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≥≥≥≥沪公网安备31011502000118号原始软件出版物uFTIR:一个R软件包,用于处理使用µFTIR显微镜捕获的环境样品的高光谱图像法比奥·科拉迪尼a,b,佩尼,尼古拉斯·贝里奥b,c,埃斯佩兰萨·韦尔塔-卢安加b,d,维奥莱特·盖森baInstituto de Investigaciones Agroplastarias,INIA La Platina,Casilla 439,Correo 3,Santiago,Chileb荷兰瓦赫宁根大学土壤物理和土地管理研究组&,Droevendaalsesteeg 3,6708PBc可持续利用、管理和土壤和水的改良研究小组,卡塔赫纳理工大学,Paseo Alfonso XIII,卡塔赫纳,西班牙(显示地图)dAgroecología,El Colegio de la Frontera Sur,Unidad Campeche,Av Polígono s/n,Cd. 天气-坎佩切,墨西哥ar t i cl e i nf o文章历史记录:收到2020年收到修订版2021年8月4日接受2021年保留字:高光谱图像环境监测红外显微镜塑料污染a b st ra ctuFTIR是一个R软件包,它实现了一种自动方法来分析µFTIR高光谱图像,重点关注环境样品中的微塑料识别该软件包在库搜索方法中使用光谱角映射算法执行它与其他用于光谱分析的R软件包相互作用。它将其输出作为光栅和矢量文件导出,可以在通用地理信息系统软件中进行后处理。该软件包是围绕模块化开发、兼容性和开源软件的原则设计的。我们希望我们的贡献将有助于研究人员确定生态系统中微塑料的发生率版权所有©2021作者。由爱思唯尔公司出版这是CC BY许可下的开放获取文章(http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)中找到。代码元数据当前代码版本v0.1.1用于此代码版本的代码/存储库的永久链接https://CRAN.R-project.org/package=uFTIRhttps://github.com/ElsevierSoftwareX/SOFTX_2020_170代码海洋计算胶囊https://doi.org/10.24433/CO.5579643.v1法律代码许可证GPL-3使用git的代码版本控制系统使用的软件代码语言、工具和服务R C++11编译要求、操作环境依赖性64位操作系统R环境3. 五、2GDAL二、四、0项目5. 二、0GEOS3. 7 .第一次会议。1个C++11R包:Rcpp,RcppArmadillo,raster,sp,rgdal。如果可用,链接到开发人员文档/手册https://cran.r-project.org/web/packages/uFTIR/uFTIR.pdf问题支持电子邮件fabio. inia.cl通讯作者:Instituto de Investigaciones Agrologarias,INIALa Platina,Casilla 439,Correo 3,Santiago,Chile.电子邮件地址:fabio. inia.cl(Fabio Corradini).https://doi.org/10.1016/j.softx.2021.1008572352-7110/©2021作者。 由Elsevier B.V.出版。这是一篇开放获取的文章,使用CC BY许可证(http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)。可在ScienceDirect上获得目录列表SoftwareX期刊主页:www.elsevier.com/locate/softxFabio Corradini,Nicolas Beriot,Esperanza Huerta-Lwanga etal.沪公网安备31011502000118号2≥≥≥≥软件元数据当前软件版本v0.1.1此版本可执行文件的永久链接https://CRAN.R-project.org/package=uFTIR法律软件许可证GPL-3计算平台/操作系统Linux,Microsoft Windows安装要求&依赖64位操作系统R环境3.