TP 6: Pflanzenschutz-Monitoringsysteme für Sonderkulturen


Stand der Wissenschaft sowie Problemstellung

Die Möglichkeit, Pflanzenkrankheiten mittels optischer Sensoren frühzeitig zu erkennen, wurde bereits in verschiedenen Studien im Labor und Gewächshaus getestet. In Feldversuchen hat man sich aber bisher meist auf eine generelle Erkennung von Krankheitsbefall durch nicht bildgebende Systeme oder Fernerkundungstechniken mittels Satelliten oder Flugzeug-basierten Messungen konzentriert. Drohnenbasierte Aufnahmen sind im Vergleich hierzu vorteilhafter, da eine wesentlich höhere räumliche Auflösung die frühere Detektion von Symptomen erlauben sollte. Weiterhin ist es durch den geringen Kostenaufwand von Drohnenflügen möglich, ein Feld über längere Zeiträume hinweg regelmäßig zu erfassen, um entsprechende Krankheitssymptome zu detektieren, sobald sie mit der Technik erkennbar sind.

Industriepartner

LuxFLux GmbH   |   InMach Intelligente Maschinen GmbH

Ziel und Gegenstand des Forschungsvorhabens

Ziel des Projekts ist die Analyse von Möglichkeiten drohnenbasierter optischer Sensoren zur Effizienzsteigerung des Pflanzenschutzes in Sonderkulturen. Dabei ist die folgende Vorgehensweise vorgesehen:

  1. Untersuchung von Anwendungsmöglichkeiten bildgebender hyperspektraler Sensoren bei drohnenbasierten Freilandmessungen in Sonderkulturen, auch gemeinsam mit der Praxis.
  2. Effiziente Verarbeitung der Datenmengen der hyperspektralen Sensoren durch moderne Datenanalysemethoden.
  3. Erstellung von Befallskarten für die Felder aus Cloud-basierter Auswertung der von der Drohne semi-automatisch aufgenommenen Hyperspektraldaten in Verbindung mit den GPS-Informationen der Drohne.
  4. Einspeisung der Befallskarten über vorhandene WLAN-Verbindungen in die Feldspritzen oder in andere Automatisierungssysteme.

Durch die Verbindung von nicht-invasivem und objektivem Monitoring mittels hyperspektraler optischer Sensoren sollte ein stärker ökologisierter Sonderkulturanbau mit präziser Pflanzenschutzapplikation möglich sein, dessen Daten gleichermaßen Berücksichtigung in TP 1 in Form veränderter und zertifizierbarer Nachhaltigkeitsindikatoren finden sollte, weil der Pflanzenschutzmittelaufwand hierdurch insgesamt sinken sollte.

Beschreibung Arbeitsprogramm und erwartete Ergebnisse

Ein Prototyp des drohnenbasierten Messsystems und Modelle zur Datenanalyse werden erstellt. Die Ergebnisse werden zur praktischen Anwendung in Befallskarten umgewandelt.

Die Einbindung von Landwirten und Demonstrationsbetrieben hat eine hohe Priorität innerhalb des Projekts. In beiden Fällen bietet es sich an, entsprechende Felder unter Praxisbedingungen mit dem drohnenbasierten hyperspektralen Messsystem zu befliegen, um entsprechende Daten zu sammeln. Im Zuge dessen ist es möglich, die Landwirte mit der Technik vertraut zu machen und zu testen, wie anwendungsfreundlich das Messsystem für Landwirte ist. Weiterhin erlaubt dieses Vorgehen das Einholen von Entwicklungsfeedback von Seiten der Landwirte.

 

Publikationen

  • Trautmann, C; Vögele, R. (2023): Praxisbeispiel Fernerkundungsmethoden: Braunrost in Weizen. Bundesinformationszentrum Landwirtschaft (BZL). Dossier: Digitalisierung im Ackerbau, Teil 6.
  • Trautmann, C; Vögele, R. (2023): Wie kann man Pflanzenkrankheiten mit Fernerkundungsmethoden erkennen? Bundesinformationszentrum Landwirtschaft (BZL). Dossier: Digitalisierung im Ackerbau, Teil 5.
  • Trautmann C., Thomas S., Vögele R. (2022): A UAS (Unmanned Aerial System) based monitoring system for plant diseases in field vegetable cultures. 57. Jahrestagung des DPG-Arbeitskreises Mykologie und 41. Jahrestagung des DPG-Arbeitskreises Wirt-Parasit Beziehungen 2022 – Online-Tagung
  • Trautmann et al. (2021): A UAV based monitoringsystem for plant diseases in field vegetable cultures. In: 56. Jahrestagung des DPG-Arbeitskreises Mykologie und 40. Jahrestagung des DPG-Arbeitskreises Wirt-Parasit-Beziehungen, p.3-4.