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10.02.2025 13:43

Mit Drohnen und KI Beikräuter im Pflanzenbau bekämpfen

Ulrich Eidenschink Presse- und Öffentlichkeitsarbeit
Technologie- und Förderzentrum im Kompetenzzentrum für Nachwachsende Rohstoffe (TFZ)

    Die Wissenschaftler des TFZ haben erforscht, wie mit Hilfe von künstlicher Intelligenz und Drohnen Beikräuter im Pflanzenbau in Schach gehalten werden können. Als Datenbasis für ein KI-Modell dienten 121.000 Drohnenbilder der Energiepflanze Sorghum, die von Hand gekennzeichnet werden mussten.

    Um Beikräuter im Pflanzenbau zu reduzieren, werden derzeit am häufigsten Herbizide verwendet. Mit Hilfe von künstlicher Intelligenz (KI) und Drohnenaufnahmen könnte mechanischer Pflanzenschutz automatisiert und chemische Pflanzenschutzmittel nur noch punktuell eingesetzt werden. Wissenschaftler des Technologie- und Förderzentrums (TFZ) in Straubing haben zusammen mit der Hochschule Weihenstephan-Triesdorf (HSWT), der Technischen Universität München, Campus Straubing für Biotechnologie und Nachhaltigkeit (TUMCS) und der Bayerischen Landesanstalt für Landwirtschaft (LfL) eine KI entwickelt, die auf Drohnenbildern Beikräuter von Sorghum unterscheiden kann. Die Ergebnisse des Forschungsprojekts veröffentlicht das TFZ nun im Bericht Nr. 87.

    Um ein KI-Modell aufbauen zu können, musste zunächst eine breite Datenbasis geschaffen werden: „Insgesamt haben wir über 121.000 Bilder aufgenommen“, sagt Michael Grieb, Projektleiter des Forschungsvorhabens. Dazu ließen die Wissenschaftler Drohnen über Sorghumflächen in Straubing fliegen. Sorghum ist eine wärmeliebende Energiepflanze und in Zeiten des Klimawandels eine vielversprechende Alternative zu Mais als Biogassubstrat. Um im nächsten Schritt ein KI-Modell zu entwickeln, das auf den Bildern die Kulturpflanzen von den Beikräutern unterscheiden kann, musste der Datensatz manuell annotiert werden. Bei einer Annotation werden die Daten für die KI gekennzeichnet: Wie sieht Sorghum aus, in welchen Reihen steht die Pflanze und wie lässt sie sich von Beikräutern unterscheiden? „Dazu wurde jede einzelne Pflanze auf den Bildern von Hand annotiert – ein unglaublich zeitaufwändiger Prozess“, so Grieb.

    Auch die äußeren Umwelteinflüsse stellten eine Herausforderung dar: Wind, Bewegungsunschärfe oder direkte Sonneneinstrahlung können sich negativ auf die Bildqualität auswirken. In Folge ist die Auswertung durch das KI-Modell erschwert. „Die Pflanzen sehen nicht jeden Tag gleich aus – sie wachsen und verändern sich“, führt Grieb aus. Deshalb trainierten die Wissenschaftler die KI zusätzlich auf die verschiedenen Wachstumsstadien einer Pflanze. Die Arbeiten sind inzwischen so weit fortgeschritten, dass die KI Beikräuter von Sorghum unterscheiden kann – Fehlklassifikationen zwischen Sorghum und Beikräutern sind selten. Derzeit werden die Forschungsarbeiten in einem Folgeprojekt fortgesetzt. Mit den erarbeiteten Grundlagen liegt der Fokus nun darauf, die Technik in Feldroboter zu integrieren.

    Das Projekt wurde gefördert vom Bayerisches Staatsministerium für Ernährung, Landwirtschaft, Forsten und Tourismus. Das Forschungsprojekt wurde in Zusammenarbeit mit der Hochschule Weihenstephan-Triesdorf (HSWT), der Technischen Universität München, Campus Straubing für Biotechnologie und Nachhaltigkeit (TUMCS) und der Bayerischen Landesanstalt für Landwirtschaft (LfL) realisiert.

    Die Publikation kann unter www.tfz.bayern.de kostenlos heruntergeladen werden.


    Originalpublikation:

    https://doi.org/10.5281/zenodo.14812064


    Weitere Informationen:

    https://www.tfz.bayern.de/rohstoffpflanzen/projekte/251464/index.php


    Bilder

    Die Wissenschaftler entwickelten ein KI-Modell, das auf Drohnenbildern Beikräuter von Sorghum unterscheiden kann. Als Datengrundlage dienten Drohnenaufnahmen der TFZ-Versuchsflächen in Straubing.
    Die Wissenschaftler entwickelten ein KI-Modell, das auf Drohnenbildern Beikräuter von Sorghum unters ...
    Tobias Hase / StMELF
    Abdruck für die redaktionelle Berichterstattung zum Projekt honorarfrei.


    Merkmale dieser Pressemitteilung:
    Journalisten
    Umwelt / Ökologie
    überregional
    Forschungsergebnisse
    Deutsch


     

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