Digitalisierung der Landwirtschaft

KI für die Beurteilung von Pflanzen…

Die Bonitur ist ein wichtiges Werkzeug, um Pflanzen in ihrem Wachstum und Gesundheitszustand fachlich zu bewerten. Durch die Beurteilung können Maßnahmen in Betracht gezogen werden, wie der Einsatz von Pflanzenschutzmitteln oder eine Änderung der Pflanzbedingungen. Jedoch ist der manuelle Prozess aufwendig, kostenintensiv und bedarf langjähriger Erfahrung. Das Forschungsprojekt BoniKI, mit rund 432.000 Euro vom Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft gefördert, beschäftigte sich über einen Zeitraum von drei Jahren mit der Automatisierung der Pflanzenbonitur mittels KI. So können nun aufgrund der Automatisierung Pestizide in geringerer Menge gezielter eingesetzt werden.

Im Rahmen der Abschlussveranstaltung des Vernetzungs- und Transferprojekts X-KIT am 25.-26.04.2024 in Kaiserslautern wurde mit dem Forschungsprojekt BoniKI eine ganzheitliche, einfach nutzbare Lösung präsentiert: ein autonomes und pflanzengenaues Bonitursystem, das mittels Verfahren der Künstlichen Intelligenz (KI) eine automatische Bewertung vornimmt und dadurch ein wichtiges Werkzeug der Landwirtschaft digitalisiert. Anstatt mit Klemmbrett und jahrelanger Erfahrung in mühsamer Handarbeit Pflanzen zu betrachten, können mit unbemannten Flugsystemen hochauflösende Luftaufnahmen der Pflanzen erstellt und mittels neuronaler Netze schnell und effizient klassifiziert werden.

Konsolidierte Erfahrung dank kontinuierlicher Feldversuche

Unter der Konsortialleitung des FZI Forschungszentrum Informatik führte das Projekt die Kompetenzen aller Partner erfolgreich zusammen. So entwickelte das Start-Up SAM-DIMENSION GmbH Unmanned Aerial Systems (UAS) mit Spezialsensorik, um hochauflösende Karten zu erstellen. Der Projektpartner bietet drohnenbasierte Unkrautkartierungen, die helfen, aufkommende Unkrautprobleme zu erkennen und durch gezieltere Einsätze die Herbizidapplikation zu reduzieren. Die erstellten hochauflösenden Karten wurden im nächsten Schritt vom FZI genutzt, um Kulturpflanzen wie Mais, Winterweizen und Gerste auf Schlag- und Einzelpflanzenbasis zu ermitteln und mithilfe von Bildauswertung und KI-Verfahren zu analysieren. Das Landwirtschaftliche Technologiezentrum Augustenberg (LTZ) trug mit dem Fachwissen seiner Boniteure das notwendige Domänenwissen, die Trainingsdaten und eine manuell erhobene Baseline für einen erfolgreichen Abschluss des Projektes bei: KI kann nun die Bewertung der Pflanzen für eine automatisierte Bonitur übernehmen.

Die Bonitur erfolgte in einer integrierten Pipeline mit minimaler menschlicher Intervention. Aus den hochauflösenden georeferenzierten UAS-Aufnahmen wurden durch ein sogenanntes siamesisches neuronales Netz zunächst individuelle Pflanzen ermittelt. Diese wurden anschließend mittels eines MultiNet-Ansatzes auf ausgewählte Boniturparameter analysiert. Für das Training der KI wurden die umfangreichen Bilddaten aus verschiedenen Feldversuchen des LTZ und aus Landessortenversuchen in Mais und Getreide (Winterweizen, Wintergerste und Dinkel) über drei Jahre verwendet und durch Experten von Hand gelabelt. Die erzielten Ergebnisse belegen deutlich, dass die KI sehr zuverlässig arbeitet und auch unter schwierigen Bedingungen relevante Merkmale erkennt.

Fachwissen für die Allgemeinheit

Dank des KI-basierten Bonitursystems sind nun einfache und flächendeckende Bonituren an verschiedenen Standorten mit Hilfe von Drohnenflügen schnell und unkompliziert durchführbar. Dies könnte dazu beitragen, Landwirtschaft in Zukunft nachhaltiger, transparenter und effizienter zu gestalten, da eine Bonitur mittels KI nun weniger aufwendig und auch für die Analyse anderer Kulturen einsetzbar ist.

KI-Methoden verbessern Effizienz und Nachhaltigkeit

Auf der Abschlussveranstaltung von X-KIT präsentierten die vom Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft (BMEL) geförderten 36 KI-Projekte ihre Ergebnisse. Neben den Projektpräsentationen fand eine Messe mit Poster-Sessions und einer Ausstellung der Demonstratoren statt. Luftaufnahmen des Feldes und Detailaufnahmen der Auswertungen sowie die dazugehörige Evaluation vermittelten einen direkten Einblick in die angewandten Technologien und die erzielten Fortschritte. Eingeladen waren die Forschenden der 36 KI-Projekte, Vertreter*innen des BMEL sowie der Bundesanstalt für Landwirtschaft und Ernährung.

Insgesamt unterstrich die Abschlussveranstaltung das Potenzial von KI-Methoden, die Effizienz und Nachhaltigkeit des Agrarsektors zu verbessern.

Weitere Informationen:

https://www.fzi.de/2024/05/02/digitalisierung-der-landwirtschaft-ki-fur-die-beur… Pressemitteilung mit Bildmaterial
https://www.fzi.de/project/boniki/ Projektwebsite