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Fraunhofer-Gesellschaft
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  4. Drohnenbasiertes Verfahren zur Detektion geschädigter Obstbäume in Obstbaumplantagen
 
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2023
Conference Paper
Title

Drohnenbasiertes Verfahren zur Detektion geschädigter Obstbäume in Obstbaumplantagen

Title Supplement
Vorstellung von Ergebnissen des Projekts "Digitaler Obstbau"
Abstract
Phytoplasmen-induzierte Erkrankungen von Obstbäumen stellen eine große Herausforderung im europäischen Obstanbau dar. Apfeltriebsucht und Birnenverfall zählen zu den wirtschaftlich relevantesten Obstkrankheiten. Im Rahmen des Projekts "Digitaler Obstbau" wurden verschiedene Technologien zur Diagnose der Krankheiten untersucht und weiterentwickelt. Die drohnenbasierte Bonitur der genannten Krankheiten ermöglicht die flächendeckende räumlich hochauflösende Erfassung von Plantagen und die Symptomerkennung für einzelne Obstbäume. Untersuchungen mit der Hyperspektralkamera Cubert UHD-185 Firefly und dem integrierten Phantom 4 Multispectral Aufnahmesystem zeigen die Durchführbarkeit der drohnenbasierten digitalen Bonitur. Die Daten zeigen mit 76 % eine gute Klassifikationsrate zur Erkennbarkeit der Krankheitssymptome.
Author(s)
Thielert, Bonito Steffen  
Fraunhofer-Institut für Fabrikbetrieb und -automatisierung IFF  
Menz, Patrick
Fraunhofer-Institut für Fabrikbetrieb und -automatisierung IFF  
Warnemünde, Sebastian  
Fraunhofer-Institut für Fabrikbetrieb und -automatisierung IFF  
Holstein, Katharina  
Hochschule Anhalt, Fachbereich Informatik und Sprachen
Klein, Lauritz
Fraunhofer-Institut für Fabrikbetrieb und -automatisierung IFF  
Kilias, David
Fraunhofer-Institut für Fabrikbetrieb und -automatisierung IFF  
Runne, Miriam
RLP AgroScience GmbH
Jarausch, Wolfgang
RLP AgroScience GmbH
Knauer, Uwe  
Hochschule Anhalt, Fachbereich Landwirtschaft, Ökotrophologie, Landschaftsentwicklung
Mainwork
INFORMATIK 2023 - Designing Futures: Zukünfte gestalten  
Project(s)
Digitaler Obstbau: Früherkennung von Apfeltriebsucht und Birnenverfall durch Remote sensing und Auswertung mit Methoden des maschinellen Lernens
PhenoTruckAI: Mobiles Labor zur schnellen und sicheren Identifizierung von Quarantäneschaderregern in der Landwirtschaft (PhenoTruck) - Teilprojekt B
Funder
Landwirtschaftliche Rentenbank
Conference
Gesellschaft für Informatik (Jahrestagung) 2023  
DOI
10.18420/inf2023_165
Language
German
Fraunhofer-Institut für Fabrikbetrieb und -automatisierung IFF  
Keyword(s)
  • Digitaler Obstbau

  • Apfeltriebsucht

  • Birnenverfall

  • hyperspektral

  • multispektral

  • Drohnenbefliegungen

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