td>https://www.memmert.com/products/water-baths/water-bath/#!filters=%7B%7D</td>
			<td></td>
			<td>Soxhlet extraction</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Increment borer&#160;</td>
			<td>https://haglofsweden.com/project/increment-borers/</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Plastic cylinder&#160;</td>
			<td>Moonen et al. 2022&#160;</td>
			<td></td>
			<td>Sample holder type 2</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Plastic cylinders</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Reservoir</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Tailored soxhlet apparatus&#160;</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Toluene&#160;</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Water pump&#160;</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>X-ray CT scanner</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

tree core analysis with x-ray computed tomography

Emek yoğun yüzey işlemine veya herhangi bir fiziksel numune hazırlığına ihtiyaç duymadan ağaç halkası genişliği (TRW), maksimum latewood yoğunluğu (MXD), diğer yoğunluk parametreleri ve kantitatif ahşap anatomisi (QWA) verilerini elde etmek için bir X-ışını bilgisayarlı tomografi (BT) araç zinciri sunulmaktadır. Buradaki odak noktası, 60 μm ile 4 μm arasında değişen çözünürlüklerde artımlı karotlar ve tarama prosedürleridir. Ahşabın bakılması gereken üç ölçek tanımlanmıştır: (i) halkalar arası ölçek, (ii) halka ölçeği, yani ağaç halkası analizi ve densitometri ölçeği ve (iii) anatomik ölçek, ikincisi geleneksel ince kesit kalitesine yaklaşır. Bu ölçeklerin her biri için özel olarak tasarlanmış numune tutucular, birden fazla artımlı çekirdeğin yüksek verimli taranmasını sağlar. TRW ve dansitometri için ağaç çekirdeklerinin üç boyutlu X-ışını BT görüntülerini verimli bir şekilde işlemek için bir dizi yazılım rutini özel olarak geliştirilmiştir. Bu çalışma, protokolün doğru bir şekilde anlaşılması için gerekli olan BT'nin temel ilkelerini kısaca açıklamaktadır. Protokol, dendrokronolojide yaygın olarak kullanılan bazı bilinen türler için sunulmuştur. Kaba yoğunluk tahminleri, TRW ve MXD verilerinin yanı sıra kantitatif anatomi verilerinin kombinasyonu, iklim rekonstrüksiyonları veya ağaç tepkisi için mevcut analizleri genişletmemize ve derinleştirmemize ve ayrıca dendroekoloji / klimatoloji ve arkeoloji alanını daha da geliştirmemize olanak tanır.

