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Unkrauterkennung und Kartierung zur automatischen Applikationskartenerstellung im Pflanzenschutz

GND
1058938886
Affiliation
Julius Kühn-Institut (JKI), Institut für Pflanzenschutz in Ackerbau und Grünland, Deutschland
Kämpfer, Christoph;
GND
144040743
Affiliation
Julius Kühn-Institut (JKI), Institut für Pflanzenschutz in Ackerbau und Grünland, Deutschland
Ulber, Lena;
Affiliation
KWS SAAT SE & Co. KGaA, Germany
Wellhausen, Christina;
GND
1058930591
Affiliation
Julius Kühn-Institut (JKI), Institut für Pflanzenschutz in Ackerbau und Grünland, Deutschland ; Leibniz-Institut für Agrartechnik und Bioökonomie e. V. (ATB), Deutschland
Pflanz, Michael

Für eine künftig umweltverträgliche und teilflächen­spezifische Anwendung von Herbiziden ist eine genaue Kenntnis über die Zusammensetzung und die räumliche Verteilung von Nutzpflanzen und Unkräutern auf Ackerflächen erforderlich. Sind diese Informationen bekannt, können sie in Unkrautverteilungskarten abgebildet werden und dienen dann als Basis für die Erstellung von Appli­kationskarten. Eine bislang fehlende Prozesskette beginnend beim Pflanzenmonitoring auf dem Acker, über Methoden zur automatischen Identifizierung von Einzelpflanzen und der Generierung von Verteilungskarten wurden erstmals durchlaufen. Hierzu wurden im Projekt „Assistenzsystem zur teilflächenspezifischen Applikation von Pflanzenschutzmitteln (AssSys)“ manuelle Kamera-gestützte Feld- und Halbfreilandbonituren typischer Verunkrautungssituationen und Feldbefliegungen mit einem Multicopter genutzt, um die Position und die Bestandsdichten von Unkräutern und Kulturpflanzen zu bestimmen und zu kartieren. Die Segmentierung aller Aufnahmen erfolgte manuell mit einer eigenständig entwickelten Software zur Annotation von Bilddaten und nach dem Training von umfangreichen Datensätzen auto­matisch mit Methoden des maschinellen (Bag-of-visual Words) und tiefen Lernens (Convolutional Neural Networks). Es zeigte sich, dass die getesteten Algorithmen für eine Vorhersage von ein- und zweikeimblättrigen Pflanzenarten geeignet sind. Die aus den Feldbonituren gewonnenen Daten wurden in Applikationskarten überführt und von den Partnern des Projektes genutzt, um in praxisnahen Feldversuchen teilflächenspezifische, selektive Unkrautbekämpfungsmaßnahmen mit einem Direkteinspeisungssystem durchzuführen.

For environmental and site-specific application of herbicides in the coming future, precise knowledge of the structure and spatial distribution of crops and weeds on arable land is required. If this information is known, it can be mapped in weed distribution maps and then serve as a basis for the generation of application maps. A process chain that has been missing so far, starting with plant monitoring in the field, through methods for the automatic identification of individual plants and the generation of distribution maps, was run through for the first time in a first approach as part of the work package “Weed Identification and Mapping”. For this purpose, the AssSys project used manual camera-based field and semi-field sampling of typical weed situations and automatic field aerial photographs with a multicopter to deter­mine and map the position and population densities of weeds and crop plants. All images were segmented manually using an own developed software for annotation of image data and after training of large datasets comparatively using methods of machine learning (Bag-of-visual Words) and deep learning (Convolutional Neural Networks). It was shown that the tested algorithms are suitable for predicting mono- and dicotyledonous plant species. The data obtained from the field sampling were converted into application maps and used by the project partners as part of their work packages to carry out site-specific, selective weed control treatments with a direct-injection system in practical field trials. In accordance with the Amendment of the E-Government Act (EGovG) and the introduction of the Act for the Use of Public Sector Data (DNG), the technical documentation of all the REST-compliant programming interfaces have been implemented in accordance with the OpenAPI standard.

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