PhenoTruck – Quarantäneschaderreger schnell vor Ort identifizieren
Auf frischer Tat "erfasst"
Einige Schädlinge und Krankheiten sind für Pflanzen so gefährlich, dass ihre Verbreitung sofort verhindert werden muss. Doch Quarantäneschaderreger zu identifizieren, kann oft sehr viel Zeit beanspruchen. Ein smartes System vor Ort soll nun diesen Prozess beschleunigen.
Durch den globalen Handel und Austausch gelangen immer wieder gefährliche gebietsfremde Pflanzenschädlinge und -krankheiten nach Deutschland. Sie können in der Landwirtschaft erhebliche Schäden anrichten. Handelt es sich dabei um sogenannte Quarantäneschaderreger ist ein Befall den zuständigen Behörden umgehend zu melden. Neben der sofortigen Behandlung ist dann auch ein großflächiges Monitoring notwendig, um eine weitere Ausbreitung zu unterbinden. Doch solche Schaderreger zu identifizieren, ist derzeit noch mit einem erheblichen Aufwand verbunden. Die zuständigen Pflanzenschutzdienste müssen personal- und zeitaufwendige Feldbegehungen machen und Verdachtsproben zur genauen Diagnose in ein Labor schicken.
KI analysiert Befall vor Ort
Diesen aufwendigen Prozess will das Projekt PhenoTruck nun „revolutionieren“. Mit einem mobilen Labor, dem PhenoTruck, soll die Identifizierung der Quarantäneschaderreger dorthin gebracht werden, wo sie gebraucht wird: an den Feldrand bzw. in die Anbauregionen der Landwirtinnen und Landwirte. An konkreten Beispielen, den Phytoplasmosen im Obst- und Weinbau (Krankheiten ausgelöst durch Phytoplasmen (zellwandfreie Bakterien)), erproben die Projektverantwortlichen das mobile System zur Pflanzenüberwachung vor Ort.
Dafür werden im Projekt verschiedene Technologien intelligent kombiniert. Das großflächige Monitoring (die Bestandsüberprüfung der Flächen) erfolgt automatisiert mit Hilfe von Flugdrohnen, die mit Hyperspektralsensoren bestückt sind. Durch die Analyse der aufgenommenen Hyperspektraldaten lassen sich verdächtige Blätterverfärbungen schnell erkennen und lokalisieren. Verdachtsproben werden dann anschließend gleich vor Ort molekularbiologisch untersucht - denn Phytoplasmosen bei Wein und Obst sind meist nur molekular sicher zu identifizieren. Verfahren der Künstlichen Intelligenz (KI) ermöglichen es, die großflächig gesammelten Daten schnell und sicher zu analysieren.
Schnelle Diagnosen für Behörden und Landwirtschaft
Das im Projekt PhenoTruck entwickelte mobile, KI-gestützte System wird zukünftig die Arbeit der Pflanzenschutzdienste erheblich erleichtern. Betroffene Landwirtinnen und Landwirten erhalten so deutlich schneller die richtige Behandlungsempfehlung.
- Projektname: PhenoTruckAI (Mobiles Labor zur schnellen und sicheren Identifizierung von Quarantäneschaderregern in der Landwirtschaft)
- Ziel: Großflächige Identifizierung von Quarantäneschaderregern in der Landwirtschaft mithilfe eines mobilen Labors direkt im Feld
- Ansatz: Automatisiertes Monitoring durch UAV (Drohne) und Spektraldatenanalyse in Kombination mit molekularer Vor-Ort-Bestätigung eines möglichen Quarantäneschaderreger-Befalls durch Einsatz eines flexiblen, mobilen Labors
- Eingesetzte Künstliche Intelligenz: Einsatz verschiedener Typen von künstlichen Neuronalen Netzen: AutoML-basierter Ansatz, Transfer-Learning sowie unüberwachte Verfahren
- Hauptstandort: Neustadt an der Weinstraße, Rheinland-Pfalz
- Projektkoordination: RLP AgroScience GmbH
- Projektbeteiligte: RLP AgroScience GmbH, Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung (Fraunhofer-Institut für Fabrikbetrieb und –automatisierung (IFF) und Fraunhofer-Institut für Biomedizinische Technik (IBMT)), Logxon GmbH & Co. KG
Adresse
KI-Projekt PhenoTruck
67435 Neustadt, Rheinland-Pfalz
