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Verbundprojekt: Sensorgestützte online Detektion von Krankheiten im Getreide (FungiDetect) - Teilprojekt 2

Projekt


Förderkennzeichen: 2815705715
Laufzeit: 01.08.2016 - 31.07.2019
Fördersumme: 350.798 Euro
Forschungszweck: Experimentelle Forschung

Ziel des Projektes ist die Entwicklung eines sensorgestützten praxistauglichen Verfahrens zur frühen Erkennung von Gelbrostnestern in Winterweizen. Optische Fahrzeug- oder UAV-getragene Sensoren sollen getestet werden. Für eine krankheitsbezogene Bekämpfungsentscheidung ist neben der Detektion des Krankheitsnestes auch die Information über verschiedene Pflanzenparameter wie Pflanzenoberfläche oder Pflanzenhöhe notwendig. Dies dient zur Beurteilung der lokalen Zielfläche, die von der Spritzflüssigkeit benetzt werden muss und der Beurteilung der Ertragserwartung. Es werden im Verbundprojekt mehrere Sensoren eingesetzt, die erhebliche Datenmengen ortsspezifisch erfassen. Diese Datenmengen müssen für den Landwirt für eine Bekämpfungsentscheidung aufbereitet und für eine spätere Anwendung bereitgestellt werden. Dazu wird ein Datenauswertungs- und Managementsystem auf der Basis von 'Agroport' der Firma Agri Con entwickelt. In Feldversuchen werden in den drei aufeinanderfolgenden Projektjahren punktuell künstliche Infektionen mit einer Sporensuspension des Weizengelbrostes durchgeführt. Die Farbveränderungen an der Bestandesoberfläche (horizontal) wird mit Hilfe einer RGB-Farbbildkamera und einer Multispektralkamera fahrzeuggestützt sowie mit einer RGB-Kamera UAV-gestützt erfasst. Aus den Bilddaten soll ein Klassifizierungsalgorithmus entwickelt werden, der die erkrankten Flächen erkennt. Um die vertikale Farbinformation innerhalb des Getreidebestandes zu erfassen, wird ein RGB-Vertikalsensor, der an ein Trägerfahrzeug installiert ist, getestet. Ein neuer Prototyp eines R/IR-Vertikalsensors wird entwickelt, der zusätzlich die Reflexion im infraroten Wellenlängenbereich misst. Im Prototyp 'Agroport Fusion' der Firma Agri Con sollen die Messwerte der verschiedenen Sensoren eingelesen, verwalten und interaktiv ausgewertet werden, um zukünftig den Landwirt bei der Bekämpfungsentscheidung zu unterstützen.

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