Bladreflectie toont genactiviteit in bossen ^{CEFR B2}

Vroege detectie van achteruitgang in de gezondheid van bossen is belangrijk, vooral in brandgevoelige regio’s. Een nieuw onderzoek van wetenschappers van de University of Notre Dame, gefinancierd door NASA en gepubliceerd in Nature: Communications Earth & Environment, toont een verband tussen bladreflectie en genexpressie. Nathan Swenson, Gillen Director van het University of Notre Dame Environmental Research Center (UNDERC) en hoofdauteur, zegt dat dit het potentieel heeft om bosgezondheidsmonitoring te veranderen.

Het team mat spectrale reflectantie — de verhouding van gereflecteerd tot inkomend licht bij zichtbare en nabij-infrarode golflengten — op bladoppervlakken en analyseerde daarna de genexpressie van diezelfde bladeren. De onderzoekers verzamelden bladmonsters van twee veelvoorkomende esdoornsoorten, sugar maple en red maple, op UNDERC-veldlocaties in noordelijk Wisconsin en de Upper Peninsula van Michigan. De genetische analyse concentreerde zich op genen die betrokken zijn bij waterreacties, droogte, fotosynthese en interacties tussen plant en plaag of ziekteverwekker.

De reflectantiedata toonden welke golflengten een blad opnam of reflecteerde. Voor meer dan de helft van de geanalyseerde genen vond het team een sterke correlatie met specifieke reflectantiegolflengten, en bladeren die een bepaald gen tot expressie brachten, vertoonden vaak hetzelfde spectrale kenmerk. Swenson merkt op dat dit voorspelling van honderden tot duizenden ecologisch belangrijke genen op basis van reflectantie mogelijk zou kunnen maken.

Voor opschaling verwijst Swenson naar een 2024-studie in PLOS Biology die satellietbeelden combineerde met AI om boomsoortenkaarten voor het National Ecological Observatory Network te maken. Wanneer soortkaarten worden gecombineerd met reflectantie- en genexpressiemodellen, zouden onderzoekers genactiviteit over hele bossen kunnen in kaart brengen met vliegtuigen, satellieten of zelfs sensoren op het International Space Station. Het doel is een snelle, genoombrede beoordeling van boomstress zodat ingrepen kunnen plaatsvinden voordat de bosgezondheid een crisispunt bereikt.