Оптический метод и средство функциональной диагностики влагообеспеченности растений тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Суханова Марина Владимировна

• Суханова Марина Владимировна
• кандидат наук
• 2025

Оглавление диссертации кандидат наук Суханова Марина Владимировна

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1 АНАЛИЗ ПРОБЛЕМЫ ДИАГНОСТИКИ ФУНКЦИОНАЛЬНОГО СОСТОЯНИЯ РАСТЕНИЙ

1.1 Актуальность проблемы

1.2 Обзор существующих методов и устройств функциональной диагностики растений

1.3 Анатомическое строение внутренней структуры и поверхности листа

1.4 Шероховатая поверхность листьев растений

1.5 Обоснование выбора длины волны

Выводы по 1 главе

ГЛАВА 2. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ОТРАЖЕНИЯ ОПТИЧЕСКОГО ИЗЛУЧЕНИЯ ОТ ЛИСТЬЕВ РАСТЕНИЙ

2.1 Оптический метод: механизм отражения света

2.2 Формирование смешанного излучения от шероховатой поверхности листьев растительных объектов

2.3 Происхождение зеркальной составляющей отраженного излучения от листьев растений

2.4 Обзор существующих моделей

2.5 Формирование зеркальной составляющей

2.6 Оптимизация угла наклона падающего излучения

2.7 Динамика изменения зеркальной и диффузной составляющих отраженного излучения

Выводы по 2 главе

ГЛАВА 3. УСТРОЙСТВО ДЛЯ ДИАГНОСТИКИ РАСТИТЕЛЬНЫХ ОБЪЕКТОВ, ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ И ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ ФУНКЦИОНАЛЬНОГО СОСТОЯНИЯ РАСТЕНИЙ

3.1 Измерение диффузной и зеркальной составляющей отраженного светового потока

3.2 Устройство для оценки функционального состояния растений

3.2.1 Принцип измерения зеркальной составляющей отраженного излучения

3.2.2 Структурная схема разработанного устройства

3.2.3 Макет разработанного устройства

3.3 Вопросы метрологического обеспечения разработанного устройства

3.4 Оценка адекватности результатов экспериментальных исследований результатам математического моделирования

3.5 Планирование и методика экспериментального исследования

3.6 Описание экспериментальных исследований

3.6.1 Исследование динамики изменения зеркальной и диффузной составляющих отраженного светового потока для всех листьев одного растения

3.6.2. Оценка неопределенности результатов

3.6.3. Экспериментальные исследования отражательных свойств листьев растений при их обильном поливе

3.6.4 Экспериментальные исследования отражательных свойств листьев

растений при дозированном поливе

Выводы по 3 главе

ГЛАВА 4. РАЗРАБОТКА МЕТОДА ОЦЕНКИ ФУНКЦИОНАЛЬНОГО СОСТОЯНИЯ РАСТЕНИЙ НА ОСНОВЕ ИЗМЕРЕНИЯ КОЭФФИЦИЕНТА

ЗЕРКАЛЬНОГО ОТРАЖЕНИЯ ИХ ЛИСТЬЕВ

4.1 Экспериментальные исследования отражательных свойств листьев растений в условиях тепличного хозяйства, а также в полевых условиях

4.2 Модель классификации растений

4.3 Метод оценки функционального состояния растений

4.4 Метрологический анализ метода

4.5 Система контроля влагообеспеченности растительных объектов

Выводы по главе

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

Приложение А

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы научно-исследовательской работы. Проблемы с водными ресурсами, сохранение которых является основополагающей составляющей обеспечения экологической безопасности в мире, нарастают с каждым годом, засухи и дефицит воды подрывают усилия по достижению устойчивого развития мировой экономики. В решении конференции ФАО ООН (июль, 2023 г.) говорится: «следует признать, что в условиях острого дефицита воды .... водные ресурсы эксплуатируются на пределе их возможностей, что сказывается на продовольственной безопасности и жизни миллиардов людей» [1].

Истощение водных ресурсов происходит из-за неэффективного их использования, в том числе, слишком интенсивного развития сельского хозяйства, которое является основным мировым водопользователем - на долю поливного земледелия приходится 70 % забора воды в мире [2]. Одним из способов предотвращения истощения водных ресурсов является увеличение эффективности использования воды и внедрение рациональных водосберегающих технологий.

Исследования ряда отечественных и зарубежных ученых показали, что снижение расхода воды при использовании систем капельного орошения составляет порядка 30-70% в сравнении с методами поверхностного орошения и дождевания, это связано с тем, что при данном виде орошения практически отсутствуют потери воды на сток и сброс, которые могут достигать порядка 30...40% на глубинный сброс и 50.. .60% на поверхностный сброс [2]. Следовательно, в условиях дефицита водных ресурсов требуется рациональное использование пресной воды путем разработки и внедрения научно-обоснованных водосберегающих режимов орошения и полива, а также разработка и внедрение новых, прогрессивных способов оценки состояния растений с целью определения их потребности в воде, обеспечивающих повышение урожайности и увеличение выхода продукции.

Так как растительный организм на 70-90% состоит из воды, которая является основной частью клеток, тканей и органов, большое значение для его правильного функционирования имеет показатель влагообеспеченности. Определить потреб-

ность растений во влаге можно с помощью трех основных методов: расчета водного баланса с учетом почвенно-климатических факторов; использованием сенсоров для определения влажности почвы; прямого определения состояния растений. На практике широко используются только два первых метода, так как ни один из методов измерения потребности самого растения во влаге не готов к практическому применению. Оценка состояния растений проводится путем визуального контроля, заключающегося в наблюдениях за их ростом и определении их состояния по ряду внешних признаков. Проявление видимых изменений на листьях, сигнализирует о серьезных нарушениях, а также о необходимости принятия оперативных мер воздействия [4].

Состояние растительного объекта оценивают визуально по методу Тони Фишера, присваивая от 1 до 5 баллов, время диагностики составляет порядка 2 мин. Серьезным недостатком визуальной диагностики является ее субъективность, результативность метода требует от человека большого практического опыта и ограничивается его физиологическими возможностями (точность визуального метода составляет 0,6-0,8 и зависит от подготовки эксперта) [3]. Кроме того, часто внешние признаки, свидетельствующие о негативных изменениях в состоянии растений, проявляются поздно и говорят о необратимости процессов, приводящих к потере урожая и качества продукции. Вследствие этого наряду с традиционными методами анализа важную роль приобретают методы функциональной диагностики, ориентированные на осуществление ранней оценки состояния растений, когда внешние проявления не столь значительны и не так заметны, а оперативные меры вмешательства существенно эффективнее. Это определяет необходимость проведения инструментального контроля, предполагающего объективизацию получаемой информации и возможность регистрации изменений на более ранней стадии их проявления.

На данном этапе наиболее разрабатываемой является группа оптических методов, что объясняется бесконтактным способом их реализации, не приводящим к изменению состояния растения во время проведения исследования, а также полнотой получаемой информации, её объективностью и малым временем исследования.

Многообразие оптических явлений, происходящих в растительных объектах, позволяет применять их для оценки функционального состояния растений и разрабатывать новые параметры, используемые для получения количественных оценок. На сегодняшний день не существует набора диагностических показателей и общепринятой методики, позволяющих корректно оценить состояние растительного объекта. Тем ни менее, оптические методы позволяют решить широкий спектр задач, предоставляют возможность работы с различными видами растений в их естественном состоянии, не нарушая их целостности и не вырывая их из среды обитания, что позволяет минимизировать влияние на их жизненные процессы.

Таким образом, актуальной задачей целого ряда различных направлений человеческой деятельности, связанных с растительными объектами, например, сферы экологического и ботанического мониторинга, лесного хозяйства, развитие технологий точного земледелия в сельском и тепличном хозяйстве является разработка новых методов и устройств оценки функционального состояния растений, доступных и простых в использовании в полевых условиях, позволяющих провести объективную количественную прижизненную оценку состояния растительных организмов с целью достижения в дальнейшем различных задач, таких как оптимизация процесса управления их выращиванием, экономия воды и других ресурсов, получение объективной информации о состоянии окружающей среды, а также разработка информационно-измерительных систем, реализующих обратные связи с растительными объектами через алгоритмы сбора и оценки информации об их состоянии.

Степень научной разработанности темы исследования. В настоящее время известен достаточный объем публикаций, посвящённых данной группе методов функциональной диагностики растений, среди которых можно выделить исследования активности фотосинтетического аппарата путем определения параметров флуоресценции хлорофилла (Мичуринский ГАУ: А.В. Будаговский, О.Н. Буда-говская; Красноярский научный центр СО РАН: Т.В. Нестеренко, В.Н. Шихов; Технологический институт Карлсруэ, Германия: Hartmut K. Lichtenthaler, G. Langsdorf; Университет Палацкого, Чехия: D. Lazar и др.) [5-14]; динамики мерцания спеклов

отраженного или прошедшего когерентного лазерного излучения (Физический институт им. П.Н. Лебедева РАН: H.A. Будаговский; МГУ: С.А. Гончаров; Мельбурнский королевский технологический институт, Австралия: Xuezhi Wang; IBM Research, США: Xu Zhong; Университет им. Шахида Бехешти, Нран: Hamid Latifi и др.) [15-17]; коэффициента поглощения листьями растений ближнего инфракрасного излучения (Агрофизический научно-исследовательский институт: Н.С. Лис-кер, Н.С. Радченко, С.С. Радченко; Университет штата Юта, США: Daniel Dallon; Государственный университет Оклахомы, США: Paul R Weckler и др.) [18-22]; спектральной интенсивности отраженного света с использованием дифференциального метода обратного рассеяния (Самарский государственный аэрокосмический университет: Н.А Братченко, В.П. Захаров, П.Е. Тимченко; Физический институт им. П.Н. Лебедева РАН: Е.В. Воробьева, С.П. Котова, и др.) [23-24].

Объектом исследования являются неразрушающие оптические методы диагностики функционального состояния растений.

Предметом исследования является метод измерения смешанного отраженного излучения от поверхностей листовых пластин растений, позволяющий выделить зеркальную составляющую отраженного излучения, принципы и модели формирования зеркальной и диффузной составляющих отраженного потока от растительных тканей, а также алгоритм классификации состояний растительных объектов в зависимости от их влагообеспеченности.

Целью диссертационной работы является повышение качества диагностики растительных объектов за счет разработки оптического неразрушающего метода и устройства, обеспечивающих повышение объективности, точности и оперативности проводимой диагностики, способствующих ее автоматизации и интеграции в цифровые информационные технологии.

Для достижения поставленной цели были решены следующие задачи:

1. Обзор существующих методов и устройств, предназначенных для диагностики функционального состояния растений, а также анализ подходов по выявлению значимых критериев диагностики, позволяющих проводить их инструментальное измерение;

2. Исследование поверхности листьев растительных объектов с целью обоснования ее шероховатой структуры и получение количественной информации о параметрах шероховатой поверхности;

3. Выбор длины волны для функциональной диагностики растений, обеспечивающей максимальное отражение от листовых пластин;

4. Теоретическое исследование принципов формирования зеркальной и диффузных составляющих смешанного отраженного излучения от шероховатой поверхности листьев растений при изменении их влагообеспеченности и обоснование введения диагностического показателя;

5. Разработка математической модели смешанного отраженного излучения от поверхности листьев для анализа динамики изменения зеркальной и диффузной составляющих, устанавливающей взаимосвязь параметров процесса отражения с параметрами шероховатой поверхности с целью прогнозирования изменения соотношения зеркальной и диффузной составляющих, меняющихся в процессе жизненного цикла растений;

6. Обоснование принципов измерения зеркальной составляющей смешанного отраженного излучения оптическими методами и разработка средства функциональной диагностики растений, позволяющего осуществлять регистрацию параметров отраженного излучения с выделением зеркальной и диффузной составляющих;

7. Апробация разработанного устройства в лабораторных и полевых условиях с целью подтверждения возможности его использования в функциональной диагностике растений для определения их влагообеспеченности;

8. Разработка метода диагностики функционального состояния растений, основанного на измерении интенсивности зеркальной составляющей отраженного излучения от листьев и модели классификации растений в соответствии с их функциональным состоянием, позволяющего определить влагообеспеченность растений и способствующего повышению эффективности агротехнических мероприятий в сельском хозяйстве и увеличению эффективности водопользования в целях обеспечения экологической безопасности окружающей среды.

Методы исследования. Результаты работы получены на основе законов геометрической оптики, корпускулярной и волновой теории света, методов геометрического и математического моделирования, методов математической статистики, а также методов экспериментального исследования, позволивших исследовать объекты как в модельных, так и в натурных условиях.

Научная новизна работы заключается в том, что при решении задач по повышению качества, объективности и оперативности функциональной диагностики растений впервые предложены:

1) использование в качестве интегрального критерия оценки функционального состояния растительных объектов зеркальной составляющей смешанного инфракрасного излучения на длине волны 860 нм, отраженного от шероховатой поверхности листьев растений.

Установлено, что присутствие зеркальной составляющей (порядка 5-30%) свидетельствует о том, что растение находится в состоянии, которое не требует внешнего вмешательства со стороны человека; снижение или отсутствие зеркальной составляющей в отраженном излучении говорит об угнетении состояния растительных объектов и требует проведения мероприятий по уходу за ними;

2) математическая модель формирования зеркальной и диффузной составляющих смешанного отраженного инфракрасного излучения от поверхностей, характеризующихся наличием больших микронеровностей (более 1 мкм), базирующаяся на модели Дэвиса и отличающаяся уточнением коэффициента зеркальности и введением коэффициента диффузности, позволившими оценить динамику изменения каждой составляющей отраженного излучения и выделить группу параметров, определяющих этот процесс на поверхностях растительных объектов;

3) метод контроля функционального состояния растений, базирующийся на количественной оценке составляющих отраженного инфракрасного излучения от поверхности листьев, обеспечтающий возможность осуществления неразрушающего контроля влагообеспеченности растений в режиме реального

времени, как в лабораторных условиях, теплицах, так и в полевых условиях и поз-боляющий автоматизировать контроль и регулирование функционального состояния растительных объектов и внедрять предложенный подход в информационно-измерительные системы.

Теоретическая значимость работы заключается в том, что предложен и научно обоснован новый подход по количественной оценке функционального состояния растительных объектов, основанный на введении интегрального критерия, позволяющего осуществить оценку состояния целого растения по состоянию поверхности его листьев. Предложенный критерий положен в основу нового метода функциональной диагностики растений, позволяющего определять их влагообес-печенность и реализовывать автоматизированный инструментальный контроль, а математическая модель динамики изменения составляющих смешанного отражения дает возможность оценить состояние шероховатой поверхности листовых пластин и за счет этого реализовать задел для дальнейшего развития темы.

Практическая значимость работы состоит в том, что:

- разработано портативное устройство контроля функционального состояния растений, работа которого основана на использовании введенного интегрального критерия, позволяющее объективно в режиме реального времени оценивать состояние растительных объектов непосредственно в месте их произрастания и оптимизировать процесс выращивания, а также способствующее внедрению водосберега-ющих технологий;

- разработана методика оценки функционального состояния растений для определения их влагообеспеченности, основанная на неразрушающих методах контроля и не влияющая на дальнейшую жизнь растений, а также ориентированная на возможность передачи зафиксированных результатов по беспроводному каналу связи в рамках информационно-измерительной системы автоматизированного контроля и управления поливом;

- проведена апробация разработанного метода и устройства в полевых условиях фермерского хозяйства, подтвердившая эффективность их применения для реализации мониторинга функционального состояния растений.

Результаты диссертационного исследования использованы в ООО «ПКФ «Ляна» (г. Орёл), а также внедрены в образовательный процесс ФГБОУ ВО «ОГУ имени И.С. Тургенева» (г. Орёл) при подготовке бакалавров и магистров по направлениям «Приборостроение» и «Биотехнические системы и технологии».

Положения, выносимые на защиту:

1) функциональное состояние растительных объектов характеризуется изменением состояния шероховатой поверхности их листовых пластин, что существенно влияет на состав отраженного смешанного излучения и обеспечивает возможность использования в качестве интегрального критерия функциональных изменений растения зеркальной составляющей отраженного излучения;

2) разработанная математическая модель формирования зеркальной и диффузной составляющих смешанного инфракрасного отраженного излучения от микронеровностей поверхностей листовых пластин растительных объектов позболяет выделить параметры, влияющие на состав смешанного излучения, оценить динамику изменения его составляющих и обоснобатъ диапазоны изменения зеркальной компоненты для применения ее в функциональной диагностике растений;

3) метод контроля функционального состояния растений, оснобанный на получении объективной измерительной информации о зеркальной составляющей отраженного излучения на длине волны 860 нм от поверхности листьев, создает возможность неразрушающего контроля и может быть исполъзобан для оценки влаго-обеспеченности растений в режиме реального времени как в теплицах, так и в полевых условиях, как для ручного мониторинга, так и в рамках автоматизированных систем;

4) устройство для функциональной диагностики растительных объектов, осно-6анное на регистрации введенного интегрального критерия, поз6оляет оперативно непосредственно на месте контроля осуществить количественную оценку состояния растений для принятия своевременного решения об их дальнейшем уходе.

Степень достоверности и апробация результатов. Основные результаты работы доложены на 6-ой Международной научно-технической конференции «Информационные технологии в науке образовании и производстве» (2014, Орел),

Международном интеллектуальном конкурсе студентов и аспирантов Discovery Science (2016, Москва), Международной научно-технической конференции «Медико-экологические информационные технологии» (2018, 2020, 2022 Курск), Всероссийской научно-технической конференции студентов, молодых ученых и специалистов «Биотехнические, медицинские, экологические системы и робототехнические комплексы - Биомедсистемы» (2018-2020, 2022, 2023 Рязань), Всероссийская научно-техническая конференция с международным участием для студентов, молодых ученых и специалистов «Энергосбережение и эффективность в технических системах» (2022, Тамбов).

Публикации. По результатам исследования опубликовано 19 научных работ, из которых 8 - статьи в рецензируемых научных журналах, определенных перечнем ВАК при Министерстве образования и науки Российской Федерации; получено 2 патента на изобретение.

Структура и объем диссертационной работы. Р абота состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованных источников из 162 наименований. Диссертация изложена на 184 страницах машинописного текста, содержит 67 рисунков, 10 таблиц.

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ ПР ОБЛЕМЫ ДИАГНОСТИКИ ФУНКЦИОНАЛЬНОГО

СОСТОЯНИЯ РАСТЕНИЙ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Оптический метод и средство функциональной диагностики влагообеспеченности растений»

1.1 Актуальность проблемы

Многие знания о свойствах растений человек приобрел за счет эмпирического познания окружающего мира, в основе которого лежат качественные по своему характеру знания об объектах живой природы. Осознание окружающего не предусматривало сбор и систематизацию количественных показателей свойств живой материи, поэтому земная флора, с точки зрения количественных показателей, была исследована недостаточно глубоко и не получала широкого освещения в научных публикациях и средствах массовой информации. И только во второй половине 20 -го века были организованы масштабные исследования, позволившие создать специальные технические средства для количественной оценки параметров биологических организмов.

Переход от качественной к количественной оценке процессов, протекающих в живых организмах, привел к тому, что научные знания приобрели объективный характер, зафиксированные факты получили возможность для воспроизведения, что в свою очередь привело к невозможности их произвольного толкования.

В последние годы были совершены новые открытия, радикально меняющие наше восприятие растительного мира. Например, стало известно о способности некоторых растений к терморегуляции. Исследования поверхности листьев привели к открытию «эффекта лотоса» и «эффекта розы». Не менее интересным является результат исследования, показавший существование внутри растений механизма передачи информации о количестве и составе падающего света, напоминающего нервную систему у животных [25, 26].

Наиболее весомой проблемой в области сельского хозяйства, являющегося одной из важнейших отраслей производства страны, является плохая обеспеченность

аграрного сектора отечественной техникой и технологиями, а также устаревшие формы ведения сельского хозяйства. В данных реалиях целесообразно проводить научные исследования и создавать новые разработки, которые могут заинтересовать фермеров.

Развитие современного агропромышленного комплекса связано с технологиями точного земледелия, ориентированными на широкое внедрение достижений науки и техники. Наиболее интенсивно здесь развиваются информационные технологии, например, применение беспроводных датчиков, которые располагаются в поле, позволяет контролировать параметры среды, окружающей растения, и дают возможность измерять уровень влажности почвы, проводить её биохимический анализ и т.п.

Однако повышение эффективности сельскохозяйственного производства сам факт применения технологий точного земледелия на сегодняшний день не дает. Одним из возможных направлений, способных изменить сложившуюся ситуацию, может быть использование различных датчиков и приборных устройств, контролирующих состояние самих растений, а не окружающей среды. Применение методов функциональной диагностики в процессе оценки результатов агротехнических мероприятий позволяет учесть потребности растительных объектов, оптимизировать технологии их возделывания и сэкономить используемые ресурсы [27].

Стоит отметить, что с каждым годом исследований в области растениеводства становится все больше. Развиваются селекционно-генетические исследования, направленные на выявление хозяйственно-ценных признаков, перспективных генотипов, определение устойчивости и продуктивности селекционного материала. Наблюдается интерес в области защиты растений (оптимизации способов внесения пестицидов и минимизации объемов применения химических средств защиты растений). Широкое освещение находят экологические исследования (например, оценка предельно допустимых концентраций содержания токсических веществ). Для современной отечественной фармации несомненна перспективность исследований лекарственных растений, использующихся в медицинских целях.

Так же растения являются биоиндикаторами оценки последствий антропогенных загрязнений [28]. Биоиндикация - оценка качества природной среды по состоянию её биоты. Метод основан на наблюдении за составом и численностью видов-индикаторов [28, 29]. Таким образом, количественная оценка функционального состояния растений-индикаторов позволяет судить о загрязнении окружающей среды при проведении экологического мониторинга. Еще одним примером может служить контроль за состоянием хвойных лесов путём оценки кривой спектрального отражения [30].

Однако, несмотря на существующий интерес к данной проблеме, в настоящее время не существует универсального метода функциональной диагностики растений. Методы исследования объектов растительного происхождения на сегодняшний день в основном ориентированы на определение конкретных показателей, определяющих протекание тех или иных процессов в определенных органах растений, проявление патологий, фиксацию морфологических изменений, установление характера различных поражений. При этом функциональная оценка, позволяющая дать правильное представление о степени поражения исследуемого органа, зачастую совсем не проводится. Для растительных объектов из-за краткости жизненного цикла важно не только выявление морфологических изменений, но и получение информации о достаточности или недостаточности функций органов и систем растительного организма, что позволит оценить дальнейшее течение происходящих изменений и их исход и определит характер возможных корректирующих воздействий и границы их допустимости. Наибольший интерес представляют неразрушающие методы, в которых состояние растения до и после исследования остается неизменным. Примером таких методов является оптический метод. Стоит отметить, что первые фундаментальные работы в области изучения оптических свойств растений были представлены ещё в восемнадцатом веке и связывают их с именами немецких ученых: ГЗазИз (1860), К. У1егогё1 (1873) и Е. БеТЫ^еп (1888). В ходе многолетних исследований были выявлены взаимосвязи между спектральными отражательными характеристиками

листьев и состоянием фотосинтетического аппарата, содержанием хлорофилла, уровнем азотного питания, периодами вегетации, качеством урожая и др.

Обобщая вышеизложенное, можно утверждать, что для функциональной диагностики растений оптимально использование оптических методов, а изменение отражательных свойств листьев может послужить основой для разработки прибора для оценки состояния растения в режиме реального времени.

В свою очередь важность и актуальность функциональной диагностики растений обуславливается широким спектром перспектив её применения, которые охватывают огромный диапазон исследований от селекционно-генетических до экологических, а также сферу сельского, тепличного, лесного хозяйства и сферу защиты растений.

Использование методов функциональной диагностики, развитие которых наблюдается в последние десятилетия, позволит:

1. В сельскохозяйственной области:

- определить необходимость полива до того, как внешние признаки дефицита воды начнут проявляться;

- установить стрессовое состояние растений и своевременно предпринять меры по его устранению;

- выявить наличие различных болезней: хлороза растений, интоксикации тяжелыми металлами и др.;

- определить потребность растений в элементах питания до того, как внешние признаки недостатков начнут проявляться;

- предотвратить затраты хозяйства на те препараты, которые не требуются растениям;

- скорректировать питание для увеличения биологического потенциала сельскохозяйственных культур;

- проводить мониторинг посевов сельскохозяйственных культур, включающий получение информации о прохождении всех необходимых этапов той или иной технологии возделывания, что дает возможность применять

своевременные способы их оптимизации, а также обеспечить защиту растений от стрессовых ситуаций.

2. В области селекционно-генетических исследований:

- проводить анализ наследования хозяйственно-ценных признаков;

- выявлять перспективные генотипы;

- проводить оценку продуктивности и устойчивости селекционного материала.

3. В области экологических исследований:

- оценивать последствия антропогенных загрязнений;

- проводить оценку экологической пластичности возделываемых культур;

- проводить обоснование предельно-допустимых концентраций (ПДК) содержания токсических веществ.

4. В области защиты растений:

- оптимизировать способы внесения пестицидов;

- минимизировать объемы применения химических средств защиты растений.

Этими, а также рядом других проблем, возникающих в связи с необходимостью оценки функционального состояния комплекса растительных организмов, либо отдельного растения, обосновывается интерес к разработке соответствующих методов диагностики.

1.2 Обзор существующих методов и устройств функциональной

диагностики растений

На сегодняшний день существует несколько направлений функциональной диагностики растений, развитие которых идет не совсем равномерно. В основе всех существующих методов лежат физиологические представления о деятельности органов, функционирование которых исследуется, или всего растения в целом. Исходя из этого все методы, применяемые в функциональной диагностике весьма разнообразны. Изучению может подвергаться как состав биологических жидкостей

растения (и сравниваться с данными нормы), так и электрические явления в различных органах и системах, проявление оптических свойств и т. д. [31].

К настоящему времени накопилось достаточное количество данных о различных характеристиках растительных биообъектов и параметрах оценки их функционального состояния. Проведенный анализ позволил выделить следующие методы, используемые для функциональной диагностики:

1) электрические методы, которые основываются на измерении следующих параметров и характеристик:

- pH и Redox потенциала жидких сред [32];

- разности биоэлектрических потенциалов [33-35];

- электрического сопротивления частей растений [36,37];

- электрического сопротивления между растением и почвой [38];

- интервальных и амплитудных параметров электромагнитных волн возбуждения органа или части биологического объекта [39];

- поляризационной емкости ткани растения при протекании через неё тока ин-франизкой частоты [40];

- емкости конденсаторного датчика, установленного на растении, при протекании переменного тока высокой частоты [41].

2) оптические методы, которые основываются на измерении следующих параметров и характеристик:

- фотохимической активности суспензии хлоропластов [42];

- коэффициента отражения [43];

- приведенной когерентности зондирующего светового пучка, рассеянного тканями растений [7, 44];

- показателя пространственной когерентности прошедшего сквозь лист лазерного излучения [45];

- энергии излучения, поглощаемой растениями, используемой в процессе фотосинтеза [46];

- интенсивности светорассеяния фотосинтезирующих тканей растений под действием квазимонохроматического излучения видимой области спектра [8];

- спектра отражения электромагнитного излучения растением в видимом диапазоне [47-50];

- пространственного спектра плоской монохроматической волны после ее взаимодействия с растением [51];

- уровня флуоресценции хлорофилла [52, 53];

- отношения флуоресценции хлорофилла листа растения к его светопроницаемости [54];

- интенсивности прошедшего лист оптического ИК-излучения [55];

- суммарной эксергии оптического излучения [46, 56, 57].

3) тепловые методы, которые основываются на измерении следующих параметров и характеристик:

- разности температур между листьями и окружающей средой [58];

- температуры стебля [59].

4) механические методы, которые основываются на измерении следующих параметров и характеристик:

- диаметра апекса [60];

- формы листа [61]

- динамики роста [59];

- площади листа [62];

- скорости транспирации воды в единице листовой поверхности [58];

- тургесцентности (внутриклеточного давления) [63].

Классификационные признаки, методы функциональной диагностики растений и измеряемые параметры, используемые для оценки функционального состояния растительных объектов, представлены на рисунке 1.1, где выделены две основные группы методов исследования: разрушающие и неразрушающие.

В настоящее время наиболее широкое распространение получили методы разрушающего контроля, ориентированные на получение диагностической информации с применением всего спектра существующих аналитических методов, сравнение полученных результатов со значениями показателей, считающихся нормой для определенного состояния растений, и формирование заключений на основе этого

сравнения. Тем ни менее интерес к группе методов неразрушающего контроля растений начинает преобладать, что связано с их безусловной перспективностью для данного направления [31].

Разрушающие методы ФД

IF

Оптические методы Фотох им ическая активность суспензии хлоропластав[3|

Электрические методы рН и Redox потенциал жидких сред

Электрическое сопротивление оргшгов растений |.г>|

Механические методы Диаметр апекса [б]

Форма листа [7]

Площадь листа [8]

ФД кя основе оценки условий жнзнеобитания растений

Концентрация 0<£ и COg в воздухе окружающей среды

Освещенность

Температуря воздуха окружающей среды

Влажность почвы

Концентрация микроэлементов н органических веществ в почве

Функциональная диагностика (ФД) растений

Нераэрушающис методы ФД

I

ФД на основе оценки собственного состояния растений

Контактные методы ФД Бесконтактные методы ФД

t *

Электрические методы

Тепловые методы

Механические методы

Разность биоэлектрически* потенциалов [9-11}

Электрическое сопротивление Между растением и Почвой [12]

Электрическое сопротивление растительной ткани [13]

Интервальные и амплитудные параметры электромагнитных волн возбуждения органв или части биологического объектв р4]

Поляризационная емкость ткннн растения при протекании через нее тока инфраниз-кой частоты [15J

Емкость кондценсаторного датчика, установленного на растении, при протекании переменного тока высокой частоты 11б|

Разность температур между листьями и окружающей средой [17]

Температура стебля [18]

Температура поверхности листьев [19]

Тургесцентность (внутриклеточное давление) [30]

Динамика роста [18]

Скорость трансппрации воды в единице листовой поверхности [ 17]

Иринеденная когерентность зондирующего светового пучка, рассеянного тканями растений [21. ¿2]

Показатель Пространственной когерентности прошедшего сквозь лист лазерного излучения [23]

Энергия излучения, поглощаемая растениями, используемая в процессе фотосинтеза [2-1 [

Интенсивностьсиеторассеяння фотосннтезнрующих тканей растений под дейстнием квазимонохроматического излучения видимой области спектра [25]

Оптические методы Спектр отражения электромагнитного излучения растением в видимом диапазоне [26-29]

Коэффициент отражения [30]

Пространственный спектр плоской монохроматической волны после ее взаимодействия с растением [31]

Уровень флуоресценции хлорофилла [32, 331

Отношение флуоресценции хлорофилла листа к era светопроницаемости [31]

Интенсивность прошедшего лист оптического ПК-излучения [33]

Суммарная эксергпя оптического излучения [Я<1, 30, 37]

Рисунок 1.1 - Классификация методов функциональной диагностики растений

Первая группа включает лабораторные исследования, проводимые с использованием различных биологических проб растительного происхождения. В качестве таковых могут выступать сорванный лист или его часть, корень и другие элементы

растения либо суспензия хлоропластов из пробы свежих листьев или свежевыжатый сок. К данной группе методов относятся портативные передвижные лаборатории, примерами которых служат «Аквадонис» (Россия), LASA AGRO 2800 (Германия), «Агровектор-ПФ-014» (Украина), основные характеристики представлены в таблице 1.1 [64-66].

Данные лаборатории позволяют проводить оценку потребности растительного организма в элементах питания. Каждая из лабораторий имеет портативный фотометр, набор химических реактивов и лабораторной посуды. Диагностика происходит путем оценки листьев растений. Главными недостатками в данном случае является высокая стоимость лабораторий, а также тот факт, что для анализа листья приходится отделять от растения, что в большинстве случаев негативно сказывается на состоянии растительного организма.

Таблица 1.1 - Основные характеристики лабораторий для функциональной диагностики

«Аквадонис» [64]

«Агровектор-ПФ-

L

A

Количестбо

исследуемых

элементоб

14(N, P, KS, KCl, Ca, Mg, B, Cu, Zn, Mn, Fe, Mo, Co, I (йод))

14(N, P, K, S, Ca, Mg, Cu, B, Zn, Mn, Fe, Mo, Co, J)_

16(B, Cl, SO4, CO2, K2O, P2O5, Mg, Fe, Ca, Zn, Cu, Mn, Mo, Co, NH4-N, NO3-N)

Вес

1,5 кг

кг

4 кг

Габариты

205х185х85 мм

220x140x330 мм

Фото

Второй группой является группа неразрушающих методов, которые в свою очередь подразделяются на контактные и бесконтактные. Контактные методы основаны на взаимодействии с биологическим объектом, например, путём наложения электродов при измерении разности потенциалов. Бесконтактные методы основаны

на том, что в процессе исследования не происходит активного вмешательства в растительный организм и повреждения растения.

В свою очередь бесконтактные методы можно разделить на два вида:

1. Методы, которые дают интегральную оценку функционального состояния растений

2. Методы, которые позволяют оценить влияние факторов окружающей среды на функциональное состояние растений.

К первому типу методов можно отнести неразрушающий способ функциональной диагностики растений (рисунок 1.2), разработанный семьей Будаговских [7, 51]. В качестве исследуемого объекта в данном случае выступает лист растения, на который падает квазимонохроматический пучок света определенной интенсивности и известной длины волны. При контакте с листовой пластиной часть падающего света будет поглощена листом, часть отразится от его поверхности, а часть, претерпев рассеяние, пройдет сквозь него. Авторы предлагают определять приведенную когерентность (отношение когерентности к интенсивности), средние скорости и относительные величины изменения когерентности и приведенной когерентности за один и тот же интервал времени с 1-5 секунд до 10-500 секунд после включения зондирующего пучка.

Рисунок 1.2 - Функциональные схемы измерений биологических объектов: а - в проходящем свете, б - в отраженном свете [7, 51]

Таким образом, по абсолютным значениям когерентности, приведенной когерентности рассеянного света и по динамике их изменения в процессе облучения можно судить о функциональном состоянии растительного организма, а также появляется возможность на ранних стадиях зарегистрировать отклонения от нормы [7, 51].

Среди достоинств данного метода хотелось бы отметить достоверность результатов и малые временные затраты диагностики, однако на сегодняшний день группа разработанных приборов серийного распространения не получила.

Показатель пространственной когерентности прошедшего сквозь лист лазерного излучения также может использоваться для диагностики потребности растений в микроэлементном питании [45]. Увеличение значения пространственной когерентности по сравнению с контролем будет сигнализировать о недостатке того или иного микроэлемента, а снижение - об избытке. Несомненным плюсом данного метода является стабильность показателей.

Еще одним способом, базирующемся на определении когерентности, является способ оценки растений на токсичные вещества [44]. Он включает в себя измерение оптических характеристик фотосинтезирующих тканей до и после химического воздействия. При этом определяют скорость изменения интенсивности и степени когерентности рассеянного тканями зондирующего квазимонохроматического светового пучка по коэффициентам уравнений регрессии, которые аппроксимируют экспериментальные кривые. Затем по изменению величины и знака этих коэффициентов судят о реакции растения на химическое воздействие. Способ позволяет повысить чувствительность и уменьшить длительность количественной оценки реакции растений на токсичные вещества. Однако, данный способ достаточно трудоемок и, в связи со сложностью процессов, на которых он базируется, может давать значительную погрешность.

Так же семьей Будаговских разработан способ оценки фотосинтетической активности растительных организмов, который основывается на измерении оптических показателей фотосинтезирующих тканей растений и плодов [8]. В данном случае фиксируют изменение интенсивности светорассеяния фотосинтезирующих

тканей растений или плодов под действием квазимонохроматического излучения

видимой, например, красной области спектра плотностью мощности не менее 30

Вт/м2. О фотосинтетической активности судят по относительной амплитуде пере. ш

пада интенсивности светорассеяния Аг = — в течение Т секунд засветки, где

ч

Ш = 11 — разность интенсивностей светорассеяния на первой и т-й секунде засветки. При этом уменьшение относительной амплитуды перепада интенсивности светорассеяния Лг говорит о снижении фотосинтетической активности. Длительность засветки т определяется предварительно для конкретного вида растения и плотности мощности зондирующего излучения и лежит в диапазоне от 3 до 3000 секунд. Способ позволяет снизить трудоемкость и повысить достоверность определения и сравнительной оценки потенциальной фотосинтетической активности фотосинтезирующих тканей растений.

Таким образом, на сегодняшний день семьей Будаговских разработана группа приборов (рисунок 1.3, таблица 1.2), однако, серийного распространения они не получили [5].

ЬРТ-ЗК ЬРТ-ЗКС ЬРТ-ЗС

Рисунок 1.3 - Приборы многопараметрической диагностики растений и плодов [5]

Таблица 1.2 - Параметры приборов для оценки фотосинтетической активности растительных организмов

Параметры Модель прибора

LPT-2K(2C) LPT-3KC LPT-4KM-CT LPT-5KC

Условия применения лабораторные и полевые лабораторные и полевые встраиваемые в микроскоп лабораторные и полевые

Режим измерений пропускание пропускание и отражение пропускание пропускание и отражение

Измеряемые показатели l> Kf- Щ I; Kf; af; Rc: Кхаг(епекяовj G; I; 61; Щ; а G; I; G/I; Кр; а{; Rc , Куаг(спекчов)

Размер объекта, мм. >10 >5 >1 >5

Толщина объекта, мм <5 не ограничена <5 не ограничена

Tira питания. по шине USB по шине USB по шине USB по шине USB

Потребляемая мощность, Вт. не более 0.35 0.40 0.40 0.50

Сменные модули нет есть нет есть

Размеры прибора, мм 42x46x138 58x68x120 150x250x400 74x94x155

Рабочая температура. ° С -5...+50 +5...+40 +15...+30 +5...+40

Вес (без ПК), г 180 450 240 540

Системные требования к компьютеру Частота процессора 1 ГГц, 512 МБ ОЗУ. 50 МБ свободного места на диске, USB 2.0, Windows XP\Vista\7

Фотосинтез является неотъемлемым свойством жизнедеятельности растений. Следующая группа методов основана на исследовании ИФХ (индукции флуоресценции хлорофилла) - это явление изменения интенсивности флуоресценции хлорофилла по мере развития процесса фотосинтеза при освещении листьев растений после их темновой адаптации. Для этого применяется целая группа приборов - флу-орометров (рисунок 1.4), выпускаемых следующими фирмами: Heinz Walz Gmb (ФРГ) [67], Opti-Sciences (США) [68], Gademann Instruments Gmb [69], Институт кибернетики им. В.М. Глушкова НАЛ Украины [70, 71], нидерландская фирма EARS, выпустившая измеритель эффективности фотосинтеза EARS-PPM [72] и другие.

Общей особенностью выпускаемых приборов является определение фотосинтетической активности. Основным назначением данных приборов является наблюдение и изучение процессов фотосинтеза, однако производительность фотосинтеза - это только одна из составляющих функционального состояния растения, таким

образом, получить комплексную оценку, основываясь только на данных показаний флуорометров, не представляется возможным.

Рисунок 1.4 - Функциональная схема прибора «Флоратест-1» [74]

Несомненным достоинством флуорометров является тот факт, что на рынке представлена целая группа серийно выпускаемых приборов различных модификаций и фирм производителей (рисунок 1.5). Однако, с точки зрения функциональной диагностики, данные приборы дают неполную информацию о состоянии растения.

Рисунок 1.5 - Внешний вид флуорометров: а) EARS-PPM EARS (Нидерланды) [72]; б) РАМ-2100 Heinz Walz (Германия) [67];в) фирмы Opti-Sciences

(США) [68]

Еще одной разновидностью являются приборы для измерения коэффициента спектрального отражения природных объектов - ПИФы [73-75], которые специ-

ально разрабатывались для работы в полевых условиях. Схемы обработки полученной информации в различных приборах менялись в зависимости от того, в какие годы разрабатывался прибор. Все они комплектовались эталонными образцами для проверки и корректировки чувствительности прибора в полевых условиях [73]. Серьезные проблемы возникали с устранением внешней засветки, т.к. приборы, как правило, работали при солнечном освещении, и рассеянного света в связи с небольшими габаритами оптических схем.

Стоит отметить, что существуют примеры использования данных приборов и в наши дни, так для проведения высокоточных полевых измерений используется контактный тестер, представляющий собой полевой импульсный фотометр-фито-монитор ПИФ [74].

Однако, ПИФы являются достаточно сложными приборами. Так же сложна сама методика их использования, в связи с чем, широкого применения они все же не получили.

На сегодняшний момент существует несколько разработок, которые позволяют оценивать влияние факторов внешней среды на состояние растения. Примерами являются:

1. Способ определения содержания влаги в листьях растений, который может быть использован для контролируемого и оптимального орошения растений [55].

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Суханова Марина Владимировна, 2025 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. ФАО. Положение дел в области продовольствия и сельского хозяйства: интегрированное управление водными ресурсами. Раздел 1. Решение проблем с водой в сельском хозяйстве // 43 сессия. - Рим, 2023.

