In einer Fallstudie entdeckten Wissenschaftler die kostspielige Infektion in Cabernet-Sauvignon-Weinreben, bevor diese für das menschliche Auge sichtbare Symptome zeigten.
Verdorbene Schimmelpilze, wurzelzerstörende Bakterien, Viren und andere Pflanzenpathogene zerstören jedes Jahr schätzungsweise 15 bis 30 % der weltweiten Ernten. Eine frühzeitige Erkennung kann den Unterschied zwischen einer ausgefallenen und einer behandelbaren Ernte ausmachen.
Mit einem luftgestützten wissenschaftlichen Instrument, das am Jet Propulsion Laboratory der NASA in Südkalifornien entwickelt wurde, haben Forscher herausgefunden, dass sie die heimlichen Anzeichen einer Traubenkrankheit, die jährliche Ernteschäden in Milliardenhöhe verursacht, genau erkennen können. Die Fernerkundungstechnik könnte die bodengestützte Überwachung dieser und anderer Nutzpflanzen unterstützen.
In zwei neuen Studien konzentrierten sich Forscher des JPL und der Cornell University auf eine Viruserkrankung namens GLRaV-3 (kurz für Grapevine Leafroll-associated Virus Complex 3). GLRaV-3 wird hauptsächlich durch Insekten verbreitet und verringert die Erträge sowie die Entwicklung von Früchten, was der US-amerikanischen Wein- und Traubenindustrie jährlich etwa 3 Milliarden US-Dollar an Schäden und Verlusten kostet. Der Nachweis erfolgt in der Regel durch arbeitsintensives Erkunden einzelner Rebstöcke und teure molekulare Tests. Die erste Studie ist veröffentlicht in Phytopathologie.
Das Forschungsteam wollte herausfinden, ob es Landwirten helfen kann, GLRaV-3-Infektionen frühzeitig und aus der Luft zu erkennen, indem es maschinelles Lernen und das Airborne Visible/InfraRed Imaging Spectrometer (AVIRIS-NG) der nächsten Generation der NASA nutzt. Der optische Sensor des Instruments, der die Wechselwirkung von Sonnenlicht mit chemischen Bindungen aufzeichnet, wurde zur Messung und Überwachung von Gefahren wie Waldbränden, Ölverschmutzungen, Treibhausgasen und Luftverschmutzung im Zusammenhang mit Vulkanausbrüchen eingesetzt.
Während einer Kampagne zur Kartierung von Methanlecks in Kalifornien im Jahr 2020 nutzten die Pflanzenpathologin Dr. Katie Gold und ihr Team die Gelegenheit, um eine andere Frage zu stellen: Könnte AVIRIS-NG verdeckte Ernteinfektionen in einer der wichtigsten Weinanbauregionen des Bundesstaates aufdecken? ?
„Wie Menschen zeigen kranke Pflanzen möglicherweise nicht sofort äußere Symptome, was die Früherkennung zur größten Herausforderung für Züchter macht“, sagte Gold, Assistenzprofessor an der Cornell University und leitender Autor der neuen Studien. Im Falle des Grapevine Leafroll-Virus kann es bis zu einem Jahr dauern, bis ein Weinstock die verräterischen Anzeichen einer Infektion zeigt, wie verfärbtes Laub und verkümmerte Früchte. Auf zellulärer Ebene ist der Stress jedoch schon lange im Gange und verändert die Art und Weise, wie Sonnenlicht mit Pflanzengewebe interagiert.
Luftvorteil
Im Bauch eines Forschungsflugzeugs montiert, beobachtete AVIRIS-NG etwa 11.000 Hektar Weinberge in Lodi, Kalifornien. Die Region – im Herzen des kalifornischen Central Valley gelegen – ist ein bedeutender Produzent der erstklassigen Weintrauben des Staates.
Das Team speiste die Beobachtungen in Computermodelle ein, die es entwickelt und trainiert hatte, um Infektionen zu unterscheiden. Um die Ergebnisse zu überprüfen, untersuchten Branchenmitarbeiter mehr als 300 Hektar Weinberge vom Boden aus auf sichtbare Virussymptome und sammelten gleichzeitig Rebproben für molekulare Tests.
Gold wies darauf hin, dass es sich um einen arbeitsintensiven Prozess handelte, der während einer Hitzewelle in Kalifornien durchgeführt wurde. „Ohne die harte Arbeit der Erzeuger, Branchenpartner und Scouting-Teams wäre nichts von dem, was wir erreicht haben, möglich gewesen“, sagte sie. Ähnliche Bemühungen werden im Rahmen des NASA Acres Consortium fortgesetzt, dessen leitender Wissenschaftler Gold ist.
Die Forscher fanden heraus, dass sie nicht infizierte und infizierte Reben sowohl vor als auch nach Auftreten der Symptome unterscheiden konnten, wobei die leistungsstärksten Modelle eine Genauigkeit von 87 % erreichten. Eine erfolgreiche Früherkennung von GLRaV-3 könnte dazu beitragen, dass Weinbauern bis zu einem Jahr Zeit haben, einzugreifen.
In einem ergänzenden Artikel veröffentlicht in der Zeitschrift für geophysikalische Forschung: Biogeowissenschaften, sagten die Forscher, ihre Fallstudie zeige, wie neue Fähigkeiten in der Luft und im Weltraum bodengestützte Bemühungen zur Überwachung von Krankheitserregern unterstützen können. Zu diesen Fähigkeiten gehören bevorstehende Missionen wie die Surface Biology and Geology (SBG) der NASA – Teil der Missionsflotte, aus der das Earth System Observatory der Agentur bestehen wird. Sie sagten, dass SBG Daten bereitstellen werde, die in Kombination mit maschinellem Lernen für landwirtschaftliche Entscheidungen auf globaler Ebene verwendet werden könnten.
Fernando Romero Galvan, Doktorand und Autor beider Studien, stellte fest, dass nachhaltige landwirtschaftliche Praktiken angesichts des Klimawandels wichtiger denn je seien. „Ich denke, dies sind aufregende Zeiten für die Fernerkundung und Erkennung von Pflanzenkrankheiten“, sagte er. „Skalierbare Lösungen können Landwirten dabei helfen, datengesteuerte, nachhaltige Entscheidungen im Pflanzenmanagement zu treffen.“
„Was wir mit dieser Studie gemacht haben, zielt auf ein Gebiet Kaliforniens für eine Krankheit ab“, sagte Co-Autor Ryan Pavlick, ein Forschungstechnologe am JPL. „Die ultimative Vision, die wir haben, besteht darin, dies auf der ganzen Welt gegen viele Pflanzenkrankheiten und für Landwirte auf der ganzen Welt tun zu können.“
Mehr Informationen:
Fernando Romero Galvan et al., Skalierbare Früherkennung einer Grapevine-Virus-Infektion mit luftgestützter Bildgebungsspektroskopie, Phytopathologie (2023). DOI: 10.1094/PHYTO-01-23-0030-R
Gloire Rubambiza et al., Auf dem Weg zur Cloud-nativen, auf maschinellem Lernen basierenden Erkennung von Pflanzenkrankheiten mit bildgebender Spektroskopie, Zeitschrift für geophysikalische Forschung: Biogeowissenschaften (2023). DOI: 10.1029/2022JG007342