Nieuwe horizon voor bosbeheer: Spectrale reflectie van bladeren gekoppeld aan genexpressie

Onderzoekers van de University of Notre Dame hebben een baanbrekende directe correlatie vastgesteld tussen de spectrale reflectie van het bladerdek en de expressie van specifieke genen in planten. Deze wetenschappelijke studie, onlangs gepubliceerd in het vakblad Nature: Communications Earth & Environment, maakt het mogelijk om spectrale analysegegevens van satellieten te gebruiken voor het verkrijgen van gedetailleerde informatie over de moleculaire toestand van flora. In potentie biedt dit de mogelijkheid om stress bij bomen te signaleren lang voordat er visuele tekenen van achteruitgang in de conditie optreden.

Het onderzoek werd uitgevoerd op basis van bladmonsters van de suikeresdoorn (Acer saccharum) en de rode esdoorn (Acer rubrum) in de bosrijke gebieden van Noord-Wisconsin en het bovenste schiereiland van Michigan. Hoofdonderzoeker Nathan Swenson, directeur van het Environmental Research Center van de University of Notre Dame (UNDERC), rapporteerde sterke verbanden tussen specifieke golflengten van gereflecteerd licht en genen die verband houden met de reactie op droogte en interacties met plagen. De analyse toonde aan dat er voor meer dan de helft van de onderzochte genen een duidelijke correlatie bestaat met specifieke spectrale kenmerken, wat de creatie van een unieke moleculaire 'vingerafdruk' mogelijk maakt.

Deze methodologie ontsluit de mogelijkheid voor monitoring van bosecosystemen op genoomniveau met behulp van sensoren op platforms zoals het International Space Station (ISS), wat wordt ondersteund door financiering van NASA. Terwijl traditionele monsterneming en genomica arbeidsintensief en kostbaar blijven voor uitgestrekte gebieden, kan remote sensing nu gegevens met een grotere diepgang leveren. Dit onderzoek vormt een aanvulling op bestaande ruimtemissies, zoals GEDI, die vanaf het ISS werken aan het in kaart brengen van biomassa, door een moleculair niveau van begrip toe te voegen aan de verzamelde data.

De integratie van deze spectrale gegevens met bestaande kaarten van boomsoorten, gebaseerd op kunstmatige intelligentie, maakt het mogelijk om uitgebreide profielen voor elke individuele boom op te stellen. Dit biedt de kans op tijdige en gerichte interventies bij het detecteren van signalen van een verslechterende bosgezondheid, wat van kritiek belang is voor het behoud van biomassa en de koolstofbalans. De nieuwe methode markeert een verschuiving van het louter documenteren van fysieke eigenschappen naar het evalueren van de moleculaire processen die ten grondslag liggen aan de veerkracht van bossen tegen stressfactoren zoals droogte en insectenplagen.

Door de kracht van geavanceerde optische sensoren te combineren met genetische inzichten, kunnen wetenschappers nu de vitale functies van bossen monitoren op een schaal die voorheen ondenkbaar was. Deze innovatieve aanpak stelt beheerders in staat om proactief te handelen in het licht van klimaatverandering en ecologische uitdagingen. Het vermogen om de genetische respons van bomen vanuit de ruimte te 'lezen', transformeert ons begrip van bosecosystemen en versterkt de instrumenten die we hebben om de biodiversiteit wereldwijd te beschermen.