ИСТИНА

В работе изучены изменения пространственно-разрешённых оптических характеристик растительных объектов, их связь с функциональным состоянием и биохимическим составом. Предложен подход к количественному описанию пространственной гетерогенности плодов и листьев по содержанию пигментов, а также по темпам созревания и старения. Выявлено, что максимальная точность при обработке спектральных изображений растений методами машинного обучения достигается при совместном анализе морфологических и спектральных характеристик растительных объектов. Разработан метод неинвазивного мониторинга глубины зимнего покоя растений яблони. Разработанные подходы, основанные на синтезе классических методов оптической спектроскопии растений и современных алгоритмов компьютерного зрения, позволят создавать высокопроизводительные, массовые и неинвазивные экспресс-методы фенотипирования растений, значительно расширяя возможности исследования механизмов их акклимации к стрессам, развития и продуктивности.