Een ingemaakte maïsplant met negen bladeren staat op een bord ter grootte van een frisbee. De tandem begint te draaien als het middelpunt bovenop een gigantische muziekdoos, drie graden per seconde, en na twee minuten heeft de plant een pirouette gemaakt naar zijn oorspronkelijke positie.

Er gaat weer een minuut voorbij, en op een nabijgelegen scherm verschijnt een digitaal 3D-beeld in het palet van Dr. Seuss:magenta en groenblauw en geel, elk blad weergegeven in een andere tint maar bijna identiek aan zijn werkelijke tegenhanger in vorm, grootte en hoek.

Die weergave en de bijbehorende gegevens zijn afkomstig van LiDAR, een technologie die gepulseerd laserlicht op een oppervlak afvuurt en de tijd meet die nodig is om die pulsen terug te reflecteren - hoe groter de vertraging, hoe groter de afstand. Door een plant tijdens zijn rotatie te scannen, deze 360-graden LiDAR-techniek kan miljoenen 3D-coördinaten verzamelen die een geavanceerd algoritme vervolgens clustert en digitaal vormt in de componenten van de plant:bladeren, stengels, oren.

Yufeng Ge van de Universiteit van Nebraska-Lincoln, Suresh Thapa en hun collega's hebben de aanpak bedacht als een manier om automatisch en efficiënt gegevens te verzamelen over het fenotype van een plant:de fysieke eigenschappen die voortkomen uit de genetische code. Hoe sneller en nauwkeuriger fenotypische gegevens kunnen worden verzameld, des te gemakkelijker kunnen onderzoekers gewassen vergelijken die zijn veredeld of genetisch gemanipuleerd voor specifieke eigenschappen - idealiter die welke helpen bij het produceren van meer voedsel.

Het versnellen van die inspanning is vooral belangrijk, zeiden de onderzoekers, om te voldoen aan de voedselbehoefte van een wereldbevolking die naar verwachting zal groeien van ongeveer 7,5 miljard mensen vandaag tot bijna 10 miljard in 2050.

"We kunnen nu al heel snel DNA-sequencing en genomisch onderzoek doen, " zei Ge, assistent-professor biologische systeemtechniek. "Om die informatie effectiever te gebruiken, je moet het koppelen aan fenotyperingsgegevens. Dat stelt je in staat om terug te gaan en de genetische informatie nader te onderzoeken. Maar dat is nu (het bereiken van) een knelpunt, omdat we dat niet zo snel kunnen doen als we willen tegen lage kosten."

Bij drie minuten per plant, de opzet van het team werkt aanzienlijk sneller dan de meeste andere fenotyperingstechnieken, zei Ge. Maar snelheid doet er weinig toe zonder nauwkeurigheid, dus gebruikte het team het systeem ook om vier eigenschappen van maïs- en sorghumplanten te schatten. De eerste twee eigenschappen - het oppervlak van individuele bladeren en alle bladeren van een plant - helpen bepalen hoeveel energieproducerende fotosynthese de plant kan uitvoeren. De andere twee - de hoek waaronder bladeren uit een stengel steken en hoeveel die hoeken binnen een plant variëren - beïnvloeden zowel de fotosynthese als hoe dicht een gewas in een veld kan worden geplant.

Vergelijking van de schattingen van het systeem met zorgvuldige metingen van de maïs- en sorghumplanten leverde veelbelovende resultaten op:91 procent overeenstemming over het oppervlak van individuele bladeren en 95 procent over het totale bladoppervlak. De nauwkeurigheid van hoekschattingen was over het algemeen lager, maar varieerde nog steeds van 72 procent tot 90 procent, afhankelijk van de variabele en het type plant.

Camera verlegen

Daten, de meest voorkomende vorm van 3D-fenotypering is gebaseerd op stereovisie:twee camera's die tegelijkertijd beelden van een plant vastleggen en hun perspectieven samenvoegen tot een benadering van 3D door dezelfde punten van beide beelden te identificeren.

Hoewel beeldvorming op vele manieren een revolutie teweeg heeft gebracht in fenotypering, het heeft wel tekortkomingen. De kortste, Ge zei, is een onvermijdelijk verlies van ruimtelijke informatie tijdens de vertaling van 3D naar 2D, vooral wanneer een deel van een plant het zicht van een camera op een ander deel blokkeert.

"Het was vooral een uitdaging voor eigenschappen als bladoppervlak en bladhoek, omdat het beeld die eigenschappen niet goed bewaart, ' zei Ge.

De 360-graden LiDAR-aanpak worstelt met minder van die problemen, zeiden de onderzoekers, en vereist minder rekenkracht bij het construeren van een 3D-beeld uit zijn gegevens.

"LiDAR is voordelig in termen van doorvoer en snelheid en in termen van nauwkeurigheid en resolutie, " zei Thapa, doctoraatsstudent in biologische systeemtechniek. "En het wordt zuiniger (dan voorheen)."

Vooruit gaan, het team wil lasers van verschillende kleuren introduceren in zijn LiDAR-opstelling. De manier waarop een plant die extra lasers reflecteert, zal helpen aangeven hoe het water en stikstof opneemt - de essentie van plantengroei - en het chlorofyl produceert dat nodig is voor fotosynthese.

"Als we die drie (variabelen) aan de chemische kant kunnen aanpakken en deze andere vier (variabelen) aan de morfologische kant, en combineer ze dan, we hebben zeven eigenschappen die we tegelijkertijd kunnen meten, "Zei Ge. "Dan zal ik echt gelukkig zijn."

De onderzoekers rapporteerden hun nieuwe aanpak in het tijdschrift Sensoren . Ge en Thapa schreven de studie met Hongfeng Yu, universitair hoofddocent informatica en techniek; Feiyu Zhu, doctoraatsstudent in computerwetenschappen en techniek; en Harkamal Walia, universitair hoofddocent agronomie en tuinbouw.