Eine umfassende Übersicht über die Erkennung von Pflanzenstress: zerstörende, nicht-zerstörende und ML-basierte Ansätze

Die Landwirtschaft ist ein grundlegendes Element des Lebens, eng verbunden mit dem Fortschritt und der Entwicklung der Gesellschaft. Sowohl Menschen als auch Tiere sind auf die Landwirtschaft angewiesen, um ein breites Spektrum an wesentlichen Dienstleistungen bereitzustellen, wie die Produktion von Sauerstoff und Nahrung sowie von wichtigen Rohstoffen für Kleidung, Medizin und andere Notwendigkeiten. Angesichts der entscheidenden Rolle der Landwirtschaft für das individuelle Wohlbefinden und den globalen Fortschritt ist der Schutz und die langfristige Nachhaltigkeit der Landwirtschaft unerlässlich. Dies ist von entscheidender Bedeutung für die Sicherung von Ressourcen und die Aufrechterhaltung des ökologischen Gleichgewichts für zukünftige Generationen. In diesem Kontext haben wir in unserer Übersicht die verschiedenen Faktoren untersucht, die die normalen physiologischen und entwicklungsbiologischen Funktionen von Pflanzen und Kulturen beeinträchtigen können. Diese Faktoren, wissenschaftlich als Stressoren oder Stressbedingungen bezeichnet, umfassen eine breite Palette sowohl biotischer als auch abiotischer Herausforderungen. In diesem Werk haben wir systematisch alle wichtigsten Kategorien von Stress, die Pflanzen im Laufe ihres Lebenszyklus erfahren können, angesprochen. Darüber hinaus haben Pflanzen, da sie erkennbare physiologische oder biochemische Reaktionen auf Stress zeigen, die entsprechenden Stressindikatoren katalogisiert. Diese Indikatoren wurden durch verschiedene Bewertungsverfahren identifiziert, einschließlich sowohl zerstörender als auch nicht-zerstörender Ansätze. Ein wesentlicher Fortschritt, der in unserer Übersicht hervorgehoben wird, ist die Integration von Machine Learning (ML)-Algorithmen mit nicht-zerstörenden Methoden, die die Genauigkeit, Skalierbarkeit und Echtzeitfähigkeit der Pflanzenstressdetektion erheblich verbessert hat. Diese ML-verbesserten Systeme nutzen hochdimensionale Daten, die durch Fernerkundungsmodalitäten wie hyperspektrale Bildgebung, thermische Bildgebung und Chlorophyllfluoreszenz gewonnen werden. Dies hilft letztlich, die frühzeitige Identifizierung biotischer und abiotischer Stresssignaturen zu ermöglichen. Durch fortgeschrittene Mustererkennung, Merkmalsextraktion und prädiktives Modellieren erleichtert ML proaktive Anomalieerkennung und Stressprognosen, wodurch Ertragsverluste gemindert und datengestützte Präzisionslandwirtschaft unterstützt werden. Diese Konvergenz stellt einen wichtigen Schritt in Richtung intelligenter, automatisierter Erntemonitoringsysteme dar. Schließlich schließen wir den Artikel mit einer knappen Diskussion über die potenziell positiven Rollen, die bestimmte Stressbedingungen bei der Verbesserung der Pflanzenresilienz und Produktivität spielen können.