Neues Forschungsprojekt der HSWT automatisiert die Verarbeitung drohnengestützt erhobener Bonituren in der Weizenzüchtung

Die pflanzliche Erzeugung ist mit enormen Herausforderungen konfrontiert. Sie soll dem Bevölkerungswachstum, dem Klimawandel gleichermaßen gerecht werden wie der gesellschaftlichen Forderung nach einer ökologisch verträglicheren Landwirtschaft. Die Pflanzenzüchtung ist dabei ein wichtiges Schlüsselinstrument, um ambitionierte und konträre Ziele wie hohe Erträge, hervorragende Qualität und das Einhalten hoher Umweltstandards in Einklang zu bringen. Konventionelle Züchtung ist allerdings ausgesprochen zeit- und kostenintensiv.

Automatisierte Verarbeitung drohnengestützt erhobener Bonituren

In dem Verbundprojekt AutoDGB unter Leitung von Prof. Dr. Patrick Noack, Hochschule Weihenstephan-Triesdorf (HSWT), soll deshalb eine Lösung für eine automatisierte Verarbeitung drohnengestützt erhobener Bonituren von Feldversuchen entwickelt werden. Als Projektpartner sind die Saatzucht Josef Breun GmbH & Co.KG, die Technische Universität München und geo-Konzept GmbH beteiligt. Das Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft (BMEL) stellt dafür Fördermittel von mehr als 260.000 € zur Verfügung, das Projekt läuft bis Herbst 2022.

"Zum jetzigen Zeitpunkt gibt es auf dem Markt keine einfach zu bedienende Lösung, die kleineren Unternehmen eine eigenständige Erhebung und Auswertung sensorgestützter Daten ermöglichen würde", so Projektleiter Prof. Dr. Patrick Noack von der HSWT. Der wesentliche Grund dafür sei die bestehende Automatisierungslücke zwischen Erfassung und Verrechnung der Daten. Daher ist das Hauptziel des Projekts, diese Lücke zu schließen und eine praxistaugliche, weitgehend automatisierte und optimierte Lösung für die Anwendung der drohnengestützten Bonitur in der Weizenzüchtung zu entwickeln. Dabei werden neben Drohnenaufnahmen auch Daten von drahtlos vernetzten Wetterstationen und Bodenfeuchtesensoren berücksichtigt.

Entwicklung eines Vorhersagemodells

Durch die vermehrten Entwicklungen und Forschungsarbeiten in der sensorgestützten Phänotypisierung bieten sich wachsende Möglichkeiten, Pflanzen- und Bestandseigenschaften mit zuverlässigen, objektiven und zerstörungsfreien Methoden qualitativ und quantitativ zu erfassen. Sogenannte UAVs (Unmanned Aerial Vehicles), ausgestattet mit den verschiedensten Sensoren, kommen dabei zum Einsatz und können Pflanzenbestände bei geringem Zeitaufwand mit hoher zeitlicher Frequenz überfliegen. Die nachfolgende Datenverarbeitung ist jedoch aktuell nur mit speziellen Qualifikationen und erheblichem Zeitaufwand möglich. Ein weiteres Projektziel besteht darin, speziell die schwer erfassbaren, aber höchst züchtungsrelevanten Merkmale wie Trockenstress, Bestandsdichte und Mykotoxinkontamination zu erfassen. Mittelfristig soll laut Prof. Noack ein Vorhersagemodell entwickelt werden, welches die Selektion dieser Merkmale zukünftig erleichtern und sicherer gestalten soll.

Weitere Informationen zum Projekt unter: Entwicklung einer automatisierten Lösung für die drohnengestützte Bonitur von Feldversuchen

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