Der digitale Pflanzen-Doktor

Eine neuartige Software erkennt Pflanzenkrankheiten bereits im Frühstadium

18.03.2016 | von Redaktion Pflanzenforschung.de

Forscher haben eine Software entwickelt, die mögliche pflanzliche Erkrankungen auf technischem Weg direkt auf dem Acker erkennen kann. (Bildquelle: © Gina Sanders/Fotolia.com)
Forscher haben eine Software entwickelt, die mögliche pflanzliche Erkrankungen auf technischem Weg direkt auf dem Acker erkennen kann. (Bildquelle: © Gina Sanders/Fotolia.com)

Forscher haben eine computergestützte Methode entwickelt, die Pflanzen scannen und anhand der von ihnen reflektierten Lichtwellen Erkrankungen frühzeitig erkennen kann.

Wenn Pflanzen sprechen könnten, wäre vieles leichter. Ernteausfälle durch Pflanzenkrankheiten könnten zum Beispiel viel einfacher verhindert werden, wenn die Pflanze sich zu gegebener Zeit mitteilen würde. Das Problem liegt allerdings nicht bei der Pflanze, denn sie sendet schon im frühesten Stadium einer Krankheit die entsprechenden Signale aus. Nur kann der Mensch sie nicht wahrnehmen. Nun haben Forscher der Universität Bonn, der TU Dortmund sowie des Fraunhofer Institutes IAIS eine Software entwickelt, die diese Signale und somit mögliche Erkrankungen auf technischem Weg direkt auf dem Acker erkennen kann – und zwar noch bevor sie richtig ausbrechen.

Lichtzeichen als Notruf

Die Forscher nutzen dabei die Erkenntnis, dass Pflanzen Licht bestimmter Wellenlängen reflektieren, während sie andere absorbieren. Die Reflexion von Licht geschieht an entsprechenden Pigmenten, die in den Blättern eingelagert sind. Erkrankt eine Pflanze, ändert sich die Pigmentzusammensetzung der befallenen Stellen in charakteristischer Weise und verändert damit die Reflexionseigenschaften. Diese Veränderung spiegelt sich in einem veränderten Frequenzspektrum des reflektierten Lichtes der befallenen Stellen wieder.

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Viele gefürchtete Pflanzenkrankheiten können mittels Hypespektralanalyse früh entdeckt werden.

Viele gefürchtete Pflanzenkrankheiten können mittels Hypespektralanalyse früh entdeckt werden.

Bildquelle: © Goldlocki/wikimedia.org; CC BY-SA 3.0

Die Forscher stellten zudem fest, dass verschiedene Erreger (Echter Mehltau, Braunrost und Netzfleckenkrankheit) jeweils ein für sie typisches Frequenzspektrum bei der Versuchspflanze Gerste erzeugen. Eine Analyse des Frequenzspektrums kann somit die Art der Erkrankung bestimmen, sogar bevor die Krankheit für das menschliche Auge überhaupt sichtbar ist. Und nicht nur das, sie kann auch die Schwere sowie das Stadium der Krankheit angeben, da sich das betreffende Frequenzspektrum im Laufe der Erkrankung weiter verändert. Für den Landwirt bedeutet das, dass er mit dieser Technologie eine Erkrankung schon bekämpfen könnte, wenn sie in den frühesten Anfangsstadien ist – und das mit deutlich geringerem, weil gezieltem Einsatz von Pflanzenschutzmitteln.

Um den Verlauf einer Infektion untersuchen zu können, wurden einzelne Gerstenblätter mit den verschiedenen Erregern infiziert. Dann wurde täglich mittels Hyperspektralanalyse ihr Frequenzspektrum gescannt und abgespeichert. Die Wellenlängen mit den für die Forscher interessanten Infos liegen zum einen im sichtbaren Bereich (400 bis 700 Nanometer), im nahen Infrarotbereich (700 bis 1000 nm) und im kurzwelligen Infrarotbereich (1000 bis 2500 nm).

Rechnen wie die Suchmaschine im Internet

Die digitale Erfassung des Frequenzspektrums läuft dabei so ähnlich ab wie bei einer Digitalkamera, nur das hier nicht nur die Frequenzbereiche des sichtbaren Lichts (Rot, Grün, Blau) erfasst werden, sondern auch noch die Wellenlängen im Infrarotbereich. Dementsprechend groß waren die bei der Aufnahme entstehenden Datenmengen. Um diese in den Griff zu bekommen, nutzten die Forscher spezielle Algorithmen (eine Rechenvorschrift, bzw. eine Anweisung, wie Daten zu berechnen sind), wie sie auch in anderen Computerprogrammen vorkommen, zum Beispiel bei einer Textsuche im Internet. Die neue Software „sucht“ dabei natürlich nicht nach den für einen bestimmten Text typischen Wörtern, sondern sie ordnet bestimmte Frequenzspektren bestimmten Krankheiten und ihren Stadien zu. Durch diese „Big-Data“-Analysen können die großen Datenmengen, wie sie bei diesen Untersuchungen anfallen, zeitnah erfasst und ausgewertet werden.

Wo tut es denn weh?

In einem weiteren Schritt verbindet die Software diese Verknüpfungen mit entsprechenden Wörtern, so dass der Anwender nicht ein abstraktes Spektrogramm, sondern einen Begriff erhält, der die errechneten Informationen verständlich macht (zum Beispiel „Befall mit Braunrost im Anfangsstadium“). Die Forscher verleihen damit der Pflanze quasi eine „Stimme“, denn durch diese Vorgehensweise können die optischen Signale, die eine Pflanze aussendet, in für den Menschen verständliche Sprachinformationen übersetzt werden. So kann die Pflanze zu jeder Zeit „befragt“ werden, ob irgendwelche Unpässlichkeiten vorhanden sind und der Mensch kann die entsprechenden „Hilfsmaßnahmen“ einleiten.

Eine Nutzbarmachung dieser Art von Diagnoseprogrammen könnte in der Landwirtschaft zu einer unschätzbaren Hilfe werden. Denkbar wären Analysen per Hand oder an Fahrzeugen oder Drohnen befestigt. Eine zeitnahe, genaue Analyse der Pflanzen und möglicher, gerade in der Entstehung begriffener Erkrankungen würde einen genauer dosierten und präziseren Einsatz von Pflanzenschutzmitteln ermöglichen und damit allen helfen: Den Pflanzen, den Landwirten und der Umwelt.

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