Projekte in den Förderprogrammen des BMEL, betreut durch den Projektträger BLE (PT BLE)
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| Titel: | Verbundprojekt: Datafusion in der Pflanzenphänotypisierung am Beispiel von Cercospora in Zuckerrüben (DataPlant) - Teilprojekt 7 |
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| Titel (englisch): | Collaborative project: Data fusion in plant phenotyping using the example of Cercospora leaf blotch in sugar beet (DataPlant) - subproject 7 |
| Beschreibung (dt.): | Das Verbundprojekt 'DataPlant' verbindet Techniken des Datenhandlings und der Datenanalyse mit der Erarbeitung neuartiger Sensorik, wobei als Einsatzgebiet das Erkennen und Bewerten von Cercospora-Blattflecken der Zuckerrübe gewählt wird. Da Befallsbeginn und -verlauf von Cercospora von vielen Parametern beeinflusst werden, ist der Big-Data-Ansatz für die Erlangung eines tieferen Verständnisses und die Risikobeurteilung ideal. Im Projekt werden Parameter aus unterschiedlichsten Quellen zusammengeführt und erarbeitet, ob sich aus der breiteren Informationslage neue Korrelationen isolieren lassen, die eine bessere Bewertung erlauben. Dabei wird auf verfügbare Datenquellen zurückgegriffen, aber es werden auch neue Sensoren erarbeitet. |
| Beschreibung (engl.): | The joint project 'DataPlant' combines data handling and analyzing techniques with the development of new sensor technology by targeting recognition and evaluation of Cercospora leaf blotch infestation in sugar beet. Start and course of disease severity are influenced by many parameters. Therefore the 'Big Data' approach is suitable to receive a deeper knowledge. Parameters from different data sources are brought together and it is worked out whether it is possible to isolate new correlations from the broader information, able to allow a better evaluation. Available data sources are used and new sensors are developed. |
| Ergebnis (dt.): | Ziel des Projektes DataPlant ist die frühzeitige Erkennung der Blattkrankheit Cercospoa an Zuckerrüben. In Zusammenarbeit der Projektpartner TU Clausthal, KWS SAAT, MG Optical Solutions und InfraTec wurde ein neuartiges Sensorsystem entwickelt, das der Detektion eines Cercospora-Befalls mittels laserangeregter bildgebender IR-Spektroskopie dienen soll. Die Pflanzen werden dabei durch einen QCL-Laser im Spektralbereich typischer Absorptionsbanden von Cercospora-spezifischen Molekülen angeregt und die resultierende Oberflächentemperaturänderung mit einer radiometrisch kalibrierten Thermografiekamera detektiert. Mit Hilfe eines halbautomatischen Positionierungssystems wurde im Feld ein Phänotypisierungsverfahren für das Monitoring physiologischer Parameter infizierter Pflanzen vom FZ Jülich entwickelt. Um die Daten auszuwerten, wurden von der TU Dortmund ein BigData-Ansatz verfolgt und ein unscharfes regelbasiertes Systems zur Datenfusion entwickelt. Im Rahmen des Big Data Ansatzes wurden Wetter- sowie Cercospora-Modelldaten der BASF Digital Farming genutzt. |
| Ergebnis (engl.): | Aim of the project DataPlant is the early detection of the leave disease Cercospora of sugar beets. A new mid-infrared hyperspectral imaging spectrometer was developed by the project partners TU Clausthal, KWS SAAT, MG Optical Solutions and InfraTec in order to detect an infection of sugar beet leaves by Cercospora. It is based on a Quantum Cascade Laser illuminating the plant at specific wavelengths and a radiometrically calibrated thermal camera for the signal detection. A plant phenotyping procedure measuring physiological traits was developed by FZ Jülich for measuring infected sugar beet plants in the field using a semi-automated positioning system. To analyze the data TU Dortmund developed a BigData approach as well as a fuzzy logic based inference system for the data fusion. Within the scope of Big Data weather and Cercospora model data delivered by BASF Digital Farming has been used. |
| Laufzeit: | Beginn: 04.05.2017 / Ende: 31.10.2020 |
| Ausf. Einrichtung: | InfraTec GmbH Infrarotsensorik und Messtechnik, Dresden |
| Themenfelder: | Pflanzenschutz, Pflanzengesundheit, crop protection, plant health |
| Förderprogramme: | Programm zur Innovationsförderung des Bundesministeriums für Ernährung und Landwirtschaft |
| Schlagworte: | Sensorik, sensor technology, Pflanzenbau, crop production, Ressourcenschutz, Ressourceneffizienz, resource protection, resource efficiency, Landtechnik, agricultural engineering, Digitalisierung, Digitale Welt, digital world, Datensammlung, data collection, Integrierter Pflanzenschutz, integrated plant protection |
| Förderkennzeichen: | 2815712515 |
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