Im Verbundprojekt „Datafusion in der Pflanzenphänotypisierung am Beispiel von Cercospora in Zuckerrüben“ (DataPlant), gefördert durch das Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft, wurden diverse Sensortechnologien hinsichtlich ihrer Eignung zur Erkennung der Pflanzenkrankheit Cercospora in Zuckerrüben evaluiert. Die mit georeferenzierten LIFT- und Hyperspektralsystemen, drohnengestützten RGB-Kameras und Wetterstationen gewonnenen Sensordaten wurden dabei nach Big Data Ansätzen sowohl miteinander als auch mit der Bonitur als klassischer Erhebungsmethode des Pflanzenbaus verknüpft. Neben den bereits bewährten RGB-Bildern erwies sich insbesondere die Erhebung von Vegetationsindizes mittels Hyperspektralmessungen erfolgversprechend für eine sensorgestützte Befallserkennung.
In Zusammenarbeit der Projektpartner Technische Universität Clausthal, KWS SAAT SE & Co. KGaA, MG Optical Solutions GmbH und InfraTec GmbH Infrarotsensorik und Messtechnik wurde zudem ein neuartiges Sensorsystem entwickelt, das der Detektion eines Cercospora-Befalls mittels laserangeregter IR-Spektroskopie dienen soll. Die Pflanzen werden dabei durch einen Quantenkaskadenlaser im Spektralbereich typischer Absorptionsbanden von Cercospora-spezifischen Molekülen angeregt und die resultierende Oberflächentemperaturänderung mit einer radiometrisch kalibrierten Thermografiekamera VarioCAM® HD head von InfraTec detektiert.
Das Projekt DataPlant hat damit verschiedene Sensortechnologien aufgezeigt, die potenziell für eine automatisierte Erkennung von Pflanzenkrankheiten geeignet sind und zukünftig Daten für digitale Systemlösungen in Pflanzenanbau und -züchtung liefern können.
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