Lokalisierung von Unkrautnestern mittels UAV und Künstlicher Intelligenz für die Umsetzung von teilflächenspezifischem Pflanzenschutz

Ausgangslage:

Möglicherweise hohe Einsparung von einzelnen Herbiziden und somit Senkung der Betriebsmittelkosten; Reduktion potentieller negativer Umweltwirkungen; Optimiertes Restmengenmanagement; Reduktion des Arbeitszeitbedarfs

Die Aufgabenstellung

  • Wie kann das Feld einfach und kostengünstig vermessen werden?
  • Wie kann das Feld beflogen werden?
  • Wie können die Unkrautnester mittels Künstlicher Intelligenz möglichst genau lokalisiert werden?
  • Wie kann eine Applikationskarte möglichst automatisiert erstellt werden?
  • Wie genau kann eine Abschätzung des Herbizidbedarfs aufgrund der Applikationskarte erfolgen?
  • Welche Anforderungen werden an die Regelungstechnik des Pflanzenschutzgerätes gestellt?
  • Können die Restmengen bei der Ausbringung reduziert werden?
  • Wie hoch ist der Arbeitsaufwand für den Landwirt im Vergleich zur herkömmlichen Methode?
  • Wie erfolgreich war die Wirksamkeit der Maßnahme?

Die Umsetzung

Das vermessene Feld wird mittels geeigneter RTK Drohne überflogen und anschließend durch Einsatz geeigneter Software zur Erstellung der Applikationskarte mittels Künstlicher Intelligenz analysiert. Durch die genaue Bestimmung der zu behandelnden Fläche kann vorab die benötigte Brühmenge exakt berechnet und der Einsatz des Pflanzenschutzgerätes geplant werden.  Darauf folgen der praktische Einsatz und die Überprüfung der erhobenen Parameter sowie der ökonomische, arbeitstechnische und ökologische Nutzen für den Landwirt.

Das Ziel

Ziel ist das Erfassen von Unkrautnestern (Acker-Kratzdistel) mittels UAV, die genaue Lokalisierung durch ein Convolutional Neural Network sowie die automatische Erstellung einer Applikationskarte und die praktische Umsetzung mit einer GPS gesteuerten Feldspritze (automatische Einzeldüsen- und/oder Teilbreitenschaltung).

Zum Unternehmen

Die Firma Jessernigg stellt das Pflanzenschutzgerät für die Versuchsdurchführung zur Verfügung.

Partner:
Unterstützer:
Standort:

Mold

Laufzeit:

2022

Projektteam:

Robert Zinner

Kontakt:
Zusätzliche Informationen: