Ein an der University of Queensland entwickeltes robotergestütztes Wurzelerkennungssystem eröffnet neue Möglichkeiten für produktivere landwirtschaftliche Kulturen.
Das Wurzelphänotypisierungssystem liefert der Universität zufolge neue Informationen über den Zusammenhang zwischen Pflanzenwurzeln und Ertrag, um Wege zur Steigerung der Produktivität und zur Verbesserung der Widerstandsfähigkeit gegen Trockenheit zu finden.
Dr. Dongxue Zhao von der Queensland Alliance for Agriculture and Food Innovation erklärte, dass ein speziell angefertigter Roboter das von der Grains Research and Development Corporation (GRDC) durchgeführte Phänotypisierungsprojekt in die Zukunft führt.
„Angesichts der entscheidenden Rolle des Wurzelsystems für den Zugang zu Wasser- und Nährstoffressourcen ist es erstaunlich, wie wenig wir über die genotypische Vielfalt von Wurzelmerkmalen und ihre Auswirkungen auf den Ernteertrag und die Ertragsstabilität wissen“, so Dr. Zhao. “Die meisten Methoden der Wurzelphänotypisierung konzentrieren sich auf 2D- und 3D-Visualisierungen von Merkmalen der Wurzelarchitektur, in der Regel an jungen Pflanzen, die unter kontrollierten Bedingungen in Töpfen oder Wurzelkammern angebaut werden. Aufgrund von Umweltvariablen und der Art und Weise, wie sich Pflanzen an diese anpassen und auf sie reagieren, können solche Studien jedoch nicht die gesamte Beziehung zwischen Wurzelarchitektur, Wurzelfunktion und Ertrag entschlüsseln. Andererseits sind Wurzelstudien auf dem Feld meist auf teure, zeitaufwändige und mühsame Ausgrabungen des Wurzelsystems angewiesen. Unser Ansatz stört die Pflanze nicht, und die Messungen sind nicht-invasiv und schnell. Jetzt können wir kostengünstig alle acht Sekunden eine fünf Meter lange Parzelle phänotypisieren, was bedeutet, dass wir etwa 250 Parzellen pro Stunde untersuchen können.”
Das System umfasst eine Reihe von Technologien, einschließlich eines autonomen Roboters mit hoher Reichweite namens RootBot, der gemeinsam mit AntRobotics in Deutschland entwickelt wurde. Er trägt ein elektromagnetisches Induktionsinstrument (EMI) und Sensoren für die Phänotypisierung von Baumkronen und Wurzeln. In Zusammenarbeit mit einem Dienstleister für digitale Landwirtschaftsprodukte wurde eine Datenpipeline entwickelt, die die Umsetzung der Technologie in der Industrie vereinfacht.
„Die Technologie wird es Forschern und Anbietern von Dienstleistungen für die digitale Landwirtschaft ermöglichen, eine große Anzahl von Genotypen auf Wurzelmerkmale zu untersuchen, die wahrscheinlich für Trockentoleranz und Ertragsstabilität verantwortlich sind“, sagte Dr. Zhao. “Agronomen könnten damit die maximale Durchwurzelungstiefe der Pflanzen und das verfügbare Wasser auf den Feldern kartieren, um Informationen für eine präzise Landwirtschaft zu erhalten.”
Dr. Raul Gimenez, Mitglied des Forschungsteams, sagte, die Möglichkeiten des Systems seien enorm. „Diese Technologie hat das Potenzial, nicht nur bei der Phänotypisierung von Wurzeln eingesetzt zu werden, sondern auch Informationen über oberirdische Merkmale zu kombinieren, damit wir besser verstehen, was mit unseren Pflanzen geschieht und wie wir sie verbessern können“, sagte Dr. Gimenez. “Wir leben in einer Zeit, in der maschinelles Lernen und Big Data sehr nützliche Werkzeuge sind, aber wir müssen sie mit Informationen füttern - dieser Roboter gibt uns die Möglichkeit, diese sehr leistungsfähigen Modelle mit den Informationen zu füttern, die sie benötigen.”