五、2GDAL二、四、0项目5. 二、0GEOS3. 7 .第一次会议。1个C++11R包:Rcpp,RcppArmadillo,raster,sp,rgdal。在Microsoft Windows上安装GDAL、GEOS和PROJ的本地版本。如果可用,请链接到用户手册-如果正式出版,请在参考列表中引用该出版物https://cran.r-project.org/web/packages/uFTIR/uFTIR.pdf技术支持电子邮件fabio. inia.cl1. 动机和意义在过去的十年中,科学界对微塑料污染环境的关注已经扩大,达到了公众的观点,并在政治议程中定位[1,2]。有了科学家们收集的所有证据,可以想象决策者将促进常规环境监测计划。然而,有一个问题可能会阻碍这些举措的发展。这个问题多年来一直阻碍着研究.科学家们尚未就量化或识别环境样品中微塑料的标准方法达成一致[4,5]。这个问题不仅阻碍了未来的监测计划,而且还妨碍了研究比较和元数据分析[6]。到目前为止,科学家们主要使用单一目的的方法和较低的实验室自动化来解决微塑料污染[7]。缺乏标准化的方法是这种方法的结果[8]。现有的分析方法提出了三步分析,考虑提取,仪器检测,颗粒识别和计数。尽管每个步骤都缺乏标准,但科学家们最难使用单一方法或仪器实现颗粒定量和颗粒计数[9]。通常,方法集中在一个或另一个,手动识别是最繁琐的步骤[7]。解决为了解决这个问题,科学家们提出了包括实验室自动化在内的工作流程。实验室自动化有两个方面:硬件和软件。该行业已经解决了硬件要求,科学家拥有能够识别塑料聚合物的设备[7,8,10]。总结监测效果的文献综述将FTIR光谱法确定为用于识别塑料聚合物的最常用方法[11为了提供一个完整的解决方案,制造商耦合FTIR光谱仪与显微镜。µFTIR仪器的使用然而,制造商不提供工具来自动分析输出图像。在软件方面,公司没有提供内置的解决方案来自动处理输出图像Agilent Cary 620 FTIR光谱仪等设备配有(专有)软件,该软件仅具有基本像素分类功能[14]。这种情况在其他设备中并不少见[7]。研究人员已经率先提出了不同的方法来满足基于机器学习[15批量库检索占主导地位[7,8,24]。批量图书馆搜索的优点是,它可以通过实现新的或扩展的参考库来快速适应,但它可能是计算密集型的[21]。最近,研究人员通过在搜索之前对光谱进行聚类来优化该方法[22]。一个地球科学家在分析光谱数据时遵循的方法[25]。科学家们已经实施了一些替代方案,以克服µFTIR仪器供应商官 方 支 持 的 软 件 的 缺 乏 环 境 中 MicroPlastics 的 系 统 识 别(siMPle)软件是迄今为止在一个套装中的替代品的良好代表[20]。该软件有一些局限性。首先,它在处理大文件时有缺点-单个示例文件大小从12 GB开始。其次,开发人员限制对源代码的访问,减少了软件修改和适应特定研究需求的可能性[19,26]。第三,代码该软件将分析可能性限制为两种算法来预处理数据(计算光谱的一阶或二阶与典型的光谱分析步骤相比,这些选项不足[27]。鉴于软件的局限性,我们着手开发一个程序,该程序能够基于值 得 信 赖 和 可 重 复 的 研 究 原 则 自 动 分 析µFTIR 图 像 ( 参 见Chambers我们的主要目标是一套用于分析µFTIR光谱仪输出的前端工具。我们的主要重点是其在环境研究中的应用,特别是微塑料分析。我们通过编写一个R包来实现我们的目标,该包围绕模块化开发、兼容性和开源软件的原则构建了一个图书馆搜索工作流程。在本文中,我们介绍了uFTIR R软件包的架构,描述了它的功能,提出了一个土壤样品的一步一步的处理,并与替代软件(siMPle)的结果进行对比。2. 概念化和要求2.1. 分析步骤高光谱图像的分析包括我们独立处理的五个顺序步骤:加载,预处理,处理,后处理和总结(见图1)。①的人。uFTIR软件包的当前版本(v0.1.1)实现了处理Agilent Resolutions Pro软件输出文件的所有分析步骤[14]。