Wood density is an easy-to-measure variable1 that reflects both the anatomical and chemical properties of the wood2. In biomass estimations of aboveground biomass, wood density is an important weighing variable 3,4,5, that is multiplied with the dimensions of the tree and a factor representing the carbon content of the wood. Wood density is tightly linked to the mechanical properties of timber6 and reflects the life history of a tree7.
Cell wall density is measured as being approximately 1500 kg/m&#179; and is considered fairly constant8, however intra-ring cell wall density variations should be considered as well8,9.Woody cells (in general tracheids in conifers, vessels, parenchyma and fibers in hardwoods) are oriented/shaped in different ways and cell wall thickness and lumen size of these cells varies10. Therefore, wood density varies between trees, within a tree (axial and transversal) and within short intervals within a tree ring11,12. In many cases the wood density variation at the ring scale also delimits the tree ring boundary13. Wood density and ultimately tissue fractions are generated and in this paper are broadly put into three categories (i.e., three different resolution scales), depending on the study goal (Figure 1) as described below.
Inter-ring scale: By measuring pieces of wood, a single value is obtained for that sample. This can be done through water immersion or geometrically14. This way, general biomass or wood technological variables can be obtained. To include pith-to-bark variation, these pieces of wood can be further divided into blocks that are measured manually to obtain information on the life history strategy15. When switching to low-resolution X-ray CT such as in medical scanners17,18, TRW data on medium-to-wide rings can be made in an efficient way on many samples18,19,20. This is also the scale that can be used to assess biomass from pith-to-bark from both temperate and tropical trees4,22, typically ranging in resolutions from 50 &#181;m to 200 &#181;m.
Ring scale: Wood is a recorder of past environmental conditions. The best known parameter is tree-ring width (TRW), but for global temperature reconstructions, maximum latewood density (MXD) records are proven to be a better proxy for temperature22. MXD is an easy-to-measure variable23, and a proxy for cell wall thickness and cell size on the last cells of a tree ring, and are at tree line and boreal sites positively linked to seasonal air temperature24: the warmer and longer the summers, more cell wall lignification occurs which thus increases the density of these last cells. Traditional measurements such as immersion and geometry are less accurate to determine this ring-level density. A previous work developed a toolchain for using X-ray film on thin-cut samples25. This sparked a revolution in both forestry and later paleoclimatology15,18, defining maximum latewood density (MXD), i.e., the peak density value often at the end of a ring, as a proxy for summer temperature. The basic principle is that the samples are sawn (approximately 1.2 mm to 7 mm13) to be perfectly parallel to the axial direction, and the sample is put on a sensitive film exposed to an X-ray source. Then these radiography films are read out through a light source that detects the intensity and saves the profiles and the annual tree ring parameters. These tools, however, require a significant amount of sample preparation and manual work. Recently this has been developed for X-ray CT in a more standardized way or based on mounted cores26. Resolution here ranges between 10 &#181;m and 20 &#181;m. TRW is measured on this scale as well, especially when dealing with smaller rings.
Anatomical scale: At this scale (resolution &#60; 4 &#181;m), the average density levels become less relevant as the main anatomical features are visualized and their width and proportions can be measured. Typically, this is done through making microsections or high-resolution optical scans or &#181;-CT scans. When the ultrastructure of the cell walls needs to be visualized, scanning electron microscopy is the most commonly used method27. At the anatomical scale, the individual tissue fractions become visible so that physiological parameters can be derived from the images. Based on the individual anatomical parameters and the cell wall density of wood, anatomical density can be derived for comparison with conventional estimators of wood density24.
Due to improved sectioning techniques and image software29,30, dendro-anatomy30 has been developed to have a more accurate record of the wood, both to have a closer estimate of the MXD in conifers and to measure several anatomical variables from broadleaf trees. On this scale, actual anatomical parameters are measured and related to environmental parameters31 . With &#181;CT this level can be obtained as well32,33.
As wood is inherently hygroscopic and anisotropic, wood density needs to be carefully defined and the measurement conditions need to be specified, either as oven-dry, conditioned (typically at 12% moisture content) or green (as felled in the forest)34. For large samples and technical purposes, wood density is defined as the weight divided by its volume at given conditions. However, the value of wood density is strongly dependent on the scale at which it is measured, for instance from pith-to-bark wood density can double, and on a ring scale (in conifers) the transition of earlywood to latewood results in a significant rise in wood density as well, with a peak at the ring boundary.
Here, an X-ray CT scanning protocol of increment cores is presented in order to measure features at the aforenoted 3 scales (Figure 1). Recent developments in X-ray CT can cover most of these scales, due to a flexible set-up. The research goals will determine the eventual protocol for scanning.
A crucial limiting factor (which is inherently connected to the scaled nature of wood density and wood in general) is the resolution and time necessary for scanning. Examples demonstrate how to: (i) obtain inter-ring tree scale wood density profiles for biomass estimations in Terminalia superba from the Congo Basin, (ii) obtain density records from Clanwilliam cedar (Widdringtonia cedarbergensis) based on helical scanning on a HECTOR system35, and (iii) measure vessel parameters on sessile oak, on the Nanowood system.&#160;Both scanners are part of the suite of scanners at the UGent Center for X-ray Tomography (UGCT,
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/65208/65208fig01.jpg" /> 
Figure 1: General methodological decision tree for X-ray CT scanning. The rows indicate the steps to take, starting from the research goal all the way to the final data format. White boxes are the steps that are relevant for this toolchain. Greyed-out boxes are steps that can be performed with other software or R packages, such as dplr47 and Treeclim48 for tree-ring analysis, and ROXAS44 as well as ImageJ42 or other (commercial) applications for deriving wood anatomical parameters based on the CT images. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/65208/65208fig01large.jpg" target="_blank">Please click here to view a larger version of this figure.</a>
