Projekte in den Förderprogrammen des BMEL, betreut durch den Projektträger BLE (PT BLE)
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| Titel: | Verbundprojekt: UAV-basiertes Monitoringsystem für Spinnmilben im Unterglasanbau (MiteSens) – Teilprojekt 2 |
|---|---|
| Titel (englisch): | Collaborative project: UAV based monitoring system for spider mites in greenhouse cultivation (MiteSens) - Subproject 2 |
| Akronym: | Gartenbau 4.0 |
| Beschreibung (dt.): | Ziel des Verbundprojekts ist die Entwicklung eines UAV (unmanned aerial vehicle) -basierten Monitoringsystems für Spinnmilben bei Erdbeeren, Gurken und Rosen im Unterglasanbau (MiteSens). MiteSens soll in der Lage sein, sowohl den frühen Befall von Pflanzenblättern mit Spinnmilben zu detektieren, als auch entsprechende Bekämpfungsmaßnahmen mit Prädatoren und/oder integrierbaren Pflanzenschutzmitteln (Akariziden) zu überwachen und deren Erfolg zu bewerten. MiteSens basiert auf bildgebenden Verfahren. In Verbindung mit einem UAV mit intelligenter Flugsteuerung als Kameraträger ist grundsätzlich eine hohe raumzeitliche Auflösung des Spinnmilben-Monitorings, ein berührungsloser Einsatz sowie eine autonome Anwendung möglich. Die Ableitung der nötigen Befallsinformationen (Ort, Stärke, raumzeitliche Dynamik des Spinnmilbenbefalls) aus den verorteten Bildinformationen basiert auf einem Machine Learning (maschinelles Lernen) Ansatz, der die entsprechenden Auswertungen in Echtzeit durchführt, somit eine schnelle Reaktion auf einen möglichen Befall ermöglicht und darüber hinaus bei verschiedenen Kulturen eingesetzt werden kann. |
| Beschreibung (engl.): | The aim of the joint project is the development of a UAV (unmanned aerial vehicle) based monitoring system for spider mites in strawberries, cucumbers and roses in greenhouse cultivation (MiteSens). MiteSens should be able to detect the early infestation of plant leaves with spider mites as well as to monitor and evaluate the success of appropriate control measures with predators and/or integrated pesticides (acaricides). MiteSens is based on imaging techniques. In connection with a UAV with intelligent flight control as camera carrier, a high spatial resolution of the spider mite monitoring, a contactless approach as well as an autonomous operation is possible. The derivation of the necessary infestation information (location, strength, spatial-temporal dynamics of the spider mite infestation) from the localised image information is based on a machine learning approach, which carries out the corresponding evaluations in real time, thus enabling a rapid reaction to a possible infestation and can also be used for different crops. |
| Ergebnis (dt.): | Ziel von MiteSens war ein UAV-basiertes Monitoringsystem für Spinnmilben im Unterglasanbau, das den frühen Befall von Pflanzenblättern mit Spinnmilben detektieren, darstellen und entsprechende Bekämpfungsmaßnahmen überwachen kann. Bei der Projektbearbeitung wurden Versuchspflanzen mit selbst gezüchteten Spinnmilben infiziert. Dabei wurden über 5000 hyperspektrale Blattbilder aufgenommen, mittels Künstlicher Intelligenz ausgewertet und die Befallswahrscheinlichkeit mit Spinnmilben in drei Klassen eingeteilt. Für das UAV-basierte Monitioring wurde ein UAV gebaut und mit einer neu entwickelten flight control ausgestattet, womit die aktuelle Position und Orientierung des UAV im Raum kontinuierlich ermittelt und das Umfliegen von Hindernissen sowie die Georeferenzierung der aufgenommenen spektralen Bilddaten ermöglicht werden kann. Die finale Darstellung der Befallsklassen wurde im ETRF89-referenzierten Grundriss des Gewächshauses im 0,5 m-Raster positionsgenau realisiert. |
| Ergebnis (engl.): | The aim of MiteSens was a UAV-based monitoring system for spider mites in greenhouse cultivation that can detect and display early infestations of plant leaves with spider mites as well as monitor appropriate control measures. During the project, test plants were infected with reared spider mites. More than 5000 hyperspectral leaf images were captured, processed using artificial intelligence and the probability of infestation with spider mites was classified into three classes. For the UAV-based monitoring, a UAV was built and equipped with a newly developed flight control, which continuously determines the current position and orientation of the UAV in space and enables it to fly around obstacles as well as allows the georeferencing of the recorded spectral image data. The final visualization of the infestation classes was realized in the ETRF89-referenced greenhouse floor plan in a 0.5 m grid. |
| Laufzeit: | Beginn: 01.02.2020 / Ende: 31.12.2023 |
| Ausf. Einrichtung: | Multikopter.de, St. Katharinen |
| Themenfelder: | Pflanzenbau, crop production |
| Förderprogramme: | Programm zur Innovationsförderung des Bundesministeriums für Ernährung und Landwirtschaft |
| Schlagworte: | Monitoring, Ressourcenschutz, Ressourceneffizienz, resource protection, resource efficiency, Pflanzenschutz, Pflanzengesundheit, crop protection, plant health, Unterglas / geschützter Anbau, greenhouse cultivation / protected cultivation, Digitalisierung, Digitale Welt, digital world, Gartenbau, horticulture, Sensorik, sensor technology |
| Förderkennzeichen: | 2818514B18 |
| Dokument zum Download: | Kein Dokument vorhanden! |
Kontakt: |
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oder E-Mail an innovation@ble.de |
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