Agilent Resolutions Pro软件随Agilent µFTIR 显 微 镜 和 台 架 ( Agilent Technologies , Inc. ,USA),共同构成了安捷伦用于FTIR显微镜分析的套装。Agilent制造商提供三种Fabio Corradini,Nicolas Beriot,Esperanza Huerta-Lwanga etal.沪公网安备31011502000118号3图1.一、 uFTIR R封装架构。蓝色框聚集了包执行的进程,所有这些进程都在R环境中。红框表示每个分析步骤。灰色箭头显示如何读取马赛克文件。通过调用mosaic_sam函数,用户可以在一次调用中处理每个mosaic*(子)文件。summary方法返回一个三列的表,其中包含有关粒子数量、它们的面积以及它们对应的簇或物质的信息。该方法对可保存为ESRI shapefile格式的图像进行矢量化。(For对本图图例中所指颜色的解释,读者可参考本文的网络版物镜配备显微镜; 4x,15 x和25 x,产生的图像像素大小为20.6,5.5和1。1μ m。Agilent Resolutions Pro Software只能执行像素级库搜索,以将其输出与已知参考进行比较。该软件附带了一个用于塑料聚合物识别的(专用)光谱库,安捷伦的软件存储图像以具有特殊特征的文件格式,我们将其用作在uFTIR中开始微塑料识别分析的在下一节中,我们将描述图像特征。值得注意的是,尽管我们专注于分析和比较安捷伦的FTIR显微镜图像,该软件包适用于任何高光谱图像。我们在这里使用安捷伦图像的情况:(a)它说明了封闭源格式对科学造成的困难;(b)它代表了最困难的分析场景。2.2. 输入文件在本小节中,我们提出了扩展R读取功能以加载AgilentAgilent的FTIR显微镜有两种主要的输出文件格式。在其最简单的使用中,显微镜拍摄单个瓦片的光谱;在固定位置拍摄的单个高光谱图像。马赛克将单个平铺格式扩展到多个图像。马赛克构成了所有自动化工作的工作马它们允许用户拍摄比地面更大区域的高光谱图像显微镜视野当使用马赛克方法时,用户先验地定义要记录的区域然后,显微镜拍摄图像并移动托盘,直到覆盖整个区域。因此,马赛克图像是多个单个图像(块)的记录,具有标识它们的标题。安捷伦的输出格式给后期处理带来了挑战。安捷伦它确实提供了一个翻译功能,将文件转换为ENVI,另一个专有软件,通常用于分析空间图像。目前,Comprehensive R Archive Network(CRAN)不注册任何软件包来读取Agilent文件格式。虽然R软件包caTools可以将ENVI文件加载到内存中[28],但问题仍然存在,因为马赛克文件通常太大,无法在不首先处理它们的情况下加载2.3. 参考图书馆图书馆检索方法依赖于综合参考图书馆的可用性。不幸的是,研究人员无法免费获得这些资源。Primpke等人。[21]发表了第一个免费提供的专为微塑料识别量身定制的文库。该库包括270种物质,手动聚集在32个簇中,代表不同的塑料聚合物。它包括环境样品中常见的可能导致错误分类的其他聚合物,如甲壳素、纤维素和动物毛皮。自Primpke et al.图书馆是唯一的光谱Fabio Corradini,Nicolas Beriot,Esperanza Huerta-Lwanga etal.沪公网安备31011502000118号4库免费分发给科学家,我们将其作为附带数据包含在uFTIR包中。3. 软件描述3.1. 软件构架第1节中定义的科学背景和输入文件的特征是设计软件包原则的基石:研究人员是项目的最终用户。该程序必须是模块化的,并接受用户修改。该程序必须与已经实现的光谱分析处理算法兼容。该计划必须支持逐步检查模块的成功和用户探索。程序不得使主机内存过载。马赛克应该分块处理,因为它们对于个人计算机来说通常是很大的文件。内存密集型进程应该并行化,利用块处理方法。我们将应用程序实现为R包,并以地理信息系统(GIS)分析常用的格式定义其输出。这种方法有三个积极的后果。首先,R环境[29]已经为高光谱图像分析实现了各种工具。该计划可以与这些集成,如果用户想要扩展包年龄内置功能。