Hightech für den Pflanzenschutz

Kurz & Knapp

Pflanzenkrankheiten sorgen jedes Jahr für Ernteverluste. Etwa 30 Prozent werden durch Schädlinge und parasitäre Unkräuter verursacht. Sind die Schäden sichtbar, ist es jedoch oft zu spät.
Moderne Früherkennungsmethoden könnten Abhilfe schaffen. Im Projekt FarmerSpace wollen Fraunhofer-Forschende mit Partnern das Potenzial digitaler Technologien für den Pflanzenschutz ausloten.
Auf dem digitalen Experimentierfeld sollen Sensoren, Drohnen oder KI-Lösungen getestet werden, um Pflanzenkrankheiten frühzeitig zu erkennen und Schutzmaßnahmen einleiten zu können.

Digitale Werkzeuge gegen Unkräuter und Schädlinge

Pflanzenkrankheiten werden oft zu spät erkannt und verursachen so jedes Jahr enorme Ernteausfälle. Im Projekt FarmersSpace wollen Forschende vom Fraunhofer Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung (IOSB) nun das Potenzial digitaler Werkzeuge für den Pflanzenschutz ausloten und Handlungsempfehlungen zu den effektivsten Methoden erarbeiten.

Zeigen Mais oder Weizen erste Symptome von Schädlingsbefall oder Mangelversorgung, ist es oftmals schon zu spät. 30 Prozent der Ernteverluste werden jedes Jahr durch Pflanzenkrankheiten verursacht. Digitale Technologien könnten durch Früherkennung die Verluste vermeiden.

Wann sich welche Methoden eignen, was diese leisten und auch wie sie zusammenspielen können, untersucht das Forschungsprojekt „FarmerSpace“. Das Vorhaben wird vom Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft (BMEL) von Februar 2020 bis Februar 2023 gefördert. Es soll Partnern aus Forschung, Praxis und Industrie die Chance geben, digitale Lösungen gegen Pflanzenkrankheiten zu testen.

Früherkennung von Pflanzenkrankheiten

Foto der Messanlage — Digitalisierung des Experimentierfelds, im Vordergrund steht das Messequipment. © Fraunhofer IOSB-AST

FarmerSpace versteht sich als ein digitales Experimentierfeld, auf dem Sensor- und Datenübertragungssysteme, Funksensornetzwerke, optische und maschinengestützte Sensoren, Drohnentechnologie, Robotik und maschinelle Lernverfahren im Kampf gegen Pflanzenkrankheiten und Unkräuter erprobt werden.

Im Fokus steht die frühzeitige Erkennung und Bekämpfung von Unkräutern und Blattkrankheiten in Zuckerrüben und Sommerweizen, die eigens zu Forschungszwecken auf einem Versuchsfeld in der Nähe von Göttingen gesät wurden. Während im Frühjahr das Unkrautmangement im Mittelpunkt steht, konzentrieren sich die Arbeiten im Sommer auf die Blattkrankheiten.

Einsatz von Pflanzenschutzmitteln reduzieren

Das Team am Fraunhofer IOSB-AST in Ilmenau hat dafür bereits ein 3D-Modell des fünf Hektar großen Versuchsfeldes als Referenzmodell für die Pro-jektpartner erstellt. „Wir wollen in erster Linie herausfinden, welche Methode die präziseren Geodaten liefert“, so André Weiskopf vom Fraunhofer IOSB-AST. Die präzise und frühzeitige Bestimmung soll dazu beitragen, Pflanzen-schutzmaßnahmen zur richtigen Zeit und nur am betroffenen Ort einzusetzen und damit auch Zeit und Kosten für den Einsatz von Pflanzenschutzmitteln reduzieren.

er Vergleich aller Methoden soll dazu dienen, in Zukunft sowohl die funktio-nalste als auch die wirtschaftlichste Methode zu identifizieren. „Wir leiten eine Handlungsempfehlung ab, welche Technologie sich für welches Problem eig-net und informieren den Landwirt über die Art und Anzahl der erforderlichen Sensoren und Messungen“, resümiert Fraunhofer-Forscher Norbert Fränzel.

Weitere Informationen

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In Kooperation mit bioökonomie.de

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