In einer sich ständig verändernden Welt, in der die Umweltbedrohungen immer größer werden, kann ein besseres Verständnis der natürlichen oder durch menschliches Verhalten ausgelösten Prozesse dazu beitragen, Stellungnahmen zu untermauern, Erhaltungs- und Restaurierungsbemühungen zu lenken oder neue Forschungsarbeiten anzuregen. Die Bildgebung ist dabei ein Schlüsselelement. Es gibt eine Fülle von Daten, die von Satelliten, Radar, Lidar oder Mikroskopen erfasst werden. Sie müssen nur noch in einen sinnvollen Dialog gebracht werden, manchmal mit Hilfe von KI. Von der elementaren Zusammensetzung von Pflanzen über die Erkennung von Müll in den Ozeanen, die Quantifizierung und Charakterisierung von Niederschlägen, die Kartierung von Korallen im Roten Meer bis hin zur Analyse des Gesundheitszustands großer Anbauflächen - Wissenschaftler nutzen die Möglichkeiten der neuen Technologien, um auf allen Ebenen der Ökosysteme mehr zu lernen.
Pflanzen einfrieren, um sie besser beobachten zu können
Der Bruch des Mietvertrags zwischen Korallen und den Algen, die sie besiedeln, der Stress der Pflanzen durch den Salzgehalt des Bodens oder die Veränderungen von Schalen, die weniger als einen Millimeter lang sind: Diese und viele andere biologische Prozesse werden vom Labor für biologische Geochemie (LGB) der EPFL auf subzellulärer Ebene untersucht. Mit Hilfe von Mikroskopen und anderen hochmodernen mikroanalytischen Instrumenten entschlüsseln die Wissenschaftler die Geheimnisse dieses Austauschs, bei dem kleine molekulare oder ionische Veränderungen einen ganzen Organismus stören und Auswirkungen in einem weitaus größeren Maßstab haben können.Die Beziehung zwischen den Korallen und den Tausenden von Mikroalgen, die sie beherbergen, schien wie eine Verschmelzung: Die Korallen ernähren sich von verschiedenen Nährstoffen, die von den Mikroalgen freigesetzt werden, während die Mikroalgen das von den Nesseltieren gelieferte CO2 absorbieren. Diese uralte Beziehung, die den Korallen auch ihre schillernden Farben verleiht, wird jedoch durch die globale Erwärmung gefährdet. Die Algen, die durch die Hitze gestresst sind, setzen Moleküle frei, die für die Korallen giftig sind, so dass diese schließlich die Pflanzen abstoßen. Neben dem Bleichen kann dies zum Tod des Nesseltieres führen und somit einen großen Verlust für alle Ökosysteme bedeuten, an die es gebunden ist. Mit einem Ionenmikroskop bewaffnet, erforschen Forscherinnen und Forscher des LGB seit mehreren Jahren die Alkovengeheimnisse dieser symbiotischen Beziehung. "Das NanoSIMS-Mikroskop, das die Untersuchungsobjekte mit Ionen beschießt, ermöglicht es uns, den Austausch mit einer sehr hohen Auflösung zu beobachten: bis hin zur Beobachtung einzelner Zellen und sogar subzellulärer Strukturen", erklärt Postdoktorand Nils Rädecker. So konnten die Wissenschaftler wichtige Mechanismen enthüllen, wie z.B. Details über das egoistische Verhalten der Algen, die bereits lange vor ihrer Vertreibung aufhören, die Koralle mit Nährstoffen zu versorgen.
"Das Problem bei diesem Mikroskop ist, dass einige lösliche Verbindungen aus organischem Gewebe verloren gehen, wenn die Ionen passieren", bemerkt Anders Meibom, Professor am LGB. Um dieses Problem zu umgehen, haben die Wissenschaftler geduldig das CryoNanoSIMS entwickelt, bei dem die Probe durch Stickstoff eingefroren wird. "Es ist das einzige Mikroskop, das in der Lage ist, genaue Bilder davon zu erhalten, wo in einer Zelle oder einem Gewebe ein bestimmter Nährstoff gespeichert oder verwendet wird und wo ein Schadstoff eindringt oder nicht." Dieses Verfahren hat eine ganze Reihe neuer Forschungsmöglichkeiten eröffnet. Die Postdoktorandin Priya Ramakrishna erarbeitet beispielsweise eine hochauflösende chemische Kartierung einer Modellpflanze, um die zellulären Reaktionen auf den Salzgehalt des Bodens zu verstehen. "Das kann sich auf das Pflanzenwachstum und damit auf die Landwirtschaft auswirken", betont sie.
Bilder und KI, um den Planeten zum Sprechen zu bringen.