其次,研究人员经常使用R环境来探索,处理和分析数据。他们对R环境的熟悉应该会软化我们软件的学习曲线。第三,环境研究人员至少有GIS和GIS软件的共同知识。GIS允许用户可视化、操作和处理空间数据。使用GIS格式的开源库和软件是免费的,并且维护良好(参见GDAL[30],GRASS [31]和QGIS [32])。研究人员可以使用这些西装来总结和检查数据。图1显示了软件包的一般工作流程。我们将工作流程细分为五个连续的步骤(参见第2.1节)。我们在3.2节中描述了每个特征及其特性。图3显示了处理环境样本时每个步骤的工作3.2. 软件功能R包uFTIR具有以下主要功能:读 文 件 。 uFTIR 软 件 包 定 义 了 两 个 类 来 操 作 AgilentResolution Pro FTIR 文 件 。 一 个 直 接 将 单 个 我 们 基 于Henderson的MATLAB解决方案实现读取过程的代码我们将MATLAB代码转换为R(单个瓦片)和C++(马赛克),以将读取功能导入R。预处理。该程序实现了三种方法来预处理光谱:缩放、计算一阶和二阶导数以及重采样。用户可以使用这些方法中的任何一种来预处理光谱。该程序包括一个额外的方法,允许用户定义的预处理功能。用户可以传递lambda函数或其他包中定义的函数。通过这些方式,用户可以执行其他常见的预处理步骤,例如应用图二. 记录用于验证匹配算法的每种塑料聚合物的光谱。黑线表示与目标聚合物匹配的所有像素的平均光谱,而蓝点线显示目标聚合物的光谱库的光谱。聚苯乙烯(a)对应于塑料杯样品,而聚苯乙烯(b)对应于聚苯乙烯标准品。过程目前,该软件包只实现了一个算法来匹配像素光谱与已知的参考。它使用R包RStoolbox [35]中实现的光谱角映射器(SAM)该算法成功识别不同的聚合物[36],为此,废物处理行业已经使用了超过15年[37]。然而,SAM算法只是所使用的经典方法之一······Fabio Corradini,Nicolas Beriot,Esperanza Huerta-Lwanga etal.沪公网安备31011502000118号5××∼表1验证试验中扫描和分析的聚合物:检出的微粒数量、总面积(像素2)、比例在总面积中,在同一图像中识别的其他聚合物,以及这些其他聚合物的面积(像素2)。聚合物部分区域其他区域(个)(像素2)(prop.)–(像素2)聚乙烯215,7050.96乙烯-醋酸乙烯酯679聚丙烯116,2960.99聚乙烯88聚苯乙烯116,351>0.99聚丙烯33聚苯乙烯标准116,3841–0用于高光谱图像分类。研究人员提出了算法优化[38,39]和替代方法[40]。软件包的模块化允许用户通过调用其他R软件包来添加新的处理算法后期处理。这个包实现了可选的后处理方法.平滑SAM算法输出的方法具有最高的相关性。该程序使用移动窗口来移除单点粒子[41,42]。检查并总结。为了检查库搜索算法的准确性,可以检索与特定物质或簇匹配的像素的光谱。该程序定义了在每一步绘制的方法,以允许逐步检查过程性能。summary方法返回一个三列的表,其中包含有关粒子数量、它们的面积以及它们对应的簇或物质的信息。用户可以将输出保存为常见的矢量或光栅格式。4. 算法确认尽管光谱映射算法可以很好地区分聚合物[36],但我们测试了它是否在uFTIR包中正确实施为此,我们记录了一个聚乙烯袋、两个塑料杯(一个由聚丙烯制成,另一个由聚苯乙烯制成)和一个聚苯乙烯标准薄膜(VARIAN P/N 883-9120)的光谱对于每种聚合物,在具有光谱分辨率的透射模式下记录单个瓦片。8 cm −1 通过3500-1300 cm-1的光谱范围8次扫描。数据记录为吸光度(%)。显微镜放大倍数为x4,像素大小分辨率为20. 6µ m。分析使用光谱的一阶导数。图像后处理包括使用33移动窗口我们使用了一个免费的光谱库进行库搜索[21]。结果表明,该算法在所有情况下都与预期的聚合物匹配(表1)。uFTIR正确分类所有像素标准聚苯乙烯薄膜的像素,以及聚苯乙烯杯的几乎所有像素。当对聚丙烯髋臼杯进行分类时,算法在1%的病例中混淆,将88个像素错误地归因于聚乙烯。对聚乙烯袋的分析成功率最低,错误分类了4%的像素。