2. Пулатов, /.Э. Водосберегающие технологии орошения и эффективность использования воды в сельском хозяйстве // Экология и строительство. - 2017. - №2 4. - С. 21-26.

3. Arndt, E. Estimating probability of visual detection of exotic pests and diseases in the grains industry - An expert elicitation approach / E. Arndt, L. Rumpff, S. Lane, et al. // Frontiers in Ecology and Evolution. - 2022. - Р. 1 - 14.

4. Современные системы орошения // Цифровая платформа знаний «АГРОЭКС-ПЕРТ» - Режим доступа: https://agroexpert.md/rus/selihoztehnika/sovremennye-sis-temy-orosheniya (дата обращения: 01.09.22).

5. Будаговская, О.Н. Лазерно-оптические методы и технические средства многопараметрической диагностики растений и плодов: дис. & д-ра тех. наук: 05.20.02 / Будаговская Ольга Николаевна. - М., 2013. - 474 с.

6. Будаговский, А.В. Управление функциональной активностью растений когерентным светом: дис. & д-ра тех. наук: 05.20.02 / Андрей Валентинович Будаговский. - М., 2008. - 497 с.

7. Патент РФ № 2342825 МПК A01G 7/00. Неразрушающий способ функциональной диагностики растений / Будаговский A.B., Будаговская О.Н., Будагоский И.А. - Заявка № 2007104756/12 от 07.02.2007. - Опубл. 10.01.2009.

8. Патент РФ № 2352104 МПК А0Ш7/00. Способ оценки фотосинтетической активности растительных организмов / Будаговская О.Н., Будаговский А.В., Будагоский И.А. - Заявка № 2007121425/12 от 07.06.2007. - Опубл. 20.04.2009.

9. Патент РФ №№ 2756526 C2 МПК A01G 7/04, G01N 33/00, G01N 21/64. Оптический способ оценки функционального состояния растений / Будаговская О.Н., Будаговский А.В. - Заявка № 2020112341 от 24.03.2020. - Опубл. 01.10.2021.

10. Нестеренко, T.B. Индукция флуоресценции хлорофилла и оценка устойчивости растений к неблагоприятным воздействиям / T.B. Нестеренко, A.A. Тихомиров, В.Н. Шихов // Журнал общей биологии. - 2007. - № 6. - С. 444 - 458.

11. Lichtenthaler, H.K. Light Adaptation and Senescence of the Photosynthetic Apparatus. Changes in Pigment Composition, Chlorophyll Fluorescence Parameters and Photosynthetic Activity. - In: Chlorophyll fluorescence: a signature of photosynthesis / H.K. Lichtenthaler, К. Babani // Springer. - The Netherlands, Dordrecht, 2004. - P. 713

- 736.

12. Lichtenthaler, H.K. Chlorophyll fluorescence imaging of photosynthetic activity in sun and shade leaves of trees / H.K. Lichtenthaler, К. Babani, G. Langsdorf // Photo-synth. Res. - 2007. - Vol. 93. - P. 235 - 244.

13. Lichtenthaler, H.K. How to Correctly Determine the Different Chlorophyll Fluorescence Parameters and the Chlorophyll Fluorescence Decrease ratio RFd of Leaves with the PAM Fluorometer / H.K. Lichtenthaler, C. Buschmann, M. Knapp // Photosynthetica.

- 2005. - Vol. 43. - P. 379 - 393.

14. Lazar, D. The O-K-J-I-P Chlorophyll a Fluorescence Transient: Theory and Experiments. // Habilitation Thesis. - Olomouc, 2004.

15. Патент РФ № 2606923 C МПК A01G 7/00, G01N 21/39. Способ оценки функционального состояния тканей и органов растений, не содержащих хлорофилл / Бу-даговская О.Н., Будаговский A.B., Будаговский И.А., Гончаров С.А. - Заявка № 2015123090 от 16.06.2015. - Опубл. 10.01.2017.

16. Xu, Z. Taking the pulse of a plant: dynamic laser speckle analysis of plants / Z. Xu, W. Xuezhi, et al. // Infrared and Laser Engineering. - 2016. - Vol. 45. - P. 1 - 16.

17. Riahi, M. Speckle correlation photography for the study of water content and sap flow in plant leaves / M. Riahi, H. Latifi, M. Sajjadi // Applied optics. - 2006. - Vol. 45.

- P. 7674 - 7678.

18. Лискер, И.С. Зависимость коэффициента поглощения излучения с длиной волны 935 нм от оводненности листьев растений / И.С. Лискер, Н.С. Pадченко, С.С. Pадченко // Доклады Pоссийской академии сельскохозяйственных наук. - 2008. -№ 3. - С. 20.

19. Радченко, Н.С. Анализ и интерпретация данных о поглощении листьями растений ближнего инфракрасного излучения / Н.С. Радченко, И.С. Лискер, С.С. Радченко // Регулируемая агроэкосистема в растениеводстве и экофизиологии: АФИ - 75 лет. Часть 4. - Санкт-Петербург, 2007. - С. 311 - 320.

20. Dallon D., Measurement of Water Stress: Comparison of Reflectance at 970 and 1450 nm // Water Stress. Paper 1. - 2003.

21. Weckler, P. Estimating Water Stress in Plants Using Hyperspectral Sensing / C. Jones, Р. Weckler, N. Maness, M. Stone, R. Jayasekara // Annual International Meeting Canadian society for engineering in agricultural, food, and biological systems. - 2004.

22. Sun, Y. Prediction of moisture content in corn leaves based on hyperspectral imaging and chemometric analysis / Y. Sun, S. Chen, J. Ning, W. Han, P. Weckler // Transactions of the ASABE. - 2015. - Vol. 58. - Р. 531 - 537.

23. Братченко, И.А. Экспериментальные исследования и математическое моделирование оптических характеристик растительной ткани / И.А Братченко, Е.В. Воробьёва, В.П. Захаров, П.Е Тимченко, С.П. Котова // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. - 2007. - №3. - С. 620 - 625.

24. Захаров, В.П. Экологический мониторинг городских территории с помощью метода дифференциального обратного рассеяния / В.П. Захаров, О.Н. Макурина, Е.В. Тимченко // Вестник Самарского государственного аэрокосмического университета им. академика С.П. Королёва. - 2008. - № 2(15). - С. 261 - 271.

25. Neinhuis, C. Characterization and distribution of water-repellent, self-cleaning plant surfaces / C. Neinhuis, W. Barthlott // Annals of Botany. - 1997. - Vol. 79. - P. 667 - 677.

26. BBC News Интернет портал. Science & Environment - Режим доступа: http://www.bbc.com/news/10598926 (дата обращения: 01.09.20).

27. Суханова, М.В. Система контроля влагообеспеченности растительных объектов для повышения эффективности технических систем агропромышленного комплекса / М.В. Суханова // Энергосбережение и эффективность в технических системах. - Тамбов: Изд. центр ФГБОУ ВО «ТГТУ», 2022. - С. 200 - 202.

28. Токарева, О.С. Оценка динамики состояния растений-биоиндикаторов атмосферного загрязнения на основе данных дистанционного зондирования земли / О.С. Токарева, И.В. Касьянов // Вестник науки Сибири. - 2011. - № 1(1).

29. Плугатарь, Ю.В. Экологический фитомониторинг: исторический экскурс, состояние и перспективы / Ю.В. Плугатарь, О.А. Ильницкий, С.П. Корсакова, А.В. Паштецкий // Бюллетень Государственного Никитского ботанического сада. -2015. - №. 114. - С. 7 - 13.

30. Литинский, П.Ю. Оценка динамики деградации лесов в зоне воздействия выбросов Костомукшского ГОКа дистанционными методами // Проблемы антропогенной трансформации лесных биогеоценозов Карелии. Петрозаводск, 1996. - С. 182 - 192.

31. Бондарева, Л.А. Оценка возможности применения методов функциональной диагностики растений для решения проблем экологического мониторинга / Л.А. Бондарева, М.В. Суханова // Биотехносфера. - 2015. - № 6(42). - С. 11 - 15.

32. Патент РФ № 2258227 МИК G01N33/84, 33/483, 33/49. Способ диагностики функционального состояния биообъекта / Старикова Т.А., Борисов В.А., Кольцов С.В., Фриденберг Е.С. - Заявка № 2003134407/14 от 28.11.2003. - Опубл. 10.08.2005, Бюл. № 22.

33. А.с. № 731927 МИК A01G7/00, G01N27/04. Устройство для экспресс-диагностики функционального состояния растений / Лавриненко В.И., Пасичный А.П., Пономарева И.Д., Цепков Г.В. - Заявка № 2495632/30-15 от 13.06.1977. - Опубл. 05.05.1980, Бюл. № 17.

34. А.с. № 1630674 М1ПК A01G7/00. Способ определения сроков полива травянистых растений / Прищеп Л.Г., Третьяков Н.Н., Шогенов Ю.Х., Роенко В.А. - Заявка № 4486767/15 от 16.09.1988. - Опубл. 28.02.1991, Бюл. № 8.

35. А.с. № 1253499 М1ПК A01G7/00. Способ определения сроков полива злаковых культур / Почуфаров В.Г. - Заявка № 3779002/30-15 от 03.08.1984. - Опубл. 30.08.1986, Бюл. № 32.

36. Патент РФ № 2066950 МПК A01G7/00. Устройство для определения электрического сопротивления органов растений / Якушев Б.И., Роговая Е.Г. - Заявка № 5050091/15 от 29.06.1992. - Опубл. 27.09.1996.

37. А.с. № 497510 МПК A01N27/00, A01G7/00. Способ определения функционального состояния растений / Калиниченко Е.П., Ковех В.П., Василенко Г.И. - Заявка № 1892121/30-15 от 12.03.1973. - Опубл. 30.12.1975, Бюл. № 48.

38. Патент РФ № 2339214 МШК A01G7/00. Способ оценки состояния растений / Федотов Г.Н., Терехова Н.В. - Заявка № 2007106652/12 от 22.02.2007. - Опубл. 27.11.2008, Бюл. № 33.

39. Патент РФ № 2127549 МПК A61B5/00, A01G7/00, A01K29/00. Способ контроля функционального состояния биологического объекта / Гаврилушкин А.П., Вадилов С.А., Маслюк А.П. - Заявка № от 13.04.1998. - Опубл. 20.03.1999.

40. А.с. № 1456059 МПК A01G7/00. Способ определения устойчивости растения к изменению фактора внешней среды / Мотузишин Г.М., Криницкий Г.Т. - Заявка № 4174024/30-15 от 17.11.1986. - Опубл. 07.02.1989, Бюл. № 5.

