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Fraunhofer-Gesellschaft
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  4. Bodennahe, optische Boniturtechnik im Getreide: Erfahrung und Entwicklung im Bereich Krankheiten
 
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2025
Conference Paper
Title

Bodennahe, optische Boniturtechnik im Getreide: Erfahrung und Entwicklung im Bereich Krankheiten

Abstract
Die Resistenzzüchtung bei Weizen basiert derzeit hauptsächlich auf visuellen Bewertungen von Experten. Obwohl diese Methode eine hohe diagnostische Genauigkeit bietet, ist sie durch begrenzten Durchsatz, eingeschränkte Zuverlässigkeit und geringe Wiederholbarkeit gekennzeichnet. Bildbasierte Verfahren stellen eine vielversprechende Alternative dar, insbesondere für die frühzeitige Erkennung und Quantifizierung von Pflanzenkrankheiten. Der in Zusammenarbeit mit der Digital Workbench GmbH entwickelte Boniturfächer-Prototyp ermöglicht eine bodennahe, invasive Betrachtung des Bestandes, indem er die Pflanzen von der Ähre bis zur Wurzel zerstörungsfrei auffächert. Dies erlaubt hochauflösende, kamerabasierte Aufnahmen aus tieferen Bestandsbereichen. Durch die Integration von Computer-Vision-Algorithmen können Krankheitsmerkmale auf Blattebene erkannt und analysiert werden. Die radiometrische Kalibrierung der Bilder ermöglicht zudem die Berechnung spezifischer Vegetationsindizes, die Aufschluss über den Gesundheitszustand der Pflanzen geben.
Author(s)
Pircher, Maximilian
Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung IGD  
Hoppe, Sarah
Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung IGD  
Al Masri, Ali
Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung IGD  
Wree, Philipp
Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung IGD  
Mainwork
64. Deutsche Pflanzenschutztagung: Pflanzenschutz im System denken  
Conference
Deutsche Pflanzenschutztagung 2025  
Open Access
File(s)
Download (553.66 KB)
Rights
CC BY 4.0: Creative Commons Attribution
DOI
10.5073/20251007-165717-0
10.24406/publica-6881
Language
German
Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung IGD  
Keyword(s)
  • Branche: Bioeconomy

  • Research Line: Computer vision (CV)

  • Research Line: Machine learning (ML)

  • LTA: Monitoring and control of processes and systems

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