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Die Pflanzenstressdetektion gilt als eines der kritischsten Bereiche zur Verbesserung der Ernteerträge in dem drängenden weltweiten Szenario, das sowohl vom Klimawandel als auch von den geopolitischen Folgen der Covid-19-Pandemie diktiert wird. Eine komplizierte Wechselwirkung biotischer und abiotischer Stressfaktoren beeinträchtigt das Pflanzenwachstum, einschließlich Wasser, Salz, Temperatur, Lichtexposition, Verfügbarkeit von Nährstoffen, Agrochemikalien, Luft- und Bodenverunreinigungen, Schädlingen und Krankheiten. Angesichts dieses umfangreichen Szenarios ist die Technologieauswahl vielfältig. Einerseits bieten quantitative Methoden, wie Metabolomik, sehr empfindliche Indikatoren für die meisten der Stressoren, mit dem Nachteil eines disruptiven Ansatzes, der Nachverfolgung und dynamische Studien verhindert. Andererseits bieten qualitative Methoden, wie Fluoreszenz, Thermografie und VIS/NIR-Reflexion, eine nicht-detective Sicht auf die Wirkung der Stressoren in Pflanzen, sogar über große Felder hinweg, mit dem Nachteil einer geringen Genauigkeit. Betrachtet man die räumliche Skala, kann der Effekt von Stress Modifikationen auf DNA-Ebene (Nanometer) bis hin zur Zelle (Mikrometer), zur gesamten Pflanze (Millimeter bis Meter) und zum gesamten Feld (Kilometer) implizieren. Während quantitative Techniken gegenüber den kleineren Maßstäben empfindlich sind, können nur qualitative Ansätze für die größeren verwendet werden. Aufkommende Technologien aus der Kern- und medizinischen Physik, wie die Computertomographie, die Magnetresonanztomographie und die Positronen-Emissions-Tomographie, werden erwartet, um die Lücke quantitativer nicht-disruptiver morphologischer und funktioneller Messungen in größerem Maßstab zu schließen. In dieser Übersicht analysieren wir die Landschaft der derzeit verfügbaren Technologien und zeigen die Vorteile jedes Ansatzes in der Pflanzenstressdetektion, mit einem besonderen Fokus auf die Lücken, die in naher Zukunft durch aufkommende Ansätze der Kernphysik in der Landwirtschaft gefüllt werden.
Galieni et al. (Wed,) haben diese Frage untersucht.