Frühzeitige Erkennung von Pflanzenkrankheiten

Im Agrarbereich bietet eine sogenannte großflächige Feldfruchtklassifikation erstmals die Möglichkeit, jedes einzelne Feld auf die Vitalität, den Ertrag, Schäden oder Bearbeitungsschritte hin zu überprüfen, ohne mit dem einzelnen Landwirt Kontakt aufgenommen zu haben oder vor Ort gewesen sein zu müssen. 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. Idealerweise werden bei den wichtigsten Feldfrüchten wie Winterweizen und Winterraps bereits zur Winterruhe mögliche Krankheiten erkannt. Gespeist werden die Modelle mit Satellitendaten insbesondere der europäischen Copernicus-Mission und bauen auf den bisherigen Forschungsergebnissen und Produkten der CORAmaps, nämlich der großflächigen Bestimmung der Ackerpflanzen, der Detektion deren Vitalität und der präzisen Erkennung von Feldgrenzen, auf. Die wöchentliche Verfügbarkeit der Daten verschiedener Erdbeobachtungssatelliten lässt für die gesamte Erdoberfläche eine einfache Skalierung des Ansatzes auch über die Grenzen Europas hinaus zu und wird daher als Basisprodukt für eine weltweite Kartierung von Pflanzenkrankheiten angesehen. 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. Zudem wird die Vorhersage potenzieller Auftritte von Schadtypen mittels Messung diverser Umweltparameter durch Satellitendaten und dem Erlernen einer Auftrittswahrscheinlichkeit auf Basis der Technologie tiefer neuronaler Netze ermöglicht.

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.