Dr. Mark Müller-Linow

At the Institute of Bio- and Geosciences, Plant Sciences (IBG-2) at Forschungszentrum Jülich we focus on sustainable solutions to improve plant production for a sustainable agriculture. Key areas include plant phenotyping, analysis of plant-environment interactions, and the development of alternative biomass sources. By integrating molecular, physiological, and ecological approaches, we support the bioeconomy and promote resource efficiency and adaptation to changing climate conditions. Learn more at FZ Jülich IBG-2.

Capturing and measuring the geometry of plant shoots and roots is one of the basic principles for assessing plant growth and plasticity at the macroscopic level. For this purpose, various imaging techniques can be used in the form of snapshots or as regular monitoring for non-invasive recording of a wide range of shape and color properties. They range from simple passive methods with cameras to active methods with light or LASER projections. My work focuses on the development of 2D and 3D sensor platforms and on the evaluation of image and 3D data using image processing and machine learning methods. The aim is to derive qualitative and quantitative parameters from this data to evaluate growth dynamics, harvest quality and varietal differences depending on environmental conditions and stress influences.

Am Institut für Bio- und Geowissenschaften, Bereich Pflanzenwissenschaften (IBG-2) am Forschungszentrum Jülich erforschen wir nachhaltige Lösungen zur Verbesserung der Pflanzenproduktion für eine nachhaltige Landwirtschaft. Schwerpunkte liegen auf der Pflanzenphänotypisierung, der Analyse von Pflanzen-Umwelt-Wechselwirkungen und der Entwicklung alternativer Biomassequellen. Durch die Kombination von molekularen, physiologischen und ökologischen Ansätzen unterstützen wir die Bioökonomie und tragen zur Ressourceneffizienz und Anpassung an Klimaveränderungen bei. Mehr dazu unter FZ Jülich IBG-2.

Die Geometrie des Pflanzensprosses und der Pflanzenwurzel zu erfassen und zu vermessen ist eine der Grundlagen, um auf makroskopischer Ebene das Wachstum und die Plastizität von Pflanzen zu beurteilen. Hierfür können verschiedene bildgebende Verfahren in Form von Momentaufnahmen oder als regelmäßiges Monitoring zur nicht-invasiven Erfassung verschiedenster Form-und Farbeigenschaften eingesetzt werden. Sie reichen von einfachen passiven Methoden mit Kameras bis hin zu aktiven Verfahren mit Licht- oder LASER Projektionen. Der Fokus meiner Arbeit liegt auf der Entwicklung von 2d- bzw. 3d-Sensorplattformen und auf der Auswertung von Bild- bzw. 3-dimensionaler Daten mittels Verfahren der Bildverarbeitung und des maschinellen Lernens. Ziel ist es aus diesen Daten Parameter qualitativ und quantitativ abzuleiten, so dass Aussagen zur Wachstumsdynamik, Ernte-Qualität und zu Sorten-Unterschieden in Abhängigkeit von Umweltbedingungen und Stresseinflüssen getroffen werden können.