X-CT research on wood 
Set-up of a scanner: A standard X-ray CT scanner consists of an X-ray tube, an X-ray detector, a rotation stage, and a set of motors to move the rotation stage, and in most cases also the detector, back and forth (Figure 2).
<img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/65208/65208fig02.jpg" /> 
Figure 2. The HECTOR scanning system. The system35, showing the source detector distance (SDD) and the source object distance (SOD). <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/65208/65208fig02large.jpg" target="_blank">Please click here to view a larger version of this figure.</a>
Most lab-based systems have a cone-beam geometry, which means that the produced X-rays are distributed from the tube&#39;s exit window in a cone-beam shape, implying that by changing the distance between the object and the tube (SOD = Source-Object-Distance) and the detector and the tube (SDD = Source-Detector-Distance), the magnification is controlled (see the discussion on resolution). Due to the penetrating power of X-rays, they pass through the object, and the intensity of the attenuation beam is a function of the energy of the X-ray beam, the chemical composition of the object (the atomic number of the elements present) and the density of the material. Given a constant energy spectrum&#160;and a constant material composition of wood, the attenuation of the X-ray beam is highly dependent on the density of the material, which explains its use for densitometry. The attenuation (or transmission) can be expressed by the Beer-Lambert law:
<img alt="Equation 1" src="/files/ftp_upload/65208/65208eq01.jpg" style="margin: auto;" />
with I0 the incoming X-ray beam exponentially which decays to a transmitted X-ray beam Id when propagating through the material over a distance d. The linear attenuation coefficient &#181; depends on a series of interactions with the material of the object. The projections are thus recordings of the transmitted beam.
Practically, the object is mounted on the rotation stage, a proper SOD and SDD are selected, a certain power is selected as well (related to object size, density, and composition) and the object is rotated 360&#176; and during that rotation multiple projections are taken. These projections are then used to reconstruct the interior structure of the object. There are several reconstruction algorithms available, of which the most used ones are still based on the analytical framework developed decades ago, relying on the Radon transformation and the Fourier slice theorem. For more details, the reader is referred to specialized literature36.
Conundrum of resolution, data volume and sample size: Resolution is key in X-ray CT scanning. In systems with inverse geometry, or parallel beam geometry such as synchrotron beamlines, other considerations play a role. This protocol only discusses standard lab-based X-ray CT scanning with cone-beam geometry. Here, the concept of magnification, detector pixel size and spot size are essential. Magnification is defined as the ratio of SDD/SOD. Next, the pixel size of the detector obviously also impacts the resolution: the smaller the pixel size, the higher the resolution, but in most cases the field of view (FoV) is also directly related to pixel size and size of the detector (smaller pixel size, smaller FoV for the same number of pixels). Further, the spot size of the X-ray beam is also important: the larger the spot size, the lower the resolution, which means that less details can be seen.
It is important to address that one could obtain a resolution that is higher than what is possible according to the abovementioned limits, therefore it is better to use the term voxel size (a voxel is a volume pixel) instead of resolution. Moreover, there are other factors at play, such as detector sharpness, which further limit the true resolution at which an object is scanned. Only a true calibration of the system, using established targets, supplies the truthful answer.
In most cases, however, the voxel size at which an object can be scanned is mostly limited by the size of the object. This means that the larger the object, the lower the voxel size will be. If the object does not fit within the FoV of the detector for a certain voxel size, then the voxel size can be reduced, e.g., by limiting the magnification.
Scan time and data volume are important to consider when deciding the desired voxel size. In general, the smaller the voxel size means the higher the detail one wants to see, the smaller the sample or the fewer samples that can be scanned at once, more time is required and larger the data volumes will be collected. Imagine the following theoretical example: one can scan a sample measuring 10 cm x 10 cm x 10 cm at 50 &#181;m at once with a certain X-ray CT system and would like to scan that same volume at 10 &#181;m, the volume that fits within the FoV would only be 2 cm x 2 cm x 2 cm, assuming that this is physically possible. This means that 125 scans are needed (5&#179; = 5 times higher resolution, scales to the power of 3 due to the volumetric nature of the imaging technique) to cover the entire volume, and that the data volume would increase likewise. Of course, this is only a thought experiment, and one needs to consider much more than only resolution. For more information, the reader is referred to an overview of the scanning possibilities37.
Flexibility of instruments for scanning of wooden objects: In the last decade, many companies have delivered X-ray CT systems with a similar assembly as HECTOR35. An overview of several CT systems, especially assessed for their temporal resolution, is given in38.
In all, the flexibility and user-friendliness of X-ray CT systems has improved considerably. Many systems allow scanning of a diverse range of objects, which is also the case with the systems at UGCT. The protocol below is demonstrated for the HECTOR system, which is suitable for tree-ring analysis. The protocol however is valid for any other available system if resolution and data format allows for it.
These systems allow the scanning of a variety of objects. A few pictures of different wooden objects scanned with the HECTOR system are given in Figure 3. It is this flexibility that comprises the three scales we present in Figure 1, ranging from a coarse resolution to a very fine resolution.
<img alt="Figure 3" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/65208/65208fig03.jpg" /> 
Figure 3.&#160;Scanning set-up examples. (A) A log, (B) a cello49, (C) sample holders (type 1) with tree cores for batch scanning and (D) sample holder type 2 with increment cores for helical scanning mounted on the rotation stage of HECTOR. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/65208/65208fig03large.jpg" target="_blank">Please click here to view a larger version of this figure.</a>

