Um immer mehr Lebensmittel immer effizienter und umweltverträglicher zu produzieren, wird die Landwirtschaft zunehmend automatisiert. Ein Ziel dabei ist ein zurückhaltender, aber gezielter Einsatz von Pflanzenschutzmitteln. Ein Forschungsteam aus Clausthal entwickelt hierfür ein automatisiertes Sensorsystem, das Pflanzenkrankheiten frühzeitig erkennen und den Ernteerfolg damit sicherstellen soll.
Auswerteprogramm analysiert Erwärmungsprofil
Cercospora-Pilze verursachen eine weltweit verbreitete Blattkrankheit an Zuckerrüben, die zu hohen Ernteverlusten führen kann. Am Beispiel dieser Blattflecken untersucht das vom Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft geförderte Kooperationsprojekt DataPlant Möglichkeiten, einen Befall frühzeitig, objektiv und automatisiert zu erkennen und zu bewerten. Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler der Technischen Universität Clausthal erarbeiten in einem Teilprojekt ein Sensorsystem, das auf der Wechselwirkung von infraroter Laserstrahlung mit der Blattoberfläche beruht.
Abb. 1: Praktischer Einsatz des optischen Messsystems auf einem Versuchsfeld)
Temperaturunterschiede im Blatt
Das System beleuchtet ein Blatt mit einem Laserstrahl. In der Folge erwärmen sich befallene und gesunde Blattareale – abhängig von der verwendeten Laserwellenlänge – unterschiedlich schnell und unterschiedlich stark. Die Blatttemperatur wird während der Bestrahlung und nach Abschalten des Lasers mit Hilfe einer Thermografie-Kamera des Projektpartners InfraTec GmbH zeitaufgelöst aufgenommen, so dass sich zeitliche Erwärmungs- und Abkühlprofile ergeben. Ein vom Projektpartner TU Dortmund entwickeltes Auswerteprogramm analysiert diese Profile für jedes einzelne Kamerapixel.
Abb. 2: Die Flecken auf dem Zuckerrübenblatt werden durch Cercosporabefall verursacht (oben). Das Bild der Thermografiekamera (unten) zeigt, dass sich befallene und gesunde Blattareale unterschiedlich stark erwärmen.
Robust gegenüber Störeinflüssen
Bei Feldmessungen auf Versuchsfeldern des Projektpartners KWS Saat SE konnten die Forschenden zeigen, dass die Auswertung des zeitlichen Verlaufs vorteilhaft ist. Dieser ist gegenüber Störeinflüssen wie Sonneneinstrahlung und Wind wesentlich robuster als die direkte Temperaturmessung. Die Frage, ob mittels dieser Methode auch schon Veränderungen vor Sichtbarwerden der Blattflecken detektiert werden können, konnte innerhalb der Projektlaufzeit nicht abschließend beantwortet werden. Das soll nun Untersuchungsgegenstand eines Folgeprojektes sein.
Weiterführende Informationen
Website: Mit Licht, Big Data und künstlicher Intelligenz gegen den schädlichen Pilz Cercospora
Video: Cercospora bei Zuckerrüben
Forschungseinrichtung
Dr. Ulrike Willer
TU Clausthal
Institut für Energieforschung und Physikalische Technologien