Unser Planet umfasst mehr als 196 Millionen Quadratkilometer, darunter viele Ökosysteme, die fernab der ausgetretenen Pfade liegen und schwer zugänglich sind. Das Netz aus unzähligen Sensoren an Drohnen oder Satelliten, Überwachungskameras oder unseren Mobiltelefonen liefert jedoch eine Fülle von anonymisierten und verwertbaren Informationen. "Die Daten der hochauflösenden Satelliten, die wir am häufigsten verwenden, nehmen sehr detaillierte Bilder mit einer Auflösung von bis zu 10 Metern auf und decken eine Breite von 290 Kilometern ab. Da die Bilder georeferenziert sind, kennen wir jederzeit die Koordinaten des Ortes, den wir gerade analysieren", betont Devis Tuia, Professor am Laboratoire de science computationnelle pour l’environnement et l’observation de la Terre (ECEO) an der EPFL.Tierpopulationen zu untersuchen, die Verteilung und den Reifezustand von Nutzpflanzen zu quantifizieren, auf der Meeresoberfläche treibenden Müll sichtbar zu machen, die Entwicklung von Gletschern zu überwachen... Das Potenzial, die Umwelt anhand dieser Informationen zu beobachten und zu überwachen, ist immens. Aber jedes Problem hat seinen idealen Sensortyp und seine ideale Auflösung. "Wir organisieren, katalogisieren und verarbeiten diese heterogenen und unstrukturierten Daten mithilfe klassischer Algorithmen zur Informationsextraktion oder KI, um daraus nützliche und organisierte Informationen für die verschiedenen Anwendungen zu gewinnen", erklärt der Professor. In jüngster Zeit haben die Wissenschaftler beispielsweise eine künstliche Intelligenz entwickelt, die es ermöglicht, Korallen auf der Grundlage von Filmsequenzen, die mit handelsüblichen Kameras aufgenommen wurden, schnell und in 3D zu kartieren. Diese Technologie ermöglicht es auch nicht-spezialisierten Tauchern, auf einfache Weise Daten über große Riffbereiche zu sammeln.
Satellitendaten werden noch lange nicht in ihrem vollen Potenzial genutzt, und Forscher müssen Erkennungsprogramme oft von Grund auf trainieren, da nur wenige Daten für einen bestimmten Bereich zur Verfügung stehen. "Bisher gab es zum Beispiel kein Programm, das schnell zwischen der Erkennung eines Trümmerteils, eines Baumes oder eines Gebäudes wechseln konnte", betont Devis Tuia. Er und seine Kollegen sowie Wissenschaftler der Universität Wageningen (NL), des MIT, der Universität Yale und des Forschungszentrums Jülich (D) entwickelten daher ein System, mit dem sie sich in die Lage versetzen konnten, sich selbst zu erkennen.Chamäleon-Lernsystem, METEOR, entwickelt, das auf der Grundlage einer Handvoll qualitativ hochwertiger Bilder und eines "Meta-Learning"-Algorithmus von einem Objekttyp zum anderen wechseln kann. Eine enorme Zeitersparnis für Bereiche, in denen die Erfassung von Felddaten schwierig oder sehr kostspielig ist.
Der Wolkenprofiler
Für die Wissenschaftler des Labors für Umweltfernerkundung (LTE) der EPFL sehen zwei Wassertropfen nicht gleich aus. Umso weniger, wenn sie gefroren sind. In den Alpen, der Antarktis, der Arktis und in Griechenland verfolgen sie Niederschläge und untersuchen Wolken mithilfe von Radar, Lidar und einem Gerät, das Schneeflocken in 3D fotografiert. "Die Bildgebung ist das einzige Verfahren, das es uns ermöglicht, wechselnde Wetterphänomene räumlich, zeitlich und über einen großen Skalenbereich hinweg zu erfassen", erklärt Alexis Berne, Professor am LTE. Die genaue und zuverlässige Quantifizierung von Niederschlägen, insbesondere wenn es sich um feste Niederschläge handelt, in Berg- und Polarregionen ist nach wie vor ein wenig bekannter Bereich, der jedoch große Auswirkungen auf die Wasserressourcen, die Vorhersage von Naturgefahren und die Bewertung der Auswirkungen des Klimawandels in diesen sehr sensiblen Regionen hat.
Überzählige Kristalle
Die Bildung von Wassertröpfchen und Eiskristallen in Wolken zum Beispiel birgt noch einige Geheimnisse. Während der Mechanismus der Kondensation um bestimmte Aerosole (feste oder flüssige Partikel, die in der Atmosphäre schweben), die als sogenannte "glaziogene" Kerne dienen, gut bekannt ist, birgt ein zweiter Prozess, das sekundäre Eis, noch ein gewisses Geheimnis. Wenn Forscherinnen und Forscher ihr Radar auf die Wolken richten, um die Niederschlagsbildung zu quantifizieren, sind die Tröpfchen und Kristalle viel zahlreicher als die Aerosolpartikel. Eine Gleichung, bei der man das Rechnen verlernt.
Im Rahmen eines großen europäischen Projekts, an dem auch andere Labors der EPFL beteiligt sind (Laboratoire de recherche sur les environnements extrêmes und Laboratoire des processus atmosphériques et de leurs impacts), werden die Wissenschaftler daher demnächst an verschiedenen Orten der Erde Wolkenprofiler aufstellen, um das Verhalten der Cumulonimbus-Wolken und ihrer Verwandten sowie die Art und Weise, wie sich sekundäres Eis bildet, aufzuspüren. "Die numerische Modellierung wird uns auch dabei helfen, die Bedingungen zu verstehen, unter denen unsere Beobachtungen gemacht wurden."
Bilder dank elektromagnetischer Wellen
"Wir machen keine Bildanalyse wie bei der biomedizinischen Bildgebung", erklärt Alexis Berne. Radargeräte erzeugen täglich Dutzende Gigabytes an Daten, die die Wissenschaftler nutzen werden, um eine Fallstudie über ein bestimmtes Wetterphänomen oder Statistiken zu erstellen. "Die Variablen, die uns interessieren, werden in der Regel indirekt gewonnen. Mit einem Lidar oder Radar arbeiten wir mit elektromagnetischen Wellen und messen elektromagnetische Eigenschaften von Partikeln, die in der Atmosphäre schweben, in Echtzeit. Unsere Arbeit befasst sich mit Wiedergabealgorithmen, die es uns ermöglichen werden, Informationen über die mikrophysikalischen Eigenschaften von Wolkenpartikeln zu extrahieren, um die beteiligten Mechanismen besser zu verstehen und den Niederschlag genauer zu quantifizieren."