Yazar Spotlight: Ağaç Çekirdeği Analizi için X-ray CT Araç Zincirindeki Gelişmeler

X-ray Bilgisayarlı Tomografi ile Ağaç Çekirdeği Analizi

Amaç, birçok numunenin biyokütle tahmini veya ağaç büyümesi artışı, yani halkalar arası ölçek (Şekil 1) ise, yoğunluk profillerini (bkz. adım 5.4.3) ve ağaç büyümesi tahminlerini elde etmek için numuneleri taramak için numune tutucu 1 (Şekil 5) kullanılır, örneğin, daha kaba bir çözünürlüğe izin veren büyük TRW'ye sahip hızlı büyüyen ağaçlar için. Şekil 12 , Kongo havzasından bir tür olan...

Watch this Scientific Journal Video about Author Spotlight: Advancements in X-ray CT Tool Chain for Tree Core Analysis at JoVE.com

Burada, bir X-ışını bilgisayarlı tomografi araç zinciri ile ağaç çekirdeklerinin nasıl işleneceğini gösteriyoruz. Bazı amaçlar için kimyasal ekstraksiyon dışında, daha fazla fiziksel laboratuvar tedavisine gerek yoktur. Araç zinciri, biyokütle tahminleri, MXD/ağaç halkası genişliği verilerinin elde edilmesi ve kantitatif ahşap anatomisi verilerinin elde edilmesi için kullanılabilir.

An X-ray computed tomography (CT) toolchain is presented to obtain tree-ring width (TRW), maximum latewood density (MXD), other density parameters, and ...

Araştırmamın kapsamı odun büyümesini ve iklime tepkisini incelemektir. Cevaplamaya çalıştığım sorular, geçmişin iklimini nasıl yeniden yapılandırabiliriz ve mevcut iklim değişikliğine ağaçların tepkisi nedir? Bu nedenle, karşılaştığımız mevcut deneysel zorluklar, diğerlerinin yanı sıra, x-ışını CT taraması ile elde ettiğimiz büyük veri hacimleridir.Bu nedenle, taramak istediğimiz örnek sayısı ile gerekli çözünürlük arasında uygun bir denge bulmamız gerekiyor. X-ışını BT teknikleri, üç çekirdeği benzeri görülmemiş bir oranda taramamıza izin verdi. Hem tropikal hem de ılıman bölgelerden yoğunluk profillerine sahibiz.Bu nedenle, tekniğimizle sahip olduğumuz ana avantajlar, çok sayıda yüksek verimli tarama ve analiz yapabilmemiz, aynı zamanda yaptığımız tüm göstergelerin ve manipülasyonların, ağaç halkası göstergeleri de dahil olmak üzere tüm alet zinciri boyunca izlenebilir olmasıdır. Bu araç, akımı daha sonraki maksimum yoğunluk kronolojilerine güncellememize ve ayrıca dünyanın her yerinden, özellikle de çok az verinin mevcut olduğu bölgelerden ağaç rotasındaki ahşap özelliklerini ölçmemize olanak tanıyacak.

tree-core-analysis-with-x-ray-computed-tomography

Research

JoVE Journal

Environment

Tree Core Analysis with X-ray Computed Tomography

760 Görüntüleme.  University of Liège. Araştırmamın kapsamı odun büyümesini ve iklime tepkisini incelemektir. Cevaplamaya çalıştığım sorular, geçmişin iklimini nasıl yeniden yapılandırabiliriz ve mevcut iklim değişikliğine ağaçların tepkisi nedir? Bu nedenle, karşılaştığımız mevcut deneysel zorluklar, diğerlerinin yanı sıra, x-ışını CT taraması ile elde ettiğimiz büyük veri hacimleridir.Bu nedenle, taramak istediğimiz örnek sayısı ile gerekli çözünürlük arasında uygun bir d...

Video: Yazar Spotlight: Ağaç Çekirdeği Analizi için X-ray CT Araç Zincirindeki Gelişmeler

An X-ray computed tomography (CT) toolchain is presented to obtain tree-ring width (TRW), maximum latewood density (MXD), other density parameters, and quantitative wood anatomy (QWA) data without the need for labor-intensive surface treatment or any physical sample preparation. The focus here is on increment cores and scanning procedures at resolutions ranging from 60 &#181;m down to 4 &#181;m. Three scales are defined at which wood should be looked at: (i) inter-ring scale, (ii) ring scale, i.e., tree-ring analysis and densitometry scale, as well as (iii) anatomical scale, the latter approaching the conventional thin-section quality. Custom-designed sample holders for each of these scales enable high-throughput scanning of multiple increment cores. A series of software routines were specifically developed to efficiently treat three-dimensional X-ray CT images of the tree cores for TRW and densitometry. This work briefly explains the basic principles of CT, which are needed for a proper understanding of the protocol. The protocol is presented for some known species that are commonly used in dendrochronology. The combination of rough density estimates, TRW and MXD data, as well as quantitative anatomy data, allows us to broaden and deepen current analyses for climate reconstructions or tree response, as well as further develop the field of dendroecology/climatology and archeology.

Here we show how to process tree cores with an X-ray computed tomography toolchain. Except for chemical extraction for some purposes, no further physical lab treatment is needed. The toolchain can be used for biomass estimations, for obtaining MXD/tree-ring width data as well as for obtaining quantitative wood anatomy data.