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Multispektrale Bildgebung: Der Schlüssel zur Früherkennung von Blattkrankheiten

Beschreibung

Früherkennung von Krankheiten im Pflanzenbau könnte dazu beitragen, Pflanzenschutzmassnahmen gezielter einzusetzen und stark zu reduzieren. Eine Möglichkeit der Früherkennung von Blattkrankheiten ist die Bildgebung mit Hyperspektral- und Multispektralkameras, die den eingeschränkten Bereich des sichtbaren Lichts erweitern und damit den Informationsgewinn vergrössern. Diese bildgebenden Verfahren lassen sich mit selbstfahrenden Robotern oder Drohnen automatisieren. Im Bereich von 350-1000 nm können Blattkrankheiten VOR optischer Symptomausprägung sichtbar gemacht werden. Der frühestmögliche Erkennungszeitpunkt unter Labor- und Freilandbedingungen soll mit Multi- und Hyperspektralkamera in Zeitreihen von Blattkrankheiten an den Modellpflanzen Tomate und Wein definiert werden. Hierfür ist eine Zusammenarbeit mit der Firma AgriCircle und der Fachgruppe Vision & Navigation des Instituts für Mechatronische Systeme (Department T) geplant. AgriCircle stellt Knowhow im Bereich Remote Sensing und eine Hyperspektralkamera zu Verfügung. In Zusammenarbeit mit dem IMS werden die erhobenen Bilddaten ausgewertet.

Eckdaten

Projektleitung

Dr. Johannes Fahrentrapp

Projektteam

Martin Geilhausen

Projektstatus

abgeschlossen, 06/2017 - 02/2018

Institut/Zentrum

Institut für Umwelt und Natürliche Ressourcen (IUNR)

Drittmittelgeber

Interne Förderung

Projektvolumen

35'000 CHF