Innovatives Erkennungssystem ermöglicht Forschern, Eichenwelke und Trockenheit zu unterscheiden

Eichenwälder spielen eine wichtige Rolle in unserem Ökosystem und sorgen für Klimaregulierung und Erosionsschutz in ganz Nordamerika. Diese Wälder sind jedoch einer zunehmenden Bedrohung durch Dürre und Eichenwelke ausgesetzt, und es kann schwierig sein, diese beiden Probleme voneinander zu unterscheiden.

Mithilfe eines innovativen Ansatzes, der Fernerkundungsinstrumente mit physiologischen Messungen kombiniert, haben Forscher der University of Minnesota eine Möglichkeit entwickelt, Eichenwelke frühzeitig und genau zu erkennen – ein wesentlicher Schritt zum Schutz der Gesundheit von Eichenwäldern.

Ihre neu erschienenen Forschung im Verfahren der Nationalen Akademie der Wissenschaften demonstriert die Fähigkeit, physiologische Prozesse im Zusammenhang mit Eichenwelke und Trockenstress anhand des von Baumkronen reflektierten Lichts vorherzusagen.

„Waldgesundheitsexperten kommentieren oft, wie schwierig es ist, zwischen Eichen, die durch den zweizeiligen Kastanienbohrer und Dürreeinfluss sterben, und der Eichenwelke in denselben Waldbeständen zu unterscheiden. Diese Forschung zeigt das Potenzial, diese beiden kritischen Eichenprobleme zu erkennen und zu unterscheiden. „ sagte Jennifer Juzwik, außerordentliche Professorin am College of Food, Agricultural and Natural Resource Sciences der Universität.

Mithilfe der spektralen Ökophysiologie, einer neuartigen Integration der Pflanzenökophysiologie, und der Fernerkundung zur erweiterten Pflanzenstressüberwachung ermöglicht dieser Ansatz die Früherkennung von Eichenwelke und Dürre. Es kombiniert biologische Erkenntnisse mit der Effizienz der Landschaftsmessung.

Die Forscher fanden heraus, dass sie durch die Analyse der spektralen Reflexionsdaten spezifische Indikatoren wie einen Rückgang der Photosyntheseeffizienz und einen Verlust der Blattrehydrierungskapazität bis zu zwei Wochen erkennen konnten, bevor Bäume sichtbare Anzeichen eines Rückgangs zeigten. Sie entdeckten auch, dass die Muster des Rückgangs in den Baumkronen die Muster verstopfter Leitungen in den Stämmen widerspiegeln und dass diese Muster für jede Art von Stress spezifisch sind.

Weitere auf dieser Methode basierende Forschung könnte eine frühzeitige Erkennung verschiedener Bedrohungen für die Waldgesundheit ermöglichen.

„Diese Modelle sind wie übermenschliche Augen – sie sehen Licht in Wellenlängen, die weit über dem liegen, was wir sehen können. Sobald sie trainiert sind, können sie die in unseren Augen verborgenen Informationen nutzen, um Licht in Physiologie zu übersetzen“, sagte Hauptautor Gerard Sapes, ein Biowissenschaftler am Institut University of Florida, früher Postdoktorand an der University of Minnesota.

Dieser Durchbruch fördert die weitere Erforschung der komplexen Zusammenhänge zwischen Ökophysiologie und spektralem Reflexionsvermögen und ebnet den Weg für eine differenziertere Stressbewertung von Pflanzen. Diese Forschung ist ein bedeutender Schritt in Richtung einer effizienten und weit verbreiteten Anwendung der Überwachung von Pflanzenstress.

„Die Studie bietet eine elegante Integration physiologischer Methoden und Spektralbiologie, um Dürreeffekte und Krankheitseffekte bei jungen Bäumen zu erkennen und zu unterscheiden. Wir sind jetzt in der Lage, die Krankheitsentwicklung und Dürre bei Eichen genau vorherzusagen“, sagte Jeannine Cavender-Bares, Direktorin des ASCEND Biology Integration Institute und Professor am College of Biological Sciences.

Zukünftige Forschungen sollten breitere Anwendungen der spektralen Ökophysiologie untersuchen, um besser zu verstehen, was anhand der spektralen Reflexion vorhergesagt werden kann und was nicht. Eine Ausweitung der Methodik auf größere Waldgebiete und vielfältige Ökosysteme würde ihre Verallgemeinerungsfähigkeit verbessern, würde aber auch neue Herausforderungen mit sich bringen, die forschungsbasierte Lösungen erfordern.

Die Zusammenarbeit mit Forstverwaltungsbehörden und politischen Entscheidungsträgern ist für die Integration und Skalierung dieser innovativen Methoden in reale Überwachungs- und Managementpraktiken von entscheidender Bedeutung.