Bundesanstalt für Landwirtschaft und Ernährung

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.
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
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