Weiterentwicklung funktional-struktureller Modellierung von Wurzelwachstum und Wurzel-Boden-Interaktionen basierend auf automatischer Rekonstruktion von Wurzelsystemen aus MRI

• Antragstellerinnen / Antragsteller: Professor Dr. Sven Behnke; Professorin Dr. Andrea Schnepf
• Fachliche Zuordnung: Bodenwissenschaften ; Bild- und Sprachverarbeitung, Computergraphik und Visualisierung, Human Computer Interaction, Ubiquitous und Wearable Computing
• Förderung: Förderung von 2015 bis 2020
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 274830790

Pflanzenwurzeln, ihre Wurzelarchitektur und ihre Eigenschaften bezüglich Wasser- und Stoffaufnahme sind von großer Bedeutung für die pflanzliche Nutzung von Bodenressourcen. In Pflanzenzüchtung und Management ist man zurzeit vermehrt bestrebt, Bodenprozesse und Wurzeleigenschaften zu nutzen, um eine nachhaltigere Landwirtschaft zu erreichen, die auf reduziertem Wasser- und Nährstoffeinsatz beruht. MRI ist ein nicht-invasives Verfahren, dass die Bestimmung sowohl von strukturellen als auch funktionellen Merkmalen des Systems Boden-Wurzel ermöglicht. In Kombination mit mathematischer Modellierung können diese Analysen zu einem besseren Verständnis von Boden-Wurzel-Interaktionen beitragen. Um die strukturellen Informationen effizient aus dem großen Datenvolumen extrahieren zu können, sind neue Methoden zur automatischen Segmentierung und Rekonstruktion des Wurzelsystems aus den MRI Daten notwendig. Für die Simulation von Wasserfluss im Wurzelsystem ist dabei vor allem darauf zu achten, dass die Konnektivität zwischen den einzelnen Wurzelsegmenten gewährleistet ist. In diesem Projekt werden wir MRI nutzen, um simultan Wurzelarchitektur und Bodenwassergehalt von im Boden gewachsenen Lupine-Pflanzen zu mehreren Zeitpunkten zu beobachten. Mit Hilfe von manuell annotierten Wurzelsystemen wird ein Lernalgorithmus für die vollautomatische Segmentierung von Wurzeln aus den MRI Bildern entwickelt werden. Von ausgewählten Proben werden µCT Bilder zum Vergleich und zur Evaluierung des neuen Segmentierungsalgorithmus erstellt. Aus den rekonstruierten Wurzeln werden wichtige Wurzelarchitekturparameter wie basale und apikale Zone, Verzweigungsabstand und -winkel sowie Krümmung extrahiert und für die Verbesserung der Wurzelarchitekturmodellierung, insbesondere von Tropismen, genutzt. Feedbacks zwischen Wurzelwachstum und Bodenwassergehalt unter ausreichenden und wasserlimitierten Bedingungen werden erfasst werden. Diese Ergebnisse werden dazu beitragen, bestehende Pflanzen-Wasseraufnahmemodelle zu verbessern. Als Benchmark für verschiedene Upscaling Methoden zur Berechnung der Wurzelwasseraufnahme in Wasserflussmodellen wie R-SWMS dienen räumlich explizite Simulationen in Comsol Multiphysics, die direkt auf den rekonstruierten Wurzelsystemen durchgeführt und anhand der gemessenen Wassergehalte evaluiert werden. Die wichtigsten Ergebnisse dieses Projekts werden ein vollautomatischer Rekonstruktionsalgorithmus für Wurzelsysteme aus MRI Bildern sein sowie, darauf basierend, ein verbessertes Verständnis und eine verbesserte Modellierung der Wasserdynamik im System Boden-Pflanze.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen