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Leitprojekt COGNAC – Cognitive Agriculture

Im Leitprojekt »Cognitive Agriculture« forschen acht Fraunhofer-Institute gemeinsam an Grundlagen, um landwirtschaftliche Produkte umwelt- und ressourcenschonend sowie hocheffizient zu erzeugen

Drohne DJI Matrice 600 Pro mit dem Hyperspektral-Sensor  im Einsatz
© Fraunhofer IOSB
DJI Matrice 600 Pro mit dem Hyperspektral-Sensor Hyperspec Co-Aligned VNIR-SWIR im Einsatz
© Fraunhofer IOSB
Erstellung bodenkundlicher 2D-Parameterkarten mittels hyperspektraler Fernerkundung und Bodensensorik.
© SmartCloudFarming
Erstellung bodenkundlicher 3D-Parameterkarten mittels hyperspektraler Fernerkundung und Bodensensorik

Kurzbeschreibung

Die Industrialisierung hat auch die Landtechnik in den vergangenen Jahrzehnten stark geprägt und dabei nicht nur die Produktivität erhöht, sondern auch negative Effekte verursacht: Bodenverdichtung, intensive Düngung, übermäßiger Einsatz von Herbiziden, Pestiziden und Fungiziden oder verschiedene Arten gentechnisch veränderten Pflanzgutes führen zu bleibenden Schädigungen der Biosphäre. Hierzu hat sich der Ökolandbau als Alternative entwickelt, der allerdings bewusst Einbußen in der Produktivität in Kauf nimmt. Im Fraunhofer-Leitprojekt »Cognitive Agriculture« soll erforscht werden, wie ein vernetztes Ökosystem für landwirtschaftliche Prozesse aussehen muss, mit dessen Hilfe sowohl die ökonomischen als auch die ökologischen Aspekte gleichermaßen optimiert werden können.

Das Projekt »Cognitive Agriculture« zielt darauf ab, Daten über komplexe Zusammenhänge in der Feldwirtschaft automatisiert zu erfassen und darauf aufbauend Entscheidungsprozesse im Wertschöpfungsnetzwerk zu unterstützen.