41. А.с. № 1639498 МПК A01G7/00. Способ определения сроков полива растений / Лексин А.И., Молодцов И.И. - Заявка № 4697510/13 от 07.04.1989. - Опубл. 07.04.1991, Бюл. № 13.

42. Патент РФ № 2417576 МПК А0Ш7/00. Способ диагностики потребности растений в минеральных элементах питания / Гуреев И.И. - Заявка № 2009134741/21 от 16.09.2009. - Опубл. 10.05.2011, Бюл. № 13.

43. Патент РФ № 2462025 МПК А0Ш9/24, G01N21/84. Устройство для управления ростом или свойствами растений / Дубе Силвейн - Заявка № 2009133037/13 от 20.03.2008. - Опубл. 27.09.2012, Бюл. № 27.

44. Патент РФ № 2360402 МПК А0Ш7/00. Способ оценки реакции растений на токсичные вещества / Будаговский А.В., Будаговская О.Н., Соловых Н.В., Шорников Д.Г. - Заявка № 2007139421/12 от 23.10.2007. - Опубл. 10.07.2009.

45. Патент РФ № 2225691 МПК А0Ш1/00, A01H1/04. Способ диагностики потребности растений в микроэлементном питании / Будаговская О.Н., Будаговский

А.В., Притула З.В., Белоус О.Г., Абильфазова Ю.С. - Заявка № 2002108804/12 от 05.04.2002. - Опубл. 20.03.2004, Бюл. № 8.

46. Патент РФ № 2282979 МПК A01G7/00, A01G9/24. Способ контроля и управления процессом выращивания растений и устройство для его осуществления / Дубровин А.В., Обыночный А.Н. - Заявка № 2005103492/12 от 10.02.2005. - Опубл. 10.02.2006, Бюл. № 25.

47. Патент РФ № 2410670 МПК G01N21/27. Способ оценки экологического состояния окружающей среды / Андреева А.В., Алексеева-Попова Н.В., Бузников

A.А., Дроздова И.В. - Заявка № 2009115097/28 от 20.04.2009. - Опубл. 27.01.2011.

48. Baret, F. Estimation of leaf water content and specific leafweight from reflectance and transmittance measurements / F. Baret, T. Fourty // Agronomy. - 1997. - Vol. 17. -Р. 455 - 464.

49. Penuelas, J. Estimation of plant water concentration by the reflectance water index WI (R900/R970) / J. Penuelas, J. Pinol, R. Ogaya, I. Filella // International Journalof Remote Sensing. - 1997. - Vol. 19. - Р. 2869 - 2875.

50. Elsayed, S. Can changes in leaf water potential be assessed spectrally? / S. Elsayed, В. Mistele, U. Schmidhalter // Functional Plant Biology. - 2011. - Vol. 38. - P. 523 - 533.

51. Будаговский, А.В. Новый подход к проблеме функциональной диагностики растений / А.В. Будаговский, О.Н. Будаговская, Ф. Ленц // Аграрная наука. - 2009. - № 9. - С. 19 - 21.

52. Патент РФ № 2453829 М1ПК G01N21/64. Способ дистанционного определения функционального состояния фотосинтетического аппарата растений / Зуев

B.В., Зуева Н.Е., Правдин В.Л. - Заявка № 2010139735/28 от 27.09.2010. - Опубл. 20.06.2012, Бюл. № 17.

53. Yamadaand, N. Nondestructive measurement of chlorophyll pigment contentin plant leaves from three color eflectance and transmittance / N. Yamadaand, S. Fujimura. // Applied Optics. - 1991. - Vol. 30. - P. 3964 - 3973.

54. Патент РФ № 2381644 МПК A01G7/00. Способ экспресс-диагностики азотного питания растений / Александров М.Т., Афанасьев P.A., Гапоненко О.Г., Хо-менко В.А., Смышляев Г.В. - Заявка № 2007136907/12 от 05.10.2007. - Опубл. 20.02.2010, Бюл. № 5.

55. Патент РФ № 2461814 Int. C1 G01N21/35. Method for determining moisture content in leaves of plant in vivo / Akchurin G.G., Akchurin G.G. - Заявка № 2011102428/28 от 24.01.2011. - Опубл. 20.09.2012, Бюл. № 26.

56. Патент РФ № 2354104 МПК A01G7/00. Способ и устройство определения фотоэлектрической, тепловой и фотобиохимической-фотосинтезной эксергии для трех видов преобразования энергии солнечного излучения / Гришин A.A., Гришин А.П., Гришин B.A., Свентицкий И.И., Стребков Д.С. - Заявка № 2007139200/12 от 24.10.2007. - Опубл. 10.05.2009, Бюл. № 13.

57. Патент РФ № 2350068 МПК A01G7/00. Способ и устройство автоматического управления продукционным процессом растений с учетом самоорганизации / Свентицкий И.И., Королев B.A., Aлхазова Е.О. - Заявка № 2007103927/12 от 02.02.2007. - Опубл. 27.03.2009, Бюл. № 9.

58. Ax. № 1496703 МПК A01G7/00. Способ диагностики функционального состояния растений / Балаур Н.С., Копыт М.И. - Заявка № 4100723/31-15 от 05.08.1986. - Опубл. 30.07.1989, Бюл. № 28.

59. Ax. № 1496705 МПК A01G7/00. Устройство для измерения динамики роста и температуры растения / Ллейников A.(. - Заявка №2 4310487/30-15 от 29.09.1987. - Опубл. 30.07.1989, Бюл. № 28.

60. Патент РФ № 2075920 МПК A01G7/00. Способ роста и развития растений / Куцакова В.Е., Чечеткин П.И., Зденек П., Уткин Ю.В., Бурова Т.Е., Бурень В. М., Кононов A.H. - Заявка № 94039198/15 от 20.10.1994. - Опубл. 27.03.1997.

61. Патент РФ № 2477039 МПК A01G7/00, G01B5/20. Способ измерения формы листьев у древесных растений / Мазуркин П.М., Малинина Е.С. - Заявка № 2011138039/13 от 15.09.2011. - Опубл. 10.03.2013, Бюл. № 7.

62. Патент РФ № 2466351 МШК G01B5/26. ^особ измерения площади листьев у древесных растений / Мазуркин П.М., Щербакова Э.С. - Заявка №2 2011123352/28 от 08.06.2011. - Опубл. 10.11.2012, Бюл. № 31.

63. А.с. № 1105155 МПК A01G7/00, G01B5/08. Устройство для контроля относительного изменения тургесцентности / Балашов А.Н., Рубинштейн Д. С. - Заявка № 3562469/30-15 от 11.03.1983. - Опубл. 30.07.1984, Бюл. № 28.

64. Лаборатория функциональной диагностики растений «Аквадонис» - Режим доступа: https://gidroponik.com/laboratoriya-funkcionalnoy-diagnostiki-rasteniy-quotakvadonisquot (дата обращения: 01.09.20).

65. Измерительный прибор - LASA AGRO 2800 - Режим доступа: http://www.promtehlab.ru/catalog/1473/ (дата обращения: 01.09.20).

66. Лаборатория функциональной диагностики «''Агровектор'' ПФ-014» - Режим доступа: http://proflab.com.ua/produkt/product-details/1918-laboratoriya-funkcional-noj-diagnostiki-agrovektor-pf-014.html (дата обращения: 01.09.20).

67. Walz. Systems Chl Fluorescence & P700 Absorbance - Режим доступа: https://www.walz.com/products/chl_p700/overview.html (дата обращения: 01.09.20).

68. Opti-Sciences. The Standard in Plant Stress Measurement Systems - Режим доступа: http://www.optisci.com (дата обращения: 01.09.20).

69. Fedack, V. Portable chronofluorometer for express-diagnostics of photosynthesis Proc. / V. Fedack, O. Kytaev, V. Romanov, I. Voytovych // IDAACS'2005. - Sofia, Bol-garia. - 2005. - P. 287 - 288.

70. Voitovich, I.D. Intellectual sensors / I.D. Voitovich, V.M. Korsunskij // Kiev, NAN Ukraine, V.M. Glushkov Institute of Cybernetics. - 2007. - 514 Р.

71. Бедненко, T. Портативный хронофлуорометр для экспресс-диагностики фотосинтеза / T. Бедненко, П. Клочан, В. Корсунский // Электронные компоненты и системы. - 2003. - № 12. - С. 23 - 25.

72. EARS Plant Photosynthesis Monitoring (EARS-P2M) - Режим доступа: https://www.earsppm.com/ (дата обращения: 01.09.20).

73. Кувалдин, Э.В. Фотометры для измерения коэффициентов отражения природных объектов в спектральной области излучения солнца / Э.В. Кувалдин // Научное приборостроение. - 2005. - № 1(15). - С. 21-28.

74. Экспресс-диагностика состояния растений - Режим доступа: http://agri-news.m/zhumal/2007/№3/2007/rastemevodstvo/ekspress-diagnostika-sostoyaniya-rastenij.html (дата обращения: 01.09.20).

75. Кувалдин, Э.В. Дистанционный и контактный приборы для диагностики состояния растений // Оптический журнал. - 2013. - № 80(11). - С. 68 - 77.

76. Trimble (официальный сайт) - Режим доступа: http://agromonitoring.ru/cata-log/sensorj/ (дата обращения: 01.09.20).

77. Agricon (Verlässlichkeit, Ordnung und Präzision im Pflanzenbau) - Режим доступа: http://www.n-sensor.de/ (дата обращения: 01.09.20).

78. Rometron. Intelligent Agricultural Solutions - Режим доступа: https://www.ro-metron.nl/ (дата обращения: 01.09.20).

79. Якушев, В.П. Опыт применения и перспективы развития технологий дистанционного зондирования Земли для сельского хозяйства / В.П. Якушев, Н.Н. Ду-бенок, Е.А. Лупян // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2019. - № 3(16). - С. 11 - 23.

80. Жуков, М.В. Исследование микро- и наноструктуры гидрофобной поверхности растений / М.В. Жуков // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. - 2014. - № 2(90). - С. 86 - 92.

81. Атрашевский, Ю.И. Спектрополяризационная оптическая диагностика поверхности и внутренней структуры растительных листьев / Ю.И. Атрашевский, В.В. Сикорский, Г.Ф. Стельмах // Наука - образованию, производству, экономике. - Т. 3. - Минск: БНТУ, 2013. - 342 с.

