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Landwirte benötigen für eine gezielte Unkrautbekämpfung präzise Informationen über die Verunkrautung im Feld. „Agrar-Drohnen können solche Daten schnell und in hoher Qualität liefern und damit dem Landwirt eine Entscheidungshilfe für ein optimales Unkrautmanagement an die Hand geben“, erklärt Prof. Dr. Hahn. „Ziel unseres gemeinsamen Forschungsprojektes Remweed ist es, ein unabhängiges Online-Beratungssystem für Landwirte zu entwickeln, das auf der Basis von Fernerkundungsdaten praktikable Lösungsvorschläge zur effizienten und nachhaltigen Unkrautbekämpfung anbietet.“
Mit Hochleistungskameras Unkräuter aus der Luft bestimmen
Hierzu werden Unmanned Aerial Systems (UAS) eingesetzt, die mit Farb- und Multispektralkameras sowie weiteren Sensoren ausgestattet sind. Dies ermöglicht eine georeferenzierte und hochauflösende bildhafte Erfassung von Ackerschlägen in 3D. Die HFT Stuttgart entwickelt anhand der Fernerkundungsdaten Methoden zur Ableitung von agronomischen und herbologischen Parametern: Anhand der Fotos sollen unter anderem der Gesamtdeckungsgrad, die Unkrautarten und Unkrautdichte, der Deckungsgrad von Zwischenfrüchten und Mulch sowie der Herbizidstress von Kulturpflanzen ermittelt werden. Diese Parameter ermöglichen eine Einschätzung der Verunkrautungssituation. In einem weiteren Schritt werden daraus Applikationskarten für eine teilschlagspezifische Unkrautbekämpfung erzeugt.
Um den Bekämpfungserfolg einer Herbizidapplikation zu bestimmen, werden die Felder innerhalb einer Vegetationsperiode mehrfach überflogen. Außerdem lassen sich auf diese Weise auch neu aufgelaufene Unkräuter sowie die Bestandsentwicklung der Kulturpflanzen und Zwischenfrüchte ermitteln.
Vom Foto zur schlagspezifischen Verunkrautungssituation
Für die Artenbestimmung spielen neben den spektralen Informationen auch Form- und Texturmerkmale eine Rolle. Es soll untersucht werden, mit welchen zusätzlichen Informationen, z.B. über die phänologischen Zeitpunkte und Entwicklungsstadien, die Verunkrautungssituation weiter spezifiziert werden kann. Darüber hinaus werden Algorithmen zur Erkennung des Reihenverlaufs von Hackfrüchten wie Mais und Zuckerrüben einbezogen. Diese Metadaten bilden die Grundlage für das Expertensystem.
Im Praxistest wird die Tauglichkeit des UAS-Ansatzes für die flächenhafte Erfassung von Bestandsparametern getestet und evaluiert. Dazu werden die Parameter in regelmäßigen Abständen auf ausgewählten Schlägen mit konventionellen bodengestützten Methoden bestimmt, so dass ein Soll-Ist-Vergleich mit den Luftbild-basierten Ergebnissen möglich wird.
Mit den entwickelten Techniken sollen Dienstleister in die Lage versetzt werden, Landwirten eine bessere Datengrundlage für ein gezieltes Management zur Verfügung zu stellen. Die hochauflösenden Daten eignen sich zur die Steuerung teilschlagspezifischer Applikationstechnik und sind damit ein weiterer Baustein für Precision Farming Technologien.
Das Projekt wird in Zusammenarbeit mit der Universität Hohenheim, der Firma GerMAP GmbH, der Firma Proplanta GmbH &Co. KG sowie dem Landwirtschaftlichen Technologiezentrum Augustenberg durchgeführt. Es läuft bis Juli 2019 und wird vom Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft (BMEL) gefördert. Auf www.agrar-drohnen.de wird über das Projekt Remweed in Kürze fortlaufend berichtet.
Merkmale dieser Pressemitteilung:
Journalisten, Wissenschaftler
Geowissenschaften, Tier / Land / Forst, Umwelt / Ökologie
überregional
Forschungs- / Wissenstransfer, Forschungsprojekte
Deutsch
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