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Jul 05, 2023

NASA, 캘리포니아 상공에서 와인 포도병 발견에 도움

코넬 대학의 조교수인 식물 병리학자 케이티 골드(Katie Gold)가 들판에서 병든 포도를 검사하고 있습니다. Gold의 팀은 JPL이 개발한 장비를 사용하여 공중에서 감염된 작물을 탐지했습니다.

코넬 대학의 조교수인 식물 병리학자 케이티 골드(Katie Gold)가 들판에서 병든 포도를 검사하고 있습니다. Gold의 팀은 JPL이 개발한 장비를 사용하여 캘리포니아의 가장 중요한 와인 포도 생산 지역 중 하나에서 공중에서 감염된 작물을 탐지했습니다.

사례 연구에서 과학자들은 인간의 눈에 보이는 증상이 나타나기 전에 카베르네 소비뇽 포도나무에서 값비싼 감염을 발견했습니다.

시들어가는 곰팡이, 뿌리가 썩는 박테리아, 바이러스 및 기타 식물 병원체는 매년 전 세계 수확량의 약 15~30%를 파괴합니다. 조기 발견은 실패한 작물과 치료 가능한 작물의 차이를 만들 수 있습니다. 남부 캘리포니아에 있는 NASA의 제트 추진 연구소에서 개발된 공중 과학 장비를 사용하여 연구자들은 연간 수십억 달러의 농작물 피해를 입히는 포도병의 은밀한 징후를 정확하게 찾아낼 수 있음을 발견했습니다. 원격 감지 기술은 이 작물과 다른 작물에 대한 지상 기반 모니터링을 도울 수 있습니다.

두 가지 새로운 연구에서 JPL과 코넬 대학의 연구자들은 GLRaV-3(포도나무 잎롤 관련 바이러스 복합체 3의 약어)라는 바이러스 질병에 중점을 두었습니다. 주로 곤충에 의해 전파되는 GLRaV-3은 수확량을 줄이고 과일이 신맛이 나도록 하여 미국 와인 및 포도 산업에 연간 약 30억 달러의 피해와 손실을 입힙니다. 이는 일반적으로 노동 집약적인 포도나무별 정찰과 값비싼 분자 테스트를 통해 감지됩니다.

연구팀은 기계 학습과 NASA의 차세대 Airborne Visible/InfraRed Imaging Spectrometer(AVIRIS-NG)를 사용하여 재배자가 공중에서 GLRaV-3 감염을 조기에 식별하는 데 도움을 줄 수 있는지 확인하고 싶었습니다. 햇빛과 화학 결합의 상호 작용을 기록하는 장비의 광학 센서는 산불, 기름 유출, 온실 가스 및 화산 폭발과 관련된 대기 오염과 같은 위험을 측정하고 모니터링하는 데 사용되었습니다.

캘리포니아주 로디 지역에서 병원체 발견 연구에 협력한 와인 업계 종사자들이 포도나무 사이에 쓴 감사의 메시지를 드론에 포착했습니다.

식물 병리학자인 Katie Gold 박사와 그녀의 팀이 다른 질문을 제기할 기회를 잡은 것은 캘리포니아의 메탄 누출을 지도화하기 위한 2020년 캠페인 중에였습니다. AVIRIS-NG가 주의 가장 중요한 포도 생산 지역 중 하나에서 잠복 작물 감염을 밝혀낼 수 있을까요? ?

코넬 대학의 조교수이자 새로운 연구의 수석 저자인 Gold는 "인간과 마찬가지로 병든 식물도 즉시 외부 증상을 나타내지 않을 수 있으므로 조기 발견이 재배자들이 직면한 가장 큰 어려움"이라고 말했습니다. 포도나무 잎말이 바이러스의 경우, 포도나무가 변색된 잎과 성장이 둔한 과일과 같은 눈에 띄는 감염 징후를 드러내기까지 최대 1년이 걸릴 수 있습니다. 그러나 세포 수준에서는 그 이전에도 스트레스가 잘 진행되어 햇빛이 식물 조직과 상호 작용하는 방식을 변화시킵니다.

연구 비행기의 뱃속에 장착된 AVIRIS-NG는 캘리포니아주 로디에서 약 11,000에이커에 달하는 포도밭을 관찰했습니다. 캘리포니아 센트럴 밸리(Central Valley) 중심부에 위치한 이 지역은 캘리포니아 주 프리미엄 와인용 포도의 주요 생산지입니다.

연구팀은 감염을 구별하기 위해 개발하고 훈련한 컴퓨터 모델에 관찰 내용을 입력했습니다. 결과를 확인하기 위해 업계 협력자들은 눈에 보이는 바이러스 증상이 있는지 300에이커가 넘는 포도밭을 조사하는 동시에 분자 테스트를 위한 포도나무 샘플을 수집했습니다.

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Gold는 이것이 캘리포니아 폭염 기간 동안 수행된 노동 집약적인 프로세스라고 지적했습니다. “재배자, 업계 협력자, 스카우트 팀의 노고가 없었다면 우리가 성취한 어떤 것도 불가능했을 것입니다.”라고 그녀는 말했습니다. Gold가 수석 과학자로 있는 NASA Acres Consortium에서도 유사한 노력이 계속될 것입니다.

연구자들은 증상이 나타나기 전과 후에 감염되지 않은 포도나무와 감염된 포도나무를 구별할 수 있었고 가장 성능이 좋은 모델은 87%의 정확도를 달성했다는 사실을 발견했습니다. GLRaV-3의 성공적인 조기 탐지는 포도 재배자에게 최대 1년의 개입 경고를 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다.