Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung IGDWir bieten praxistaugliche und benutzerfreundliche Lösungen aus dem Bereich der digitalen Landwirtschaft für die wachsenden Herausforderungen im Ackerbau, der Grünlandwirtschaft und Paludikultur. Die Präzision ressourceneffizienten Ackerbaus, die effiziente und zugleich biodiversitätserhaltende Nutzung dynamischer Grünlandstandorte und der Umgang mit empfindlichen Moorlandschaften erfordern maßgeschneiderte Konzepte, die wissenschaftliche Erkenntnisse und neuartige Technologien in die praktischen Abläufe integrieren, um diese nachhaltig zu verbessern. Mit unserer Expertise und Fachkenntnis in der praktischen Landwirtschaft und den digitalen Technologien aus der KI-gestützten Nah- und Fernerkundung können wir Werkzeuge für die Acker- und Grünlandwirtschaft bereitstellen, die den aktuellen Herausforderungen des Agrar-Sektors gerecht werden.
Crop
Lösungen
Die komplexen Herausforderungen und Entwicklungsfelder im Acker- und Grünlandbereich gehen wir durch innovative graphische Datenverarbeitung mittels maschinellen Lernens und KI-Algorithmen an und entwickeln Lösungsstrategien im Bereich des Smart und Precision Farmings.
Satelliten-, Drohnen- oder Roboter-basierte Bildgebungsverfahren erlauben mittels RGB-, Multi- und Hyperspektralkameras und LiDAR-Sensorik die Sammlung vielseitiger, informationsreicher und damit wertvoller Daten über Pflanzenbeständen, die Einblicke und Lösungsansätze für die Optimierung des Acker- und Grünlandmanagements bieten.
- Biodiversitätsmonitoring: Komplexe Artzusammensetzungen oder die Identifizierung und Lokalisierung von bestimmten Kennarten erfordern gerade im Grünlandbereich den Einsatz sowohl räumlich hochauflösender als auch multi- und hyperspektraler Bildgebungsverfahren, die als datenreiche Grundlage für das Training Neuronaler Netze dienen. So können aus Drohnenbildern Karten mit der Artzusammensetzung des Grünlandes generiert werden, die ebenfalls als Nachweis für schützenswertes und artenreiches Extensiv-Grünland oder Naturschutzgebiete dienen.
- Grünlandmanagement: Optimale Schnittzeitpunkt-Bestimmung und das nachhaltige und gleichzeitig effiziente Management von Wiesen- und Weideflächen sind große Herausforderungen in der Grünlandwirtschaft, die mit Kamera- und Laser-basierter Nah- bzw. Fernerkundung unterstützt werden können. Sowohl die Bestimmung der Artzusammensetzung als auch die digitale Analytik der Aufwuchs-Biomasse sind hierfür wertvolle Parameter, die aus Drohnenbilddaten mittels Machine-Learning-Methoden abgeleitet werden können.
- Bestandsentwicklung: Drohnen- und Satellitenbasierte Fernerkundung erlaubt die Überwachung der eigenen Bestände im Acker- und Grünland im Hinblick auf Pflanzen- und Biomasseentwicklung, sowie Nährstoffversorgung und Ertragsschätzungen. Aus diesen Daten können sowohl Dünge-Applikationskarten als auch Ertragskarten erstellt werden.
- Züchtungsbonitur: Drohnen- und Roboterbasierte Kamerasysteme erlauben durch hochaufgelöste 2D- und 3D-Bildgebungsverfahren millimetergenaue Angaben zur Pflanzenentwicklung, Höhe, Blattflächen, Blühzeitpunkte, Biomasse, uvm. Diese Parameter können automatisiert auf Züchtungsflächen in einer hohen Frequenz eingesetzt werden und so wertvolle Datensätze zur Beurteilung und Sortenbewertung liefern.
- Pflanzenschutz: Frühzeitige Erkennung von Beikräutern, Krankheitsentwicklungen und Pflanzenstress mittels innovativer Kameratechnik im Bereich der Multi- und Hyperspektralen Bildgebung ist ein essenzielles Tool in Acker- und Sonderkulturen. Durch Spektralanalysen können diverse Krankheiten und Pflanzenstress erkannt, Beikräuter identifiziert und lokalisiert werden, um mit präzisen Pflanzenschutzmaßnahmen sowohl ökonomisch als auch ökologisch nachhaltig zu wirtschaften.
- Moorüberwachung: Multimodale Analyse – die Kombination aus physischer Sensorik und optischer Bildgebung - ermöglichen die Überwachung von Moorgebieten hinsichtlich ihrer ökologischen Stabilität und Entwicklungspotentials. Das Zusammenspiel verschiedener Technologien erlaubt die Abbildung der komplexen Zusammenhänge zwischen Vegetations- und Biodiversitätsentwicklung, Boden- und (Treibhaus-) Gashaushalt, was für die Inwertsetzung der Ökosystemdienstleistungen essenziell ist.
- Erntequalität: Hyperspektralkameras - spektral hochauflösende Kamerasysteme – geben einen Einblick in die Reifeprozesse und chemische Inhaltsstoffe von Früchten sowohl im Feld oder der Plantage als auch nach der Ernte in den Lager- und Verarbeitungsstätten. So kann die Bestimmung der Frucht- und Erntequalität mittels innovativer Kameratechnik bereits vor der Ernte zur Entscheidungshilfe oder zur Qualitätsanalyse des Ernteguts dienen.
Unsere KI-basierten Lösungen aufgrund von hochaufgelösten Kamera- und Sensordaten geben detaillierte Einblicke in die komplexen ökologischen, physiologischen und strukturellen Zusammenhänge und Dynamiken der Acker- und Grünlandwirtschaft. Das optimierte Zusammenspiel aus automatisierten Technologien und intelligenter Algorithmik unterstützt Managemententscheidungen, Effizienzsteigerungs- und Nachhaltigkeitsstrategien und tragen so zu einer zukunftsfähigen, modernen und digitalen Präzisionslandwirtschaft bei.
Anwendungsbeispiel Biodiversitätsbestimmung
Ein KI-gestützter Algorithmus soll die Artzusammensetzung der krautigen Vegetation im Grün- und Ackerland bzw. bestimmte Spezies der Futterpflanzen oder Beikräuter aus dem Bildmaterial von Drohnenüberflügen erkennen und lokalisieren. Über mehrere Jahre werden auf verschiedenen Standorten und Zeitpunkten Bilddaten mit RGB- und Multispektralkameras aus Drohnenflügen gesammelt, die anfangs dem initialen Training und in den Folgejahren dem laufenden Lernen des Algorithmus dienen. So können Arterkennungsalgorithmen mit immer größerem und spezifischerem Dateninput laufend verbessert und präzisiert werden.
Für den praktischen Einsatz werden Software- oder Online-Lösungen entwickelt, über die spezifische oder allgemeine Erkennungs-Algorithmen auf die Drohnendaten angewendet werden und die Ergebnisse im Informations- oder Applikationskartenformat bereitgestellt werden können. Diese dienen der Entscheidungshilfe und als Nachweis für Behörden, aber auch als Kartenmaterial für die direkte Anwendung von Landmaschinen oder Agrar-Drohnen als Maßnahmen in der Präzisionslandwirtschaft.
KI schaut dem Landwirt über die Schulter: Intelligente Bodenanalyse beim Grubbern (MODTR)
