Forschungsprojekte

Die Klimakrise stellt die weltweite Landwirtschaft vor Herausforderungen. Anhaltende Trockenheit, heftige lokale Unwetter oder Überflutungen wirken sich negativ auf die Entwicklung von Getreidepflanzen aus und gefährden die Erträge – ein großes Risiko für die Ernährungssicherheit. Damit stressbedingte Veränderungen bei Weizen rasch festgestellt werden können, erstellt das Projektkonsortium PETAL Korrektur- und Analysemodelle für funktionelle Bildgebungsdaten. Das VRVis kooperiert hier mit den Forschungs- und Unternehmenspartnern Istituto Neurologico Mediterraneo - Neuromed SRL, der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg, der Universität Gent, der Universität Maastricht, der Universität Teramo, The Chancellor, Masters and Scholars of the University of Oxford (Universität Oxford), Bollino IT S.p.A. und IBF Servizi S.p.A.

PET-Analyse für die Landwirtschaft nutzen

Diese neu erarbeiteten Modelle ermöglichen es, Bilder aus der Positronen-Emissions-Tomografie (PET) quantitativ zu interpretieren. PET ist ein Bildgebungsverfahren, mit dem Stoffwechselaktivitäten im Gewebe lebender Organismen sichtbar gemacht werden können. Das PETAL-Team stellt aus Bildern von Weizenpflanzen, morphologischen und proteomischen Daten (Daten zu allen vorliegenden Proteinen) sowie CT-Wurzelbildern einen umfassenden, einzigartigen Datensatz zusammen. Er wird die Grundlage für die Definition messbarer Größen bilden, die Stress in der frühen Pflanzenentwicklung beeinflussen kann.

Aufbau von Kompetenzen zu Bildgebungsverfahren stärkt Nahrungsmittelversorgung

Ausgehend von diesem Datensatz wird das PETAL-Konsortium eine Plattform etablieren, die Serviceangebote zur frühzeitigen Wachstumsanalyse von Weizenkulturen bereitstellt. Die Projektpartner bringen dafür breite Expertise aus unterschiedlichen Disziplinen ein, aus der Physik, Technologie, Biologie, Agronomie, Ökologie, Informatik und dem Bereich der Softwaresysteme.

Forscherinnen und Forscher werden, eingebunden in die Plattform, daran arbeiten, PET als Bildgebungsverfahren für Pflanzen zu validieren sowie Technologien für die Analyse von PET-Daten zu entwickeln. In Trainings werden Kenntnisse zur Datenanalyse, Implementierung von Algorithmen und zu experimentellen Techniken in der Landwirtschaft vermittelt. Damit möchte das PETAL-Konsortium Fachwissen und Fähigkeiten zum Einsatz funktioneller Bildgebung im Agrarsektor nachhaltig verankern.