82. Бондарева, Л.А. Исследование шероховатой поверхности листьев растений / Л.А. Бондарева, М.В. Суханова // Фундаментальные проблемы техники и технологии. - 2014. - № 1. - С. 144-151.

83. Жумарь, А.Ю. Зондирование листьев растений поляризованным излучением He-Ne лазера / А.Ю. Жумарь, О.В. Царюк //Лазерная и оптико-электронная техника, 2005.

84. ГОСТ 25142-82 (CT СЭВ 1156-78). Шероховатость поверхности. Термины и определения. - М.: Стандартинформ, 2018. - 16 с.

85. Zhang, Z. Roughness measurement of leaf surface based on shape from focus / Z. Zhang, F. Liu, Z. Zhou, et al. // Plant Methods. - 2021. - 17 (72).

86. Франсон, M. Оптика спеклов: пер. с фр. под ред. Ю.И. Островского / М. Франсон. // М.: Мир, 1980. - 171 с.

87. Тарлыков, В.А. Основы когерентной и статистической оптики - Режим доступа: http://de.ifmo.ru/--books/0049/ch34.htm (дата обращения 01.09.20).

88. Мерзляк, М.Н. Спектры отражения от листьев и плодов при нормальном развитии, старении и стрессе / М.П. Мерзляк, А.А. Гительсон, С.И. Погосян и др. // Физиология растений. - 1997. - № 5(44). - С. 707 - 716.

89. Мерзляк, М.Н. Пигменты, оптика листа и состояние растений / М.Н. Мерзляк // Соросовский образовательный журнал, 1998. - № 4. - С. 19 - 24.

90. Березина, Н.А. Экология растений / Н.А. Березина, Н.Б. Афанасьева // М.: Издательский центр «Академия», 2009 - 400 с.

91. Тимченко, Е.В. Дифференциальные оптические методы контроля состояния растений: дис. & к-та физ.-мат. наук: 01.04.05 / Тимченко Елена Владимировна. -Самара, 2009. - 117 с.

92. Онлайн энциклопедия. Физиология растений. Пигменты фотосинтеза - Режим доступа: http://fizrast.ru/fotosintez/pigmenty.html (дата обращения 01.09.20).

93. Мерзляк, М.Н. Использование спектроскопии отражения в анализе пигментов высших растений / М.Н. Мерзляк, А.А. Гительсон, О.Б. Чивкунова и др.// Физиология растений. - 2003. - № 5(50). - С. 785 - 792.

94. Rabinovich, E. Fotosintez (Photosynthesis). Vol. 2 // Moscow, 1953. - 648 p.

95. Якушев, В.П. Оптические критерии при контактной и дистанционной диагностике состояния посевов / В.П. Якушев, Е.В. Канаш, Ю.А. Осипов, и др.// Сельскохозяйственная биология. - 2010. - № 3. - С. 94 - 101.

96. Выгодская, Н.Н. Теория и эксперимент в дистанционных исследованиях растительности / Н.Н. Выгодская, И.И. Горшкова // Ленинград: Гидрометеоиздат, 1987 - 248 с.

97. Суханова, М.В. Обоснование оптимального выбора длины волны для проведения функциональной диагностики растений оптическим методом в условиях недостаточного влагообеспечения / Суханова М.В., Бондарева Л.А. // Фундаментальные и прикладные проблемы техники и технологии. - № 3 (341). - 2020. - С. 146 - 153.

98. Тимирязев, К.А. Избранные сочинения / К.А. Тимирязев. - М.: ОГИЗ-Сель-хозгиз, 1949. - Т. 1. - 695 с.

99. Lekner, J. Theory of Reflection, of Electromagnetic and Particle Waves / J. Lekner. - Springer, 1987. - 539 р.

100. Олейник, В.И Некоторые вопросы отражения лазерного излучения от шероховатых металлических поверхностей / В.И. Олейник, В.Н. Шмаров // Системи обробки шформаци. - 2005. - №3 (43). - С. 152 - 160.

101. Шмаров, В.Н. Физическая модель рассеяния лазерного излучения от статистически шероховатых металлических поверхностей с крупномасштабными не-однородностями / В.Н. Шмаров // Радиотехника. - 2004. - № 3. - С. 4 - 9.

102. Братченко, И.А. Моделирование влияния покровных тканей растения на характеристики рассеянного обратного излучения / И.А Братченко, В.П. Захаров, Е.В. Тимченко // Вестник Самарского государственного аэрокосмического университета. - 2008. - №2. - С. 117 - 122.

103. Ensikat, H.J. Superhydrophobicity in perfection: the outstanding properties of the lotus leaf / H.J. Ensikat, P. Ditsche-Kuru, C. Neinhuis, W. Barthlott // Beilstein J. Nanotechnol. - 2011. - №2. - P. 152 - 161.

104. Бондарева, Л.А. Функциональная диагностика растений с использованием отраженной листьями мощности излучения / Л.А. Бондарева, И.В. Пургина, М.В. Суханова // Биотехносфера. - 2017. - № 2(50). - С. 27 - 32.

105. Топорец, А.С. Оптика шероховатой поверхности / А.С. Топорец. - Л.: Ма-шиностроение,1988. - 191 с.

106. Исимару, А. Р аспространение и рассеяние волн в случайно -неоднородных средах / А. Исимару. - М: Мир, 1981.

107. Vogelmann, T.C. Plants as Light Traps / Т.С. Vogelmann, L.O. Bjorn // Phisiol. plant. - 1986. - Vol. 68.

108. Jacquemoud, S. PROSPECT: a model of leaf optical properties spectra / S. Jacquemoud, F. Baret // Remote Sensing Environ. - 1990. - Vol. 34. - P. 75 - 91.

109. Feret, J.-B. PROSPECT-4 and 5: Advances in the leaf optical properties model separating photosynthetic pigments / J.-B. Feret, C. François, G.P. Asner, et al. // Remote Sensing of Environment, 2008. - №112. - Р. 3030 - 3043.

110. Dawson, T.P. LIBERTY-Modeling the Effects of Leaf Biochemical Concentration on Reflectance Spectra / T.P. Dawson, P.J. Curran, S.E. Plummer // REMOTE SENS. ENVIRON. - New York, 1998.

111. LEAFMOD: A new within-leaf radiative transfer model - Режим доступа : https://arizona.pure.elsevier.com/en/publications/leafmod-a-new-within-leaf-radiative-transfer-model (дата обращения 23.09.20).

112. Allen, W.A. Interaction of isotropic light with a compact leaf / W.A. Allen, H.W. Gausman, et al. // J. Opt. Soc. Am. - 1969. - Vol. 59. - Р.1376 - 1379.

113. Fourty, T. Optical properties of dry plant leaves with explicit description of their biochemical composition: direct and inverse problems / T. Fourty, F. Baret, S. Jacquemoud, et al. // Remote Sens. Environ. - 1996. - Vol. 56. - Р. 104 - 117.

114. Veyrat, S. Modélisation des propriétés optiques des feuilles / S. Veyrat. // Mémoire de DEA, Université de Clermont Ferrand / INRA. - 1999. - 98 р.

115. Jacquemoud, S. Comparison of four radiative transfer models to simulate plant canopies reflectance - Direct and inverse mode / S. Jacquemoud, C. Bacour, et al. // Remote Sensing of Environment. - 2000. - Vol. 74. - Р. 471 - 481.

116. Ceccato, P. Detecting vegetation water content using reflectance in the optical domain / P. Ceccato, S. Flasse, S. Tarantola, et al. // Remote Sensing of Environment. -2001. - Vol. 77. - Р. 22 - 33.

117. Bacour, C. Design and analysis of numerical experiments to compare four canopy reflectance models / C. Bacour, S. Jacquemoud, Y. Tourbier, et al. // Remote Sensing of Environment. - 2002. - Vol. 79(1). - P. 72 - 83.

118. Kubelka, P. Ein beitrag zur optik der farbanstriche / P. Kubelka, F. Munk // Zeitschrift fur Technische Physik. - 1931. - Vol. 12. - P. 593 - 601.

119. Allen, W.A. Interaction of light with a plant canopy / W.A. Allen, A.J. Richardson // J. Opt. Soc. Am. - 1968. - Vol. 58(8). - P. 1023 - 1028.

120. Fukshansky, L. Estimation of optical parameters in a living tissue by solving the inverse problem of the multiflux radiative transfer / L. Fukshansky, N. Fukshansky-Ka-zarinova, et al. // Appl. Opt. - 1991. - Vol. 30. - P. 3145 - 3153.

121. Yamada, N. Nondestructive measurement of chlorophyll pigment content in plant leaves from three-color reflectance and transmittance / N. Yamada, S. Fujimura // Appl. Opt. - 1991. - Vol. 30. - P. 3964 - 3973.

122. Ma, Q. Transmission, reflection, and depolarization of an optical wave for a single leaf / Q. Ma, A. Ishimaru, P. Phu, Y. Kuga // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. - 1990. - Vol. 28(5). - P. 865 - 872.

123. Tucker, C.J. Leaf optical system modeled as a stochastic process / C.J. Tucker, M.W. Garratt // Appl. Opt. - 1977. - Vol. 16(3). - P. 635 - 642.

124. Maier, S.W. SLOP: A revised version of the stochastic model for leaf optical properties / S.W. Maier, W. Lüdeker, K.P. Günther // Remote Sens. Environ. - 1999. -Vol. 68(3). - P. 273 - 280.

125. Gabrys-Mizera, H. Model considerations of the light conditions in noncylindri-cal plant cells / H. Gabrys-Mizera // Photochemistry and photobiology. - 1976. - Vol. 24. - P. 453 - 461.

126. Bone, R.A. Epidermal cells functioning as lenses in leaves of tropical rain forest shade plants / R.A. Bone, D.W. Lee, J.M. Norman // Applied Optics. - 1985. - Vol. 24(10). - P. 1408 - 1414.

127. Govaerts, Y. Raytran: a Monte Carlo ray-tracing model to compute light scattering in three-dimensional heterogeneous media / Y. Govaerts, M. Verstraete // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. - 1998. - Vol. 36(2). - P. 493 - 505.

128. Baranoski, G.V.G. A non-deterministic reconstruction approach for isotropic reflectances and transmittances / G.V.G., Baranoski, J.G. Rokne // Journal of Visualization and Computer Animation. - 1999. - Vol. 10(4). - P. 225 - 231.

129. Baranoski, G.V.G. Efficiently simulating scattering of light by leaves / G.V.G., Baranoski, J.G. Rokne // Visual Computer. - 2001. - Vol. 17(8). - P. 491 - 505.

