Een fenotype is simpel gezegd de verzameling waarneembare kenmerken van een organisme. In plantenveredeling en -onderzoek worden duizenden metingen uitgevoerd voor selectie op superieure kenmerken en onderliggende genetische analyse. Het fenotyperen van planten helpt om te begrijpen hoe planten hun genetische informatie tot uitdrukking brengen in verschillende omgevingen of onder stressomstandigheden.

Fenotyperen varieert van moderne high-throughput beeldanalyse tot handmatige metingen met een liniaal. Geavanceerde fenotyperingssystemen zijn, ondanks positieve ontwikkelingen, nog duur. In de meeste gevallen zijn specialisten op computer vision / beeldherkenning nodig om waardevolle informatie uit de data te halen.

Bij PlantFellow hebben we het AutoPheno platform ontwikkeld. Een geautomatiseerde en kostenefficiënte methode voor het fenotyperen van planten met 3D-imaging.

Waarom 3D

Door een 3D-beeld van een plant te verzamelen, wordt het mogelijk om de geometrische ontwikkeling van plantorganen te bestuderen. Met algoritmen worden verschillende kenmerken, zoals: hoogte, bladoppervlak, stengeldikte en bloei, gemeten en deze zijn door de tijd te volgen. Deze informatie maakt verdere complexere analyse mogelijk zoals een benadering van de biomassa van de plant. 

3D-fenotypering is niet-destructief en maakt monitoring van plantkenmerken door de tijd mogelijk. Dit kan worden ingezet voor het ontdekken van eigenschappen en QTL-analyse tot aan fenotypering in het veld en (pre-)selectie voor kruisingen. Vooral binnen biochemisch onderzoek is het vaak cruciaal om biomassa in de loop van de tijd volgen. Meerdere metingen per dag maken het mogelijk om de effectiviteit van een middel te begrijpen of te bewijzen.

Uitdagingen

De uitdaging met 3D imaging van planten, ongeacht het type 3D-methode dat wordt gebruikt, is occlusie: Het overlappen van bladeren of andere plantstructuren. Door plantengroei en ontwikkeling van vegetatief plantmateriaal wordt dit complexer. Met een goede voorbereiding kan dit deels worden ondervangen. Bijvoorbeeld door het toepassen van de juiste camerahoek ten opzichte van het gewas en selectie van de juiste sensoren.