Maximierung der Ernteerträge durch 3D-gescannte Hochdurchsatz-Phänotypisierung – mit Artec Space Spider
In unserer Welt werden die Nahrungsmittel knapp und die Tendenz ist beunruhigend: Die Weltbevölkerung steigt weiter an und wird bis zum Jahr 2050 voraussichtlich die Marke von 9,7 Milliarden Menschen überschritten haben. Zahlreiche Experten gehen davon aus, dass die Nahrungsmittelproduktion bis dahin um mindestens die Hälfte, wenn nicht sogar den doppelten Umfang gesteigert werden muss, um auch nur ein stabiles Maß an Ernährungssicherheit zu gewährleisten. Dabei sind die bislang unvorhersehbaren Auswirkungen des Klimawandels noch gar nicht einkalkuliert; dieser könnte sich zur Jahrhundertmitte hin noch weiter beschleunigen.
Ausdauernde Weidelgrasähre in Blüte
Landwirte auf der ganzen Welt stehen vor der gewaltigen Herausforderung, mehr Nutzpflanzen als je zuvor auf immer kleiner werdenden Flächen anzubauen. Trotz anhaltender Dürren, Überschwemmungen, Schädlingsbefall und Pflanzenkrankheiten müssen nachhaltige Ernteerfolge generiert werden.
Hunderte von Millionen Menschen weltweit leiden Hunger, während die globale Gesellschaft noch weit davon entfernt ist, aktuelle Anforderungen an die Ernährungssicherheit zu erfüllen. In einem Punkt sind sich aber alle Experten einig: Wenn dieser gordische Knoten jemals entwirrt werden soll, sind beispiellose Innovationen in der Landwirtschaft nötig.
Neueste Technik mit alten Wurzeln
Eine bahnbrechende Innovation zur Steigerung der Ernteerträge unter schwierigen Bedingungen ist das Verfahren der Hochdurchsatz-Phänotypisierung (HTP). Phänotypisierung ist die Beobachtung und Analyse bestimmter Pflanzen, um basierend auf dieser Grundlage Feststellungen und Vorhersagen zu treffen. Im Grunde eine Methode, die Landwirte schon seit über 10.000 Jahren anwenden.
Altägyptischer Priester mit Weizen, Horus-Tempel, ca. 2. Jahrhundert v. Chr.
Während sie ihre Felder begutachteten, wählten die Bauern sorgfältig die Pflanzen mit den wünschenswertesten Merkmalen aus, von denen sie dann Samen für die zukünftige Aussaat sammelten. Die Keime wurden von den noch stehenden Pflanzen abgestreift, während diejenigen mit Insektenschäden und anderen Anzeichen von Schwäche aussortiert wurden. Samen, die sich bereits von den Pflanzen gelöst hatten und auf den Boden gefallen waren, wurden ignoriert.
Die Wiederholung dieses Prozesses über Tausende von Generationen hinweg hat zum größten Teil zu widerstandsfähigen, nahrhaften Pflanzen geführt, die heute Milliarden Menschen auf der ganzen Welt ernähren. Gegenwärtig stammen etwa 75 Prozent der von Menschen verzehrten Kalorien aus gerade einmal zwölf Hauptkulturen. Wenn wir uns also zunächst auf diese Pflanzen konzentrieren, stehen die Chancen gut, den steigenden Nahrungsmittelbedarf der Menschheit zu decken.
Hochdurchsatz in Verbindung mit Phänotypisierung bedeutet im Wesentlichen die Verwendung verschiedener zerstörungsfreier Werkzeuge und Technologien, um die Genauigkeit der Pflanzendatenerfassung und -analyse sprunghaft zu erhöhen. Die traditionelle Methode der Phänotypisierung sah vor, eine Pflanze abzuschneiden und zur Analyse ins Labor zu bringen. Dort wurden die komplexen physikalischen Eigenschaften der Pflanze eingehend untersucht und mit einem Arsenal von Linealen und Messschiebern ausgemessen.