然而,该算法将这些像素归因于乙烯-醋酸乙烯酯,这是一种由聚乙烯和醋酸乙烯酯以10:1至10:4的比例组成的聚合物。图2显示了验证试验中使用的每种聚合物记录的平均光谱,并将其与参比光谱进行了对比。5. 说明性示例为 了 说 明 uFTIR 的 工 作 流 程 并 将 其 输 出 与 其 替 代 方 案(siMPle)进行比较,我们制备了一个土壤样品并捕获了其光谱信号(第5.1节)。我们使用uFTIR和siMPle软件(设置相似)处理图像(第5.2节)。Simple被开发用于使类似的分析过程自动化。为了产生可比较的结果,我们使用Primpke等人[21]的文库进行两种分析。第5.3节和第5.4节分别显示了uFTIR和siMPle的结果5.1. 样品制备和图像采集我们从档案中选择了一个土壤样本[43],通过Zhang等人的方法[44],每克土壤中含有1.4个塑料颗粒。将土壤样品悬浮于ZnCl2中,搅拌,离心,真空过滤三次。在澄清过程结束时,收集所有漂浮颗粒的过滤器(Whatman(R)Anodisc无机膜)准备用于µFTIR分析。µFTIR分析在透射模式下进行在整个光谱范围内的光谱分辨率为8 cm−13500-1300 cm-1和8次数据记录在吸光度(%)。 显微镜放大倍数为x4,像素大小分辨率为20。6µm。最终的马赛克包括64个瓦片和12Gb。收集到的图像显示,过滤器的下半部分放置了一个大的塑料颗粒。我们在Agilent的Resolution Pro软件中打开图像,并在颗粒内的10个随机像素中进行库搜索。我们使用了相关算法和poly_8内置库。在所有10次运行中,颗粒均与聚苯乙烯5.2. 硬件信息在HP EliteBook 840-g3、Intel(R)Core(TM)i7- 6600 UCPU@2.60 GHz(具有2个核心和4个线程以及8 GiB存储器)中使用uFTIR r-包和siMPle软件(参见第5.4节)进行图像分析测试环境是Windows 10企业版,R版本3.5.2,简单版本1.0.0。5.3. uFTIR预处理和结果使用包并行特征将图像处理为马赛克。预处理包括缩放和对光谱进行一阶导数。后处理包括平滑的图像与移动窗口的3 - 3像素和裁剪它的程度的过滤器,省去过滤器的聚丙烯支撑环。剪切蒙版是一个半径为490px的圆,其中心位于(512,512)px。图3显示了每个分析步骤的输出。分析显示过滤器上存在两种不同的聚合物簇。聚苯乙烯占主导地位,有3个颗粒占5000多个像素2。聚丙烯是另一种,具有48个颗粒和800像素2的总面积。表2报告了汇总的输出。图图3(f)示出了库光谱(蓝点)与匹配聚苯乙烯的3种颗粒的平均光谱(红色固体)之间的对应性。聚苯乙烯颗粒被破碎成三个颗粒。然而,其中两个具有2像素2的面积,一个包含>99%的颗粒面积。完成分析需要9分52秒(经过时间)。5.4. 简单预处理和结果预处理包括切出CO2信号和对光谱进行一阶导数。我们将简单的结果导出为逗号分隔,以便在R中进行总结 图图4示出了图像输出和大聚苯乙烯颗粒的特写。Fabio Corradini,Nicolas Beriot,Esperanza Huerta-Lwanga etal.沪公网安备31011502000118号6图三. uFTIR工作流程和环境样品不同步骤的分析:(a)将样品(视觉)图像加载到存储器中,(b)预处理光谱,运 行 库搜索算法(c)用平滑算法对图像进行后处理(移动窗口),(d)后处理图像,去除不必要的信息(剪辑),(e)通过在匹配给定聚合物的所有颗粒上追踪多边形来检查准确性(聚苯乙烯),(f)通过比较与给定聚合物匹配的所有颗粒的光谱信号(平均值)来检查准确度(聚苯乙烯-红色-实线)和聚合物(聚苯乙烯-红色-实线)的参考光谱在Primpke et al.图书馆[21]-蓝色虚线)。表2uFTIR分析总结表3Simple分析的简要总结群集名称的颗粒(个)总面积(像素2)群集名称的颗粒(个)总面积(像素2)动物皮毛15560,877聚丙烯26,6331,214,800甲壳素411,109未识别14,516608,093煤482239,974纤维素化学改性2,79327,192植物纤维433415,434丙烯酸酯/聚氨酯/清漆9053,249聚丙烯48791聚酰亚胺163,046聚苯乙烯35,224聚乙烯8782,864聚酯6001,940聚砜611,142聚己286974分析显示存在18种合成聚合物。