Forschungs- und Innovationsprojekt
Entwicklung und Bewertung von Beikraut-Applikationskarten für den Einsatz von Robotern zur mechanischen Beikrautregulierung

Drohnenbefliegung eines MaisfeldsZoombild vorhanden

Drohnenbefliegung eines Maisfelds

Die Digitalisierung und vor allem die Mustererkennung kann große Fortschritte verzeichnen. Vor die Erkennung, Unterscheidung und Analyse von Pflanzen ist ein wichtiger Anwendungsbereich in der Landwirtschaft. Technologie soll nun helfen den Anbau von Mais und Sorghum nachhaltiger zu gestalten. Konkret soll die Beikrautregulierung durch teilflächenspezifischen Pflanzenschutz (mechanischen oder chemisch-synthetisch) umweltverträglicher gemacht werden. So kann das Erosionsrisiko gemindert und der Einsatz von Pflanzenschutzmitteln reduziert werden.
Die dafür notwendigen Applikationskarten werden mit Hilfe von Drohnenaufnahmen und künstlicher Intelligenz erzeugt. Abschließend erfolgt auf Grundlage der Beikraut-Kartierung eine Wirtschaftlichkeitsbewertung für die verschiedenen Anwendungsmöglichkeiten teilflächenspezifischer Pflanzenschutzmaßnahmen. Ebenso wird geprüft inwiefern die Einbindung von autonomen Systemen zur Unkrautregulierung dargestellt warden kann.

Ziel

In diesem Projekt werden mittels Drohnenfotos in Sorghum und Mais Karten zum räumlichen Verteilungsmuster des Beikrautbesatzes entwickelt und validiert. Diese Karten bilden die Basis für teilflächenspezifischen mechanischen oder chemisch-synthetischen Pflanzenschutz, um durch reduzierte Bodenbearbeitung das Erosionsrisiko zu mindern und den Einsatz von Pflanzenschutzmitteln zu reduzieren. Essenzielle Schritte zum teilflächenspezifischen Einsatz von Hackrobotik auf landwirtschaftlichen Feldern werden aufgezeigt. Abschließend erfolgt auf Grundlage der Beikraut-Kartierung eine Wirtschaftlichkeitsbewertung für die verschiedenen Anwendungsmöglichkeiten teilflächenspezifischer Pflanzenschutzmaßnahmen.

Methode

In EWIS2 werden auf Basis von Drohnenbefliegungen genaue GNNS-basierte Beikraut- und Kulturkarten zur teilflächenspezifischen Beikrautregulierung automatisiert generiert Diese KI-basierten Karten soll in in die Spurplanung von marktverfügbaren Feldrobotern integriert, um eine autonome teilflächenspezifische mechanische Beikrautregulierung durchzuführen. Im gesamtheitlichen Kontext soll eine ökonomisch-ökologische Bewertung der teilflächenspezifischen mechanischen oder chemisch-synthetischen Beikrautregulierung erfolgen. Alle Ergebnisse des Projektes werden zielgruppenorientiert aufbereitet und über verschiedene Medien (Online, Print, Video, Vorträge, …) weitergegeben. Ebenso werden sämtliche entwickelten Modelle und Daten der Wissenschaft quelloffen bereitgestellt.

Ergebnisse

Die Ergebnisse werden am Ende des Projekts im April 2026 hier zur Verfügung gestellt.

Projektinformation
Projekttitel: Entwicklung und Bewertung von Beikraut-Applikationskarten für den Einsatz von Robotern zur mechanischen Beikrautregulierung
Projektleitung: Michael Grieb
Projektbearbeitung: Markus Gandorfer, Stefan Kopfinger, Johanna Pfeiffer, Vladyslav Pitsyk
Projektlaufzeit: 01.05.2023–30.04.2026
Geldgeber: Bayerisches Staatsministerium für Ernährung, Landwirtschaft und Forsten
Projektpartner: Hochschule Weihenstephan-Triesdorf (HSWT), TUM Campus Straubing, Professur für Bioinformatik, Prof. Dr. Dominik Grimm, Nikita Genze; Bayerische Landesanstalt für Landwirtschaft (LfL), ILT 6, Arbeitsbereich Digitalisierung; Johanna Pfeiffer, Stefan Kopfinger, Markus Gandorfer
Förderkennzeichen: G2/N/22/11