U suvremenoj poljoprivredi jedan od najvećih izazova je pravovremeno prepoznavanje stresa kod biljaka. Suša, visoke temperature, salinitet, nedostatak hranjiva, fititoksičnost herbicida smanjjuju prinos i kvalitetu ploljoprivrednih proizvoda mnogo prije nego što biljka pokazuje vidljive simptome poput venuća ili promjene boje lista. Zato sve veću važnost imaju digitalne tehnologije koje omogućuju rano i precizno praćenje stanja usjeva.
Na Zavodu za ishranu bilja Agronomskog fakulteta Sveučilišta u Zagrebu provodimo istraživanja primjene visokoprotočne fenotipizacije (High‑Throughput Phenotyping, HTP), koristeći sustav za multispektralna snimanja i snimanja klorofilne fluorescencije (CropReporter) te 3D multispektralni skener (PlantEye). Tehnologija funkcionira kao svojevrsni „CT za biljke“, umjesto da biljke režemo i ručno mjerimo, kamere i skeneri u nekoliko sekundi snime tisuće točaka po biljci i pretvore ih u niz kvantitativnih svojstava: visinu, površinu lista, „volume biljke, kuteve lista, ali i optičke indekse povezane s pigmentima, korištenjem svjetlosti, fotosintezom i starenjem biljke.
Digitalne kamere i 3D skeneri omogućuju nam rano otkrivanje stresa kod biljaka
Multispektralne kamere bilježe refleksiju svjetlosti u dijelovima spektra koje ljudsko oko ne vidi, a iz tih se podataka izračunavaju vegetacijski indeksi koji govore o zdravstvenom stanju biljke, sadržaju klorofila, fotosintetskoj aktivnosti i razini stresa. Klorofilna fluorescencija dodatno omogućuje praćenje učinkovitosti fotosustava II te vrlo rano otkrivanje oštećenja uzrokovanih sušom, slanošću, visokim ili niskim temperaturama ili herbicidima. Ova tehnologija omogućuje da se te promijen uoče značajno ranije, često danima, prije nego što stres postane vidljiv ljudskom oku. Istovremeno, 3D skeneri registriraju suptilne promjene u lisnoj površini i arhitekturi sklopa, što je osobito važno za kvantifikaciju rasta i ranog zastoja razvoja.
Ovakav višesenzorski pristup ima dvije velike prednosti. Prvo, omogućuje nam da u kratkom vremenu i uz minimalan ljudski rad kvantificiramo veliki broj biljaka, genotipova i tretmana, što je preduvjet za moderno oplemenjivanje i razvoj novih tolerantnih sorata. Drugo, kombiniranjem podataka iz više izvora (fluorescencija, multispektralno snimanje, 3D morfologija I sl) možemo identificirati mali skup digitalnih pokazatelja koji najbolje razlikuju tolerantne i osjetljive genotipove ili jasno odvajaju sušu od saliniteta, toplinskog ili herbicidnog stresa, ali i kvantificiraju učinkovitost korištenja hranjiva i sl.
Trenutno ove metode primjenjujemo u istraživanjima otpornosti različitih ratarskih i povrtlarskih kultura na abiotske stresove te u razvoju novih pristupa za procjenu učinkovitosti korištenja dušika. Cilj je identificirati genotipove koji bolje podnose nepovoljne uvjete okoliša te razviti brze i objektivne metode procjene koje se u budućnosti mogu primjenjivati i u oplemenjivanju bilja i u preciznoj poljoprivredi.
Razvoj senzora, umjetne inteligencije i digitalnih sustava za obradu podataka otvara mogućnost da se slične tehnologije sve više koriste i izvan laboratorija – na poljima, u plastenicima i staklenicima, u kombinaciji s dronovima i senzorima posatavljenim na na mehanizaciji. U okviru projekta CROSSMART ove tehnologije predstavljaju važnu kariku između fundamentalne fiziologije i konkretnih rješenja za pametnu i preciznu poljoprivredu budućnosti. Digitalna poljoprivreda više nije tehnologija budućnosti, ona već danas omogućuje preciznije, održivije i otpornije poljoprivredne proizvodne sustave.
Slika 1. Primjer digitalne fenotipizacije bosiljka. Fotografije u boji te pseudokolorne slike indeksa sadržaja antocijana (ARI), indeksa sadržaja klorofila (CHI) i parametara klorofilne fluorescencije (Fv/Fm i Fq′/Fm′) prikazuju kako napredni senzori mogu otkriti promjene uzrokovane sušom (D1 i D2) i salinitetom (S1 i S2) već nekoliko dana nakon početka stresa. Preuzeto iz: Lazarević B, Šatović Z, Nimac A, Vidak M, Gunjača J, Politeo O and Carović-Stanko K (2021) Application of Phenotyping Methods in Detection of Drought and Salinity Stress in Basil (Ocimum basilicum L.). Front. Plant Sci. 12:629441. doi: 10.3389/fpls.2021.629441