Projekte in den Förderprogrammen des BMEL, betreut durch den Projektträger BLE (PT BLE)
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| Titel: | Verbundprojekt: Erfassung der Verunkrautung landwirtschaftlicher Flächen mit Fernerkundungsmethoden - Teilprojekt 2 |
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| Titel (englisch): | Collaborative project: Remote sensing of weed infestations - subproject 2 |
| Beschreibung (dt.): | Für eine gezielte, auf die aktuelle Situation im Feld angepasste Unkrautbekämpfung müssen dem Landwirt Informationen über die Verunkrautung vorliegen, damit die zu treffenden Maßnahmen spezifisch angepasst werden können. Im Projekt REMWEED werden Werkzeuge entwickelt, die eine Bestimmung der flächenhaften Verunkrautungssituation erlauben. Für eine gezielte teilschlagspezifische Bekämpfung ist die flächenhafte Verteilung von Unkrautdichten von Interesse, um Applikationskarten für ein angepasstes Management erzeugen zu können. Die flächenhafte Erfassung von Bestandsparametern mit Fernerkundungsmethoden wird untersucht. Dazu kommen UAS ('unmanned aerial systems', unbemannte fliegende Plattformen) zum Einsatz, mit denen eine georeferenzierte, hochauflösende und bildhafte Erfassung ganzer Schläge in 3D möglich ist. Es soll untersucht werden, mit welchen zusätzlichen Informationen, z.B. über die phänologische Zeitpunkte und Entwicklungsstadien, die Verunkrautungssituation spezifiziert werden kann. Durch die Beobachtung zu mehreren Zeitpunkten in den Vegetationsperioden sollen Parameter abgeleitet werden, die einerseits spezifische Aussagen über die Verunkrautung und die Wirkung getroffener Maßnahmen erlauben und andererseits Anhaltspunkte für eine optimale Messkampagnenplanung liefern. AP1: Feldversuche AP2: Fernerkundungsdatenerfassung mit UAS AP3: Bildanalyseverfahren AP4: Ableitung herbologischer Parameter AP5: Ableitung von Applikationskarten AP6: Evaluation |
| Beschreibung (engl.): | For an improved weed control which is adapted to the current situation in the field, the farmer needs information about the weed infestation to specifically adjust the management of weed control. In the project REMWEED tools are developed to determine the weed infestation spatially. For a site-specific control the knowledge about the spatial distribution of weed densities it is essential to derive application maps for an adaptable and effective weed control management. Processes are developed to capture plant parameters with remote sensing images and methods. Full-area capture in 3D aims at high ground resolution and precise geocoded measurements. UAS (unmanned aerial systems) are used to derive georeferenced images of complete fields. Further investigations focus on the role of additional information, such as on the phenological timing and stages of development, for the specification of weed infestation situations. Parameters will be derived from multi-temporal measurements during the vegetation period, first, to identify the weed infestation and effectiveness of control measures, second, to provide criteria for an optimised planning of measurement campaigns. AP1: Field trials AP2: Remote sensing data acquisition with UAS AP3: Image processing techniques AP4: Derivation of weed scientific parameters AP5: Derivation of application maps AP6: Evaluation |
| Ergebnis (dt.): | Im Projekt REMWEED wurde an Verfahren zur Optimierung der Ressourcen in der Agrarproduktion geforscht. Die Hauptidee bestand darin, den Einsatz von Herbiziden auf landwirtschaftlichen Flächen durch die Verwendung von Fernerkundungsmethoden zu reduzieren, wofür Luftaufnahmen mit Unmanned Aerial Systems (UAS) erfasst wurden. Von 2016 bis 2018 wurden mehrere Feldversuche mit einer intensiven Erhebung von Bestandsparametern (Ground Truth) vor und nach verschiedenen Behandlungen durchgeführt. Für die gleichzeitig mit Multispektral- und Farbkameras überflogenen Flächen wurden georeferenzierte Orthophotomosaike mit photogrammetrischen Techniken erzeugt. Die Bildanalyse mit der Detektion und Artendifferenzierung von Nestern perennierenden Unkrautarten wurde mit Hilfe von Convolutional Neuronal Networks erfolgreich erprobt; die UAS-Aufnahmen sollten hierfür mit wenigen Millimeter Bodenauflösung erfolgen, um Unkräuter schon in einem frühen Wachstumsstadium detektieren zu können. Die Ergebnisse der Bildanalyse wurden mit den erhobenen Bestandsparametern verknüpft. Die anschließende Auswertung gab Aufschluss über Einsparpotentiale, herbizidinduzierten Pflanzenstress und das Potential verschiedener Zwischenfrüchte. Bei der Bekämpfung von Ackerkratzdistel in Mais und Zuckerrübe konnte durch die UAS basierte Kartierung eine Herbizideinsparung von 43 bis 90% aufzeigt werden. |
| Ergebnis (engl.): | The REMWEED project investigated the digital collection and utilisation of information to optimise resources in agricultural production. The main idea was to reduce the use of herbicides on agricultural land by employing remote sensing methods. For this purpose aerial photos were taken with Unmanned Aerial Systems (UAS). From 2016 to 2018, several field trials were conducted with an intensive recording of ground truth (inventory parameters) before and after various treatments. The areas were flown over simultaneously using UAS with multispectral and colour cameras and georeferenced orthophoto mosaics were generated with photogrammetric techniques. The image analysis with the detection and differentiation of nest perennial weed species was successfully tested using convolutional neuronal networks. The UAS images should be taken with a few millimetres ground resolution in order to detect weeds at an early stage of growth. The results of the image analysis were linked to the collected crop parameters. The subsequent evaluation provided information on potential savings, herbicide-induced plant stress and the potential of various catch crops. UAS-based mapping allowed herbicide savings of 43 to 90% in the control of Cirsium arvense L. Scop. in corn and sugar beet. |
| Laufzeit: | Beginn: 01.06.2016 / Ende: 31.10.2018 |
| Ausf. Einrichtung: | Universität Hohenheim - Institut für Phytomedizin - Fachgebiet Herbologie, Stuttgart |
| Themenfelder: | Pflanzenschutz, Pflanzengesundheit, crop protection, plant health |
| Förderprogramme: | Programm zur Innovationsförderung des Bundesministeriums für Ernährung und Landwirtschaft |
| Schlagworte: | Unkraut/Beikraut, weed, Nachhaltigkeit, sustainability, Ressourcenschutz, Ressourceneffizienz, resource protection, resource efficiency, Ackerbau, crop production, Digitalisierung, Digitale Welt, digital world, Präzise Landwirtschaft, precision farming, Weizen, wheat, Mais, maize, Zuckerrübe, sugar beet, Monitoring |
| Förderkennzeichen: | 2815704015 |
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"Kleegras und Grünland"
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