Die dringende Suche nach der Lösung eines branchenweiten Problems
Die manuelle Methode der Vermessung gehört zum Standard in dieser Branche und das schon seit Jahrzehnten. Doch durch die stetige Weiterentwicklung der Technologien wurde auch die Hochdurchsatz-Phänotypisierung konstant optimiert. Ein Forscher, der das enorme Potenzial von HTP für eine schnellere und weitaus genauere Art der zerstörungsfreien Datenerfassung von Pflanzen erkannt hat, ist U.S. Space Force Major Travis Tubbs. Während seiner Forschung an ausdauerndem Weidelgras an der Oregon State University erkannte Tubbs, dass er eine Lösung brauchte, um Hunderte von Pflanzen in einem Bruchteil der Zeit, die die ältere Methode in Anspruch nahm, präzise zu analysieren.
Diagramm für ausdauerndes Weidelgras (Lolium perenne)
Ausdauerndes Weidelgras ist das beliebteste und am besten angepasste Gras der kühlen Jahreszeit. Es wird in vielen Ländern zur Fütterung von Nutztieren verwendet. Allein im Bundesstaat Oregon wurden im Jahr 2019 über 360 Millionen Pfund Weidelgras-Saatgut geerntet, wobei der Verkauf des Saatguts einen Wert von mehr als 186 Millionen US-Dollar hatte. Allerdings gehen jedes Jahr 20 Prozent oder mehr dabei unwiederbringlich verloren, weil das Saatgut vorzeitig von der Pflanze abbricht.
Der Samensprung ist ein häufiges Merkmal vieler Pflanzen. Wenn dieser zum richtigen Zeitpunkt geschieht, verbreitet sich dadurch das Saatgut und sprießt schließlich zur nächsten Pflanzengeneration.
Ausdauerndes Weidelgras im Hyslop Crop Science Field Research Laboratory der Oregon State University
„Damit messbar wird, welche Linien der Weidelgras-Familie weniger anfällig für ein vorzeitiges Zerplatzen der Samen sind, müssen die Ähren von Hunderten von Pflanzen in Höhe und Länge analysiert werden, um zu messen, wie fest ihre Samen halten. Wenn man versucht, dies mit der herkömmlichen Methode der manuellen Messung zu tun, wird man einerseits viele tote Pflanzen zurücklassen. Außerdem genügt das kurze Zeitfenster nicht, um während jeder Wachstumsperiode genügend Ähren genau zu vermessen“, so Tubbs.
3D-Scantechnologie kommt zum Einsatz
Nachdem er die Möglichkeiten der Photogrammetrie und ähnlicher Methoden zur schnellen Datenerfassung verworfen hatte, war Tubbs kurz davor, seinen eigenen 3D-Scanner für den Einsatz im Feld zu entwickeln. Dann stieß er auf die Webseite von Artec 3D und entdeckte Artec Space Spider, einen professionellen handgeführten 3D-Scanner, der unter Forschern seit Jahren sehr beliebt ist. Schnell kontaktierte Tubbs seinen lokalen Händler und vereinbarte eine persönliche Vorführung.
Artec Space Spider
Richman Siansimbi vom Gold-zertifierten Artec-Vertragshändler Digital Scan 3D traf sich mit Tubbs, und gemeinsam scannten sie mit Space Spider einige Proben von Weidelgraspflanzen. An diesem Nachmittag erkannte Tubbs nicht nur, dass die Submillimeter-Scans des Space Spider ihm exakte Details für seine Analysen lieferten. Er experimentierte mit Siansimbis Hilfe noch weiter und entwickelte schließlich einen mühelos wiederholbaren Arbeitsablauf für das Scannen von Weidelgraspflanzen, den Tubbs bis heute verwendet.