表3显示了输出的综合。 聚苯乙烯颗粒。..匹配聚酰亚胺和聚砜(而不是聚苯乙烯)。siMPle仅识别了3个聚苯乙烯颗粒,总面积为9个像素。每个簇的大量粒子揭示了粒子分级的问题大量的聚丙烯-lene对应于过滤器的支撑环(见图2)。4(c))。程序没有要裁剪或平滑输出的功能软件花费50秒将图像转换为siMPle总时间为275 min。6. 影响uFTIR软件包提供了一个通用软件,用于自动化在µFTIR光谱仪中采集的高光谱图像其主要方向是微塑料检测。它为环境研究向前迈出了一步,因为它为研究人员提供了一种工具,以提高最先进分析方法的准确性。该软件实现了一种可扩展的方法- ology并识别环境样品中的微塑料。它使用光谱角映射器和之前在任何类似软件(如siMPle [20]或MPhunter [8])中未实现的算法。光谱角制图算法的思想来源于地球科学和地理信息系统。Har-ris [25]提出了两步库搜索,首先运行特征识别算法并计算光谱端元,然后运行库搜索算法[25]。这种方法被称为光谱角制图法,广泛用于地球科学,它优于其他常见的分类程序[36然而,该方法在计算端元时会丢失信息,因此对于某些应用,应小心使用[45]。尽管存在缺点,但与批量库搜索相比,该方法缩短了处理时间[22]。植物纤维.108.447....动物皮毛310聚苯乙烯39Fabio Corradini,Nicolas Beriot,Esperanza Huerta-Lwanga etal.沪公网安备31011502000118号7见图4。 siMPle的输出:(a)MP检测后的图像图,(b)聚苯乙烯颗粒的特写,揭示了颗粒分级问题,(c)聚苯乙烯颗粒的特写,与聚丙烯相配的过滤器支撑环在uFTIR中实现的算法和分析工作流程使该软件包的工作速度比其替代方案快几个数量级(简单,见第5节)。速度的提高将使研究人员能够增加评估工作中的样本数量。这将有助于解决生态系统中的塑料污染问题,而不会受到当前耗时和繁琐的实验室常规的限制[46]。该软件包提高了结果的可重复性,因为程序脚本可以与科学文章一起共享和发布。软件的开源性质允许值得信赖的分析和科学交流[26]。此外,委员会认为, 函数式编程语言R是一种强模块化的语言,便于添加新的函数和分析技术。迄今为止,研究人员已经认识到需要一个致力于微塑料光谱分类的开源社区[19]。我们的软件可以一步到位方向在第一个版本中,该包只实现了一个匹配算法。然而,R环境充满了可以在所描述的任何分析步骤中进行交互的作为概念证明,我们展示了一个使用R信号包[47]的示例,该示例包括文章附带的CodeOcean胶囊()。在未来的版本中,我们希望包括支持向量机算法,这是另一种在科学家中享有良好声誉的高光谱图像分类方法[40]。7. 结论我们介绍了uFTIR,这是一款基于R的软件,可实现自动分析µFTIR图像的方法。该软件包主要面向环境样品分析和微塑料识别。它支持并行计算,以及与其他R包和过程的交互。与其他图书馆搜索替代方案相比,它速度很快,并且通过开源方法促进了协作科学uFTIR是一个正在进行的项目。我们打算在未来的版本中实现额外的匹配算法,以及用于先验特征识别的预处理正如所介绍的,我们希望我们的贡献将有助于研究人员确定生态系统中微塑料的发生。竞合利益作者声明,他们没有已知的竞争性财务利益或个人关系,可能会影响本文报告的工作资金这项工作得到了智利国家科学技术投资委员会(CONICYT,Chile)的支持[grant 72170044]。引用[1]Henderson L,Green C.了解微塑料的意义?公众对塑料污染的认识。152.第一百五十二章:http://dx.doi.org/10的网站。1016/j.marpolbul.2020.110908的网站。[2] 福泰尼斯湾日常生活中的小选择如何在气候变化中发挥巨大作用:一次性纸杯环境祸害。第255章. 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