130. PROSPECT + SAIL models: A review of use for vegetation - Режим доступа: http://www.ipgp.fr/en/node/8279 (дата обращения 05.10.20).

131. Tageyeva, S.V. Study of optical properties of leaves depending on the angle of light incidence / S.V. Tageyeva, A.B. Brandt // B.C.C.B. Buchmann, Elsevier Publishing Company (Amsterdam). - 1961. - P. 163 - 169.

132. Шульгин, И.А. О характере отражения лучистой энергии в зависимости от строения листа / И.А. Шульгин, B.C. Хазанов, А.Ф. Клешнин // Доклады Академии наук. - 1960. - № 2(134). - C. 471 - 474.

133. Breece, H.T. Bidirectional scattering characteristics of healthy green soybeans and corn leaves in vivo / H.T. Breece, R.A. Holmes // Appl. Opt. - 1971. - Vol. 10(1). -P. 119 - 127.

134. Vanderbilt, V.C. Polarization of light by vegetation / V.C. Vanderbilt, L. Grant, S.L. Ustin // Photon-Vegetation Interactions: Applications in Optical Remote sensing and Plant Ecology (J. Ross & R.B. Myneni, Eds.). - Springer-Verlag. - 1990. - P. 194 - 228.

135. Walter-Shea, E.A. Leaf bidirectional reflectance and transmittance in corn and soybean / E.A. Walter-Shea, J.M. Norman, B.L. Blad //Remote Sens. Environ. - 1989. -Vol. 29. - P. 161 - 174.

136. Пушкарева, А.Е. Методы математического моделирования в оптике биоткани / А.Е. Пушкарева // СПб: СПбГУ ИТМО, 2008. - 103 с.

137. Кошеляев, Е.М. Диффузное отражение света от шероховатых поверхностей / Е.М. Кошеляев, В.П. Бородулин, А.П. Замбржикий, А.А. Пузанов // Вестн. Моск. Ун-та. Сер. Физика, Астрономия. - 1977. - № 5(18). - С. 25 - 34.

138. ГОСТ 26302-2021. Стекло. Методы определения коэффициентов направленного пропускания и отражения света. - М.: оссийский институт стандартизации, 2021. - 11 с.

139. Sonke, J. The Optics of Life: A Biologist's Guide to Light in Nature / J. Sonke // Princeton University Press. - 2012. - 376 c.

140. Патент РФ №2710009 G01B 11/30, A01G 25/16. Устройство для определения влагообеспеченности лиственных растений / Бондарева Л.А., Суханова М.В. - Заявка № 2019115575 от 21.05.2019. - Опубл. 23.12.2019 г., Бюл. №36.

141. Разновидности материалов для изготовления корпусов - Режим доступа: https://www.smalley.eom/sites//files/pdfs/CS2015.pdf (дата обращения 01.09.20).

142. L-7113SF6C (L-53SF6C) - Режим достапа: http://lib.ehipdip.ru/151/D0C000151610.pdf (дата обращения 01.08.20).

143. Алюминированное зеркальное покрытие M-13508 - Режим доступа: http://everyspee.eom/MIL-SPECS/MIL-SPECS-MIL-M/MIL-M-13508C_5735/ (дата обращения 01.08.20).

144. SFH229 silicon-pin-photodiode - Режим доступа: https://www.mouser.eom/ds/2/311/SFH%20229%20FA-335485.pdf (дата обращения 01.08.20).

145. ГОСТ 9378-93. Образцы шероховатости поверхности (сравнения). Общие технические условия. - М.: Издательство стандартов, 1996. - 12 с.

146. Патент РФ №>2719788 A01G 7/04, G01N 21/17. Способ оценки функционального состояния растений для определения их потребностей в воде / Бондарева Л.А., Суханова М.В. - Заявка № 2019115574 от 21.05.2019. - Опубл. 23.04.2020 г., Бюл. № 12.

147. Суханова, М.В. Измерительное устройство для определения уровня влагообеспеченности лиственных растений / Л.А. Бондарева, М.В. Суханова // Автоматизация в промышленности. - 2021. - № 2. - С. 15 - 19.

148. Simko, I. Aeeuraey, reliability, and timing of visual evaluations of deeay in fresh-eut lettuee / I. Simko, R.J. Hayes // PLoS ONE. - 2018. - Vol. 13(4). - Р. 1 - 18.

149. Bardsley, S.J. Reliability and aeeuraey of visual methods to quantify severity of foliar baeterial spot symptoms on peaeh and neetarine / S.J. Bardsley, H.K. Ngugi // Plant Pathol. - 2013. - Vol. 62(2). - Р. 74 - 460.

150. Nita, M. Reliability and accuracy of visual estimation of Phomopsis leaf blight of strawberry / M. Nita, M.A. Ellis, L.V. Madden // Phytopathology. - 2003. - Vol. 93(8). - P. 995 - 1005.

151. Yadav, N.V.S. Development and validation of standard area diagrams to aid assessment of pecan scab symptoms on fruit / N.V.S. Yadav, S.M. de Vos, C.H. Bock, B.W. Wood // Plant Pathol. - 2013. - Vol. 62(2). - P. 325 - 335.

152. Боме, H.A. Современные технологии изучения и сохранения генетических ресурсов. Ч.П. Полевые методы исследования культурных растений / H.A. Боме, К.П. Королев, H.B. Тетянников, А./. Боме // Тюмень: Издательство Тюменского государственного университета. - 2018. - 46 с.

153. Сошникова, Л.А. Многомерный статистический анализ в экономике: учеб. пособие для вузов / Л.А. Сошникова, B.H. Тамашевич, Т.Е. Уебе, М. Шефер // М.:ЮНИТИ, 1999. - 598 с.

154. Тайдышев, И.П. Моделирование стохастических и детерминированных систем: Руководство пользователя программы AtteStat. - Курган, 2015.

155. Hardle, W. Applied Multivariate Statistical Analysis / W. Hardle, L. Simar // Berlin Heidelberg: Springer, 2007. - ISBN 3-540-03079-4.

156. Sasaki, Y. The truth of the F-measure. - 2007. - P. 1 - 5. - Режим доступа: https://www.researchgate.net/publication/268185911_The_truth_of_the_F-measure.

157. Basic physics of transpiration at plant leaves. - Режим доступа: http://bbrc.pos-tech.ac.kr/rb/?r=home&m=bbs&bid=research01&p=2&uid=999 (дата обращения 01.08.20).

158. Бондарева, Л.А. Оценка функционального состояния растений по наличию зеркальной составляющей в отраженном световом потоке от их листьев / Л.А. Бондарева, М.В. Суханова // Биомедсистемы. - P.: Book Jet. - 2018. - С. 35 - 37.

159. ТОСТ Р 55702-2013. Источники света электрические. Методы измерений электрических и световых параметров. - М.: Стандартинформ, 2016. - 58 с.

160. ТОСТ 17772-88. Приёмники излучения полупроводниковые фотоэлектрические и фотоприемные устройства. - М.: Издательство стандартов, 1988. - 85 с.

161. Суханов, В. Исследование характеристик фотоприёмного устройства для денситометрического комплекса / В. Суханов, В. Забродский, П. Аруев, Е. Шерстнев, П. Втулкин, С. Марченко // Фотоника. - 2014. - № 1(43). - С. 74 - 84.

162. Суханова, М.В. Информационно-измерительная система контроля влагообеспеченности растительных объектов / М.В. Суханова, К.В. Подмастерьев, Л.А. Бондарева // Биомедсистемы. - Рязань: Book Jet. - 2020. - С. 55 - 58.

Приложение А

Таблица - Перечень объектов и видов экспериментальных исследований

№ п/п Период Название исследования Объекты исследования Кол-во есто проведения исследования

1 01.09. 201616.09. 2016 Исследование уровня отраженной мощности смешанного излучения БИК диапазона от листьев растений в зависимости от их функционального состояния до и после полива Бальзамин, Пеларгония обыкновенная, Пеларгония королевская, Пилея, Фиалка 12 Комнатные условия

2 18.09. 201616.10. 2016 Исследование уровня отраженной мощности излучения БИК диапазона от листьев растений в зависимости от воздействующих факторов внешней среды Орхидея (4шт), Гардения (2 шт), Мон-стера (3 шт) 9 Комнатные условия

3 08.01. 201725.01. 2017 Исследование возможности измерения зеркальной и диффузной составляющих смешанного отраженного потока Монстера, Роза, Имбирь, Фикус, Орхидея, Герань, Шеф-флера, Гардения 14 Комнатные условия

4 10.04. 201720.04. 2017 Исследование динамики изменения зеркальной и диффузной составляющих отраженного светового потока для всех листьев одного растения Плектрантус кустарниковый, Пеперо-мия туполистная, Пилея 70 Лабораторные условия

5 24.07. 201701.08. 2017 Исследование динамики изменения зеркальной и диффузной составляющих отраженного светового потока от листьев растений Шлюмбергера, Пе-перомия туполистная, Мелисса, Фиалка, Орхидея 15 Лабораторные условия

6 10.10. 201717.10. 2017 Исследование изменения зеркальной и диффузной составляющих смешанного отраженного потока от листьев растений при их обильном поливе Фиалка, Пилея, Мелисса, Роза, Фикус Бенджамина, Пепе-ромия туполистная, Сансевьера, Монстера, Традесканция покрывальчатая 13 Лабораторные условия

7 10.11. 201717.11. 2017 Исследование изменения отражательных свойств листьев растений при дозированном поливе Синадениум (2 шт), Рео (3 шт), Хойя (2 шт), Диффенбахия 8 Лабораторные условия

8 11.07. 201814.08. 2018 Исследование отражательных свойств листьев растений, произрастающих в условиях тепличного хозяйства Томат, перец, огурец 90 Тепличное хозяйство

9 10.08. 201814.08. 2018 Исследование отражательных свойств листьев растений, произрастающих в полевых условиях Кукуруза, редис, пекинская капуста, виноград 85 Полевые условия

10 15:0018:10 15.11. 2019 Исследование способности растений к восстановлению их функционального состояния Герань, елисса, Комнатный бамбук, Фиалка, Сингониум, 12 Комнатные условия

11 25.08. 202005.09. 2020 Исследование отражательных свойств листьев растений, произрастающих в полевых условиях Брокколи, цветная капуста, кабачок, фасоль 40 Полевые условия

12 03.05. 202208.06. 2022 Исследование изменения оптических свойств (зеркальной составляющей отраженного излучения) листьев растений в процессе их роста Перец, томаты (рассада) 30 Комнатные условия