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- DAZ 19/2023
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Prisma
Pflaster für Pflanzen
Smarter Sensor detektiert Pflanzenstress
us | Um die wachsende Weltbevölkerung zu ernähren, muss der landwirtschaftliche Ertrag mitwachsen. Umso bitterer, dass jährlich zwischen 20 und 40% der globalen Ernte durch Pflanzenkrankheiten verloren gehen. Pilze und andere Schädlinge werden oft erst erkannt, wenn die Kultur bereits irreparabel geschädigt ist. Bioingenieure aus den USA arbeiten daher an Sensoren, die wie Pflaster auf Blattoberflächen geklebt werden können. Sie wollen damit wertvolle Daten erfassen, die schon früh Hinweise auf pflanzlichen Stress liefern. Die Sensoren detektieren neben der Umgebungsfeuchte, Blatttemperatur und Blattoberflächenfeuchte auch verschiedene volatile organische Substanzen wie Aldehyde und Ketone, die unter bestimmten Bedingungen von Pflanzen emittiert werden. Damit können sowohl abiotische Stressfaktoren wie Wasser- und Lichtmangel, aber auch biotische Stressfaktoren wie Pilze und Viren erkannt werden. Als Modellorganismus nutzten die Forscher der North Carolina State University Tomatenpflanzen. Sie überwässerten die Pflanzen, setzten sie erhöhten Salzkonzentrationen aus und entzogen ihnen das Licht. Außerdem infizierten sie die Nachtschattengewächse mit dem Bronzefleckenvirus, das weltweit vorkommt und neben Tomaten auch zahlreiche weitere Nutzpflanzen befällt. Bereits vier Tage nachdem die Tomatenpflanzen mit dem Virus angeimpft worden waren, erfassten die Blattsensoren in Echtzeit ungewöhnliche Signale volatiler organischer Verbindungen. Auch mechanische Beschädigungen an den Pflanzen führten zu veränderten Messparametern. Bevor die Blattsensoren im Feld auf ihre Tauglichkeit und Robustheit getestet werden können, müssen sie weiter verkleinert werden. Zudem muss eine kabellose Datenübertragung ermöglicht werden, damit die Farmer der Zukunft jeden Morgen den Zustand ihrer Pflanzenkulturen auf dem Smartphone kontrollieren können. |
Literatur
Lee G et al. Abaxial leaf surface-mounted multimodal wearable sensor for continuous plant physiology monitoring. Sci Adv 2023, 9(15):eade2232
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