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
Publikationen
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Budget remote phenotyping : potential and limitations of consumer-grade NIRGB and red edge cameras for early detection of plant leaf diseases
2016 Fahrentrapp, Johannes; Geilhausen, Martin; Laube, Patrick
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Airborne and ground-based platforms for data collection in small vineyards: examples from the UK and Switzerland
2015 Green, David R.; Gómez, Cristina; Fahrentrapp, Johannes
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Identifying physiological differences in highly fragmented vineyards using NIR/RGB UAV photography
2015 Fahrentrapp, Johannes; Häfele, Martin; Schumacher, Peter; Gomez, Cristina; Green, David R.