Smart-breeding – Drónok a nemesítésben

 Smart-breeding – Drónok a nemesítésben
A klímaváltozás hatásai egyre erősebben érezhetők a mezőgazdaságban: gyakoribbak a szélsőséges időjárási jelenségek, új kártevők és betegségek jelennek meg, miközben a világ népessége folyamatosan növekszik. Emiatt a növénynemesítők feladata ma fontosabb, mint valaha. Olyan növényfajtákat kell létrehozniuk, amelyek egyszerre képesek magas terméshozamot adni és jól alkalmazkodni a változó környezeti feltételekhez. Ez azért lényeges, mert csak így tudnak megjelenni azok a gazdaságilag fontos tulajdonságok, amelyek a termesztés sikerét meghatározzák.
A növénynemesítés azonban lassú és összetett folyamat. Egy új gabonafajta előállítása akár 12–13 évig is eltarthat. Ez idő alatt több ezer keresztezést kell elvégezni, majd a létrejött növényeket több helyszínen, több éven keresztül értékelni. A nemesítőknek kitartó munkával kell kiválasztaniuk azokat az egyedeket, amelyek a kívánt tulajdonságok legjobb kombinációját hordozzák. Valójában az adatgyűjtési tevékenységükben mindig is szerepelt egy teljesen költségmentes távérzékelési ’technika’, ami nem más, mint maga a nemesítő szeme. A vizsgált tulajdonságokat (növekedési erély, stressztűrőképesség, fenológiai állapot) vizuális érzékelésen keresztül pontozza és így jellemzi a genotípusokat. 
Az elmúlt két évtized technológiai fejlődése azonban új lehetőségeket nyitott meg. A roncsolásmentes képalkotó módszerek – például a látható fényben, infravörösben vagy hiperspektrálisan készített felvételek – sokkal gyorsabbá és pontosabbá tették a növények megfigyelését. A modern számítógépes rendszerek, a robotika és a repüléstechnika fejlődése lehetővé tette, hogy ezek a módszerek nagy áteresztőképességű fenotipizáló platformokban egyesüljenek. Ezek a rendszerek rövid idő alatt hatalmas mennyiségű adatot képesek gyűjteni a növények állapotáról.
A ’modern’ távérzékelési mérés egyértelmű előnye, hogy szabványosított adatokat állít elő, amelyek objektívek, függetlenek a nemesítő meglátásától. A leggyakrabban használt távérzékelési eszközök a nemesítésben az RGB (Red-Green-Blue) kamerák, valamint a multi/hiperspektrális és hőkamerák.
Az RGB kamerák három színsávot érzékelnek (RGB), vörös (Red), zöld (Green) és kék (Blue) fény hullámhosszán rögzítik az adatokat minden egyes pixelben vagy pontban, ezek együttesen alkotják azt a képet, amely az emberi szem által felismerhető színekből áll. Vizuális monitoringra (talajtakarás mértéke, gyomosodás, szeneszcencia alakulása), kárfelmérésre, tőszámlálásra, terméskomponensek (kalászszám, szemszám), fenológiai stádium (kalászolás, virágzás, érés ideje) meghatározására használhatóak. Számos tanulmány számol be arról, hogy az RGB kamerák sikeresen használhatóak növénymagasság, biomasszatömeg, levélfelület index, termés és megdőlés értékelésére, valamint az aktívan fotoszintetizáló zöldfelülettel és szeneszcenciával kapcsolatos RGB vegetációs indexek számolására. 
A HUN-REN Agrártudományi Kutatóközpont Kalászos Gabona Nemesítési Osztályán több növényfajjal (búza, durumbúza, árpa, tritikálé, spelta, zab) és ezen belül több ezer fajtával dolgozunk, több, mint tízezer parcellán évente (1. kép). A szántóföldi fenotípusos adatgyűjtés részét képezi a drónnal történő felvételezés is, mely tenyészidőszakonként három különböző magasságban minimum 15 berepülést és alkalmanként több ezer georeferált digitális felvétel készítését jelenti. Az ENVI program négy osztályozási eljárását alkalmazva különbséget tudunk tenni multispektrális felvételeken szereplő különböző fajok és fajták között, Az ’MV Initium’ árpafajtát és az ’MV Toborzó’ őszi búzafajtát meg tudjuk határozni, melyek jóval korábbi kalászolási és érési idejű genotípusok (2. kép). 
A 2019/2020-as tenyészidőszakban fellépő erős lisztharmat-fertőzöttség multispektrális kimutatása segítette a nemesítői szelekciós munkát, a nagyon fogékony ‘Mv Szuladur’ jó referenciaforrása ennek a betegségnek a kimutatásában (3. kép). Spektrálisan is láthatóvá vált, hogy az ‘Mv Nemere’ és ‘Mv Seuso’ fajták ellenállósága kiváló. 
A 2023-as sárgarozsda fertőzés újabb lehetőséget adott a drón által készített felvételek spektrális elemzésére. Az ’MV Tallér’ őszi búzafajta sárgarozsda fertőzöttségéből adódott a majdnem teljesen sárga levélállománya, azokat a parcellákat, melyeket szintén valamilyen abiotikus vagy biotikus stressz érte, ezzel a fajtával azonosította a program. Az egészséges levélzetű, bőtermő ‘Mv Szikra’, az ökotermesztésre kiválóan alkalmas ‘Mv Pántlika’ és a javító minőség-kategóriába tartozó ‘Mv Felleg’, ‘Mv Jutas’ és ‘Mv Szilke’ fajták is bizonyították, hogy jó referenciaalapot adnak a képi elemzésekhez. Ezeknek a sárgarozsda-ellenálló fajtáknak a fenotípusos megjelenése is igazolja, hogy a szántóföldi validálás teljes mértékben elengedhetetlen része a fenotipizálásnak, így pontosan tudjuk, hogy biotikus, nem pedig abiotikus stressz (például talajfolt) okozta a levelek klorofilltartalmának alakulását.
 A drónok előnye, hogy gyorsan és rugalmasan bevethetők, rövid idő alatt nagy területeket tudnak felmérni. A gyűjtött adatok segítségével a kutatók korán felismerhetik a problémákat, és pontosabban meg tudják különböztetni egymástól a különböző fajtákat vagy stresszhatásokat. Ugyanakkor a drónos felmérésnek is megvannak a maga kihívásai. A legtöbb időt a tervezés, az előkészítés és a felvételek feldolgozása igényli. A több ezer kép összefűzése, javítása és elemzése magasszintű számítástechnikai hátteret és speciális szoftvereket kíván. A jövő egyik legígéretesebb eszköze a hiperspektrális képalkotás, amely a látható fénytől a közeli és rövidhullámú infravörös tartományig folyamatos spektrális információt rögzít. Ez lehetővé teszi a növények és a környezet közötti kölcsönhatások mélyebb megértését. Bár ezek az érzékelők jelenleg még drágák, és az adatok feldolgozása bonyolult, a mesterséges intelligencia és a fejlett statisztikai módszerek alkalmazása új távlatokat nyit a precíziós nemesítésben. A kutatások megkezdődtek, és várhatóan a következő években egyre több területen válnak alkalmazhatóvá (4. kép).