Frühzeitige Erkennung von Pflanzenkrankheiten

Im Agrarbereich bietet eine sogenannte großflächige Feldfruchtklassifikation die Möglichkeit, jedes einzelne Feld auf die Vitalität und Schäden hin zu überprüfen. In diesem Kontext wird in diesem Distr@l-Projekt die frühzeitige Erkennung von Pflanzenkrankheiten entwickelt und für Nutzer zugänglich gemacht. Im Vorhaben wird eine automatisierte Auswertung von Satellitendaten entwickelt, die eine frühzeitige Detektion von Pflanzenkrankheiten bereits während eines frühen Wachstumsstadiums der Pflanzen ermöglicht. Gespeist werden die Modelle mit Satellitendaten der europäischen Copernicus-Mission. Die daraus gewonnenen Erkenntnisse sind insbesondere für Landwirte zur sparsamen und umweltschonenden Verwendung von Pflanzenschutzmitteln interessant. Die Krankheiten werden demnach nicht wie bisher durch lokale Begehungen und augenscheinliche Betrachtung detektiert, sondern mittels flächiger und wöchentlicher Messungen von Satellitensensoren der neuesten Generation, die zahlreiche Bereiche des elektromagnetischen Spektrums abdecken, erfasst.

Die Bereitstellung dieser Informationen auf einer User-Plattform, um diese den Nutzern zugänglich zu machen, ist für viele Akteure im Agrarbereich interessant – vom einzelnen Landwirt bis hin zum global agierenden Agrarhändler oder Versicherungen. Zudem kann durch den ermöglichten gezielten Einsatz chemischer Pflanzenschutzmittel neben einer Kostenreduzierung in der Lebensmittelproduktion auch dem Verlust von Artenvielfalt in den Agrarräumen entgegnet werden.

Die 2019 gegründete CORAmaps GmbH geht aus langjähriger Forschung an der TU Darmstadt und der Leibniz Universität Hannover hervor. Die vier Gründer sind von Anfang an der Überzeugung, dass allein die Interpretation von Radar-Satellitendaten mittels künstlicher Intelligenz die Schlüsseltechnologie für unmittelbare Informationen über den Zustand von Fläche überall auf der Welt ist. In diesem Zusammenhang wird ein besonderer Schwerpunkt auf detaillierte und schnelle Informationen über landwirtschaftliche Flächen gelegt im Hinblick auf die Fragen, was wo, in welcher Menge und in welcher Qualität wächst.