Projekte in den Förderprogrammen des BMEL, betreut durch den Projektträger BLE (PT BLE)
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| Titel: | Verbundprojekt: Entwicklung eines smarten 4D-Insektenmonitorings für einen integrierten Pflanzenschutz im Erwerbsobstbau (PHLIP) - Teilprojekt 2 |
|---|---|
| Titel (englisch): | Collaborative project: Development of a smart 4D insect monitoring system for integrated plant protection in commercial fruit growing (PHLIP) - subproject 2 |
| Akronym: | PHLIP |
| Beschreibung (dt.): | Das Projekt PHLIP setzt sich zum Ziel, ein modularisiertes mobiles System zu entwickeln, welches ein erstes raum-zeitlich hochaufgelöstes Bestandsmonitoring (4D) von Insektenpopulationen im Obstbau ermöglicht, um darauf aufbauend eine teilraumspezifische Applikation von Insektiziden umzusetzen. Basis hierfür ist eine automatisierte Bonitur von Insektenfallen. PHLIP wird innovative Sensoren, bildgebende Messsysteme und künstliche Intelligenz innerhalb von Datenfusionssystemen nutzen, um eine Vielzahl aufzuzeichnender Daten raum-zeitlich zu referenzieren, zu aggregieren und für Management- und Entscheidungshilfesysteme aufzubereiten. Bei gleichbleibender Ertragseffizienz und Behandlungssicherheit sollte insbesondere die Menge ausgebrachter Insektizide im Obstbau drastisch reduziert werden können, die kritisch hinsichtlich ihrer Umweltauswirkungen bewertet sind. Das räumlich hochaufgelöste Bestandsmonitoring wird dabei ideale Voraussetzungen für ein nachhaltiges entomologisches Pflanzenschutzmanagement unter besonderer Berücksichtigung biologisch ausgewogener Verhältnisse zwischen Synergisten und Antagonisten schaffen. |
| Beschreibung (engl.): | The PHLIP project aims to develop a modularized mobile system that enables the first high-resolution spatio-temporal monitoring (4D) of insect populations in orchards in order to implement a site-specific application of insecticides. The basis for this is an automated rating of insect traps. PHLIP will use innovative sensors, imaging measurement systems and artificial intelligence within data fusion systems to reference, aggregate and prepare a large amount of recorded data for management and decision support systems. With constant yield efficiency and treatment safety, it should in particular be possible to significantly reduce the amount of insecticides applied in fruit growing, which are critically evaluated with regard to their environmental impact. The spatially high-resolution stock monitoring will create ideal conditions for a sustainable entomological plant protection management with special consideration of biologically balanced relationships between synergists and antagonists. |
| Ergebnis (dt.): | Das Projekt PHLIP hatte das Ziel ein mobiles System Monitoring von Insektenpopulationen im Obstbau zu entwickeln. Dazu wurde im Projekt eine mobile Sensorplattform aufgebaut, die in der Lage ist entlang einer GNSS basierten Fahrspur Insektenfallen in Obstplantagen photographisch aufzunehmen. Die Idee von PHLIP basierte darauf, Insektenfallen automatisiert über ein intelligentes Monitoringsystem auszuwerten. Dazu wurden Abbildungen von Gelbtafeln in einer Bilddatenbank gesammelt und die auf den Fallen auftretenden Insekten im Bild gekennzeichnet. Anschließend wurden verschiedene Objekterkennungsmodelle auf Basis von tiefen neuronalen Netzen trainiert, um eine Erkennung von Insekten auf den Gelbtafeln zu erlernen. Innerhalb von PHLIP konnte dies für die Erkennung der Kirschfruchtfliege mit hoher Genauigkeit gezeigt werden. Die Auswertung der Gelbtafeln zeigte eine hohe räumliche Variabilität der Kirschfruchtfliegen in der Obstanlage. Ein räumlich hochaufgelöstes und vereinfachtes Bestandsmonitoring würde daher eine ideale Voraussetzung für ein nachhaltiges und teilraumbezogenes Pflanzenschutzmanagement darstellen. |
| Ergebnis (engl.): | The project PHLIP aimed to develop a mobile system for monitoring insect populations in fruit cultivation. For this purpose, a mobile sensor platform was built in the project, capable of photographically capturing insect traps in fruit orchards along a GNSS-based lane. The idea behind PHLIP was to automatically analyze insect traps through an intelligent monitoring system. Images of yellow sticky traps were collected in an image database, and the insects appearing on the traps were marked in the images. Subsequently, various object detection models based on deep neural networks were trained to learn the detection of insects on the yellow sticky traps. Within PHLIP, this was demonstrated with high accuracy for the detection of the cherry fruit fly. The evaluation of the yellow sticky traps revealed a high spatial variability of cherry fruit flies in the orchard. Therefore, a spatially high-resolution and simplified population monitoring would represent an ideal prerequisite for sustainable and spatially targeted plant protection management. |
| Laufzeit: | Beginn: 01.01.2020 / Ende: 31.12.2022 |
| Ausf. Einrichtung: | CiS GmbH, Bentwisch |
| Themenfelder: | Pflanzenschutz, Pflanzengesundheit, crop protection, plant health |
| Förderprogramme: | Programm zur Innovationsförderung des Bundesministeriums für Ernährung und Landwirtschaft |
| Schlagworte: | Pflanzenbau, crop production, Ressourcenschutz, Ressourceneffizienz, resource protection, resource efficiency, Gartenbau, horticulture, Landtechnik, agricultural engineering, Digitalisierung, Digitale Welt, digital world, Kernobst, pome, Integrierter Pflanzenschutz, integrated plant protection, Datenmanagement, data management, Fernerkundung, remote sensing |
| Förderkennzeichen: | 2818505B18 |
| Dokument zum Download: | Kein Dokument vorhanden! |
Kontakt: |
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