Die Methode gestaltet sich folgendermaßen: Tubbs biegt die Spitze der zu scannenden Pflanze vorsichtig auf den Boden und bringt sie vor einem geeigneten Hintergrund zum Liegen. In seinem Fall diente dazu ursprünglich ein lilafarbenes Gummiband, da es breit und flexibel genug war, um flach auf dem Boden zu liegen und dort während des Scanvorgangs zu bleiben. Die Scans dauerten jeweils weniger als eine Minute.
Dieser Screenshot von Artec Studio 15 zeigt einen Space Spider Scan einer Weidelgrastraube
Nach weiteren Experimenten und unterstützt durch die Informationen auf der Artec-Webseite entdeckte Tubbs, dass eine starre Schwarz-Weiß-Tafel als Hintergrund für eine einfachere Scanverarbeitung in der Software Artec Studio sorgt. Für eine noch praktikablere Lösung empfiehlt Tubbs einfach ein Stück Zeitungspapier zu verwenden: Das funktioniert ebenfalls gut, insbesondere wenn bei Wind die Enden der Pflanzen zur Fixierung beschwert werden.
Beweise für die außergewöhnliche Genauigkeit der Technologie
Um die Genauigkeit des Artec Space Spider wissenschaftlich zu bestätigen, nahm Tubbs ein Maßband und fotografierte es mit einer Nikon D5000 DSLR. Anschließend bearbeitete er das Foto mit der Software ImageJ und markierte jeden Zentimeter des Lineals. Dieser Vorgang wurde am gescannten Modell wiederholt.
Oben: 3D-Scan des Artec Space Spider mit Messung jedes Zentimeters. Unten: 2D-Bild von Nikon D5000, gemessen mit Imagej-Software
Diagramm zum Vergleich der Genauigkeit von 2D-Bildmessungen mit der Genauigkeit des Space Spider von Artec 3D
Tubbs stellte beide Messungen grafisch dar, um die Genauigkeit zwischen den beiden Erfassungsmethoden visuell darzustellen. Dieser Prozess zeigt, dass beide Formen der Messung geeignet sind, um die Ähren des mehrjährigen Weidelgrases mit hoher Präzision zu messen. Die 2D-Fotomessung hat einen Abweichungsbereich von ±1,72 Millimeter, während der Space Spider-Scan eine Abweichung von ±0,09 Millimetern aufweist. Die geringen Unterschiede in der Genauigkeit zwischen den beiden Methoden sind statistisch nicht signifikant (P-Wert von 0,92), dienen jedoch zur Validierung der Genauigkeit der Geräte.
3D-Scannen von Weidelgrastrauben im Dunkeln
Während der zweijährigen Laufzeit des Projekts fuhr Tubbs noch vor Sonnenaufgang zum Hyslop Crop Science Field Research Laboratory der Oregon State University und machte sich an die Arbeit. Die einzigartige Erfassungsmethode von Artec Space Spider erlaubte es Tubbs sogar, die ganze Nacht hindurch zu arbeiten, auch wenn das Umgebungslicht äußerst gering war. Alles in allem hatte Tubbs 640 Weidelgraspflanzen unter seiner Obhut.
Bild von Google Maps, das die Herkunft der 40 verschiedenen von USDA gelieferten Weidelgrassamen markiert
Diese Pflanzen stammten aus Samen, die das USDA an 40 verschiedenen Orten weltweit gesammelt hatte, darunter an so weit entfernten Orten wie Irland, Dänemark, Belgien, den Niederlanden, Griechenland, Algerien, Neuseeland oder den USA. Aus den ursprünglich 40 Samen züchtete Tubbs dann die vier repräsentativsten ihrer genetischen Familie heraus. Das Ergebnis war eine Reproduktion von 160 Pflanzen. Diese 160 Pflanzen wurden viermal geklont und nach dem Zufallsprinzip auf einem großen Feld gepflanzt, um Umweltvariablen aus der Analyse zu entfernen.
Tubbs scannte nur eine Replikation oder ein Viertel der insgesamt 640 Pflanzen. Diese kleinere Replikation ermöglichte es Tubbs, jede Pflanze sechs bis acht Mal über die Dauer des Projekts zu scannen und zu analysieren. Die circa 800 hochauflösenden 3D-Scans von Space Spider lieferten Tubbs eine immense Fülle an präzisen und aufschlussreichen Daten darüber, welche Pflanzen am wenigsten anfällig für das Zerplatzen von Samen sind und worin das begründet ist.
Dieser Screenshot von Artec Studio 15 zeigt einen Space Spider-Scan einer Weidelgrasnarbe im Röntgenmodus
Tubbs fasst seinen Scanablauf folgendermaßen zusammen: „Vor jedem Scan markierte ich eine Ähre. Eine Woche später erfasste ich dieselbe Ähre erneut. Nachdem ich das drei- oder viermal wiederholt hatte, konnte ich mit Sicherheit sagen, dass jede Ähre und all ihre Bestandteile zu Beginn so ausgesehen hatte und dass sie jetzt auch so aussehen. Von Anfang bis Ende kann man das organische Wachstum, das in jeder einzelnen Struktur einer jeden Ähre stattfindet, genau messen.“
„Die traditionelle Methode der Phänotypisierung gibt einem nicht diesen klaren Blick für den Wachstumszyklus der Pflanze. Man muss die Pflanze zerstören, um sie zu messen. Wenn man das tut, kann man nie wissen, wie sie wachsen und wie sie zukünftig aussehen würde.“
Vorteile von Space Spider-Kante für präzise Hochdurchsatz-Phänotypisierung
Mit den Space Spider Scans kann Tubbs jede einzelne Ähre auf weniger als einen Millimeter genau vermessen und genaue Daten über alle vorhandenen unregelmäßigen Oberflächen und Geometrien gewinnen. Dazu gehören vollständige topografische Merkmale der Samenbündel auf jeder Ähre, ihre zahlreichen Merkmale sowie die Abszissionszone (der Punkt, an dem der Samen von der Pflanze abbricht). All diese Dinge sind wichtig, wenn der einzigartige Phänotyp jeder Pflanze bestimmt werden soll.
Ähren von Ausdauerndem Weidelgras
Angesichts der riesigen Menge an genauen Daten, die er mit Space Spider erfassen konnte, reflektiert Tubbs über die alte Art der Phänotypisierung: „Man hat Stichproben von 30 oder 40 einzelnen Pflanzen genommen und anschließend behauptet, diese Stichproben würden das große Gesamtbild repräsentieren, wenn auch in kleinerem Maßstab. Wenn man alle vergangenen wissenschaftlichen Arbeiten betrachtet, erkennt man, dass dies die wesentliche Methode war, die die Forscher anwandten.“
Um seine Analysen noch genauer zu machen, exportierte Tubbs die 3D-Scans in 3D Slicer, ein Open-Source-Softwarepaket für die Bildanalyse und wissenschaftliche Visualisierung. Dort begann er, die hochauflösenden Modelle der Weidelgrasnadeln zu „skelettieren“. Mit 3D Slicer kann Tubbs jede 3D-Ähre digital in einen Stapel von Tausenden separater, kreisförmiger Schnitte zerlegen.
Skelettierter Space Spider Scan einer Weidelgrasähre
Diese Funktionalität, die normalerweise für Röntgenaufnahmen, CT- und MRT-Scans verwendet wird, liefert Tubbs das Rohmaterial für die nächste Stufe des Skelettierungsprozesses: Indem er die digital aufgeschnittenen 3D-Trauben in die ImageJ-Software aufnimmt, bestimmt Tubbs das exakte Zentrum jeder einzelnen der tausenden Schichten, aus denen die Trauben bestehen.
Dann verbindet er das Zentrum eine jeder Schicht, sodass eine zusammenhängende, skelettierte Ähre entsteht. In Tubbs Worten: „Dies verdichtet die Pflanze auf das Zentrum, die anatomische Essenz ihrer Struktur, mit all ihrer Komplexität. Und das gibt mir als Forscher genau das, was ich für die Untersuchung von Merkmalen benötige, beispielswese Ährenlänge und -aufbau, die Anzahl der Ährchen pro Ähre, den Abstand zwischen den Ährchen entlang der Spindel sowie den Winkel der Ährchenbefestigung an der Rhachis, die Ährchengröße und andere Aspekte.“
Außergewöhnlich insektenresistentes, trockenheitstolerantes Getreide, Obst und Gemüse
Sobald die Pflanzen mit den wünschenswertesten Eigenschaften und Ergebnissen auf dem Feld identifiziert sind, können die ausgewählten Exemplare auf genetischer Ebene untersucht und für die Vermehrung und Züchtung mit anderen Pflanzen verwendet werden. Auf diese Weise können die Forscher innerhalb weniger Generationen nicht nur besseres Weidelgras, sondern auch viele andere Pflanzen hervorbringen, von Reis, Gerste und Weizen bis hin zu einem ganzen Spektrum von Obst und Gemüse. Die Rede ist hier von Pflanzen, die hochgradig insektenresistent und trockenheitstolerant sind und wenig bis gar keine Pestizide benötigen.
Allerdings: „Das ist ein Rennen ohne Ziellinie. Denn selbst wenn wir robustere Pflanzen entwickeln, passen sich die Insekten mindestens genauso schnell an, um die Widerstandsfähigkeit der Pflanzen zu überwinden. Dies ist ein Kampf, der seit Millionen von Jahren zwischen Pflanzen und Schädlingen geführt wird. Wir versuchen, die Waage zu Gunsten der Pflanzen zu halten, indem wir diejenigen auswählen, die die überlebensfähigsten Eigenschaften aufweisen. Die Hochdurchsatz-Phänotypisierung und Artec Space Spider können uns dabei helfen, allen Konkurrenten einen Schritt voraus zu sein.“
Vergleich zwischen den verschiedenen Aspekten der Hochdurchsatz-Phänotypisierung mit digitalen Erfassungsmethoden
Die Suche nach effektiven Werkzeugen wird immer umfangreicher. Tubbs sagt: „In der Landwirtschaft werden heute riesige Summen für die Forschung ausgegeben, um effektive Lösungen für die Hochdurchsatz-Phänotypisierung zu finden. Überall versuchen Forscher herauszufinden, wie man dies für jede einzelne Kulturpflanze auf der Welt erreichen kann.
Was mich betrifft, so konzentriere ich mich auf Weidelgras, weil das die Hauptanbaupflanze in meiner Region ist. Genauso gut könnten wir dasselbe mit Mais oder Weizen oder einer beliebigen anderen Getreide- und Pflanzensorte machen.“
Über die intuitive Nutzerfreundlichkeit des Scanners sagt Tubbs: „Die Technik, die ich für die Erfassung von Weidelgras oder jeder anderen Pflanze verwende, ist nicht schwer zu erlernen. Im Rahmen einiger Konferenzen habe ich den Leuten beigebracht, wie man Artec Space Spider benutzt. Es gibt einige verschiedene technische Hilfsmittel, die ich auf dem Feld verwende, und dieses Wissen teile ich immer gerne mit anderen Forschern.“
Tubbs bekräftigt sein Vertrauen in die Technologie: "Es steht außer Frage, dass die Hochdurchsatz-Phänotypisierung, wie ich sie mit Artec Space Spider durchführe, die Landwirtschaft in die Zukunft führen wird. Sie ermöglicht es Pflanzenzüchtern und Landwirten, ihre Saaten mit den wünschenswertesten Eigenschaften so effizient zu selektieren, dass auf unmittelbare und zukünftige Anforderungen reagiert werden kann. Sei es eine Resistenz gegen die neueste Krankheit zur Reproduktion einer Pflanze, die am besten mit der sich verändernden Umwelt wächst. Je schneller wir Entscheidungen zur Selektion treffen, desto besser können wir uns auf zukünftige Anforderungen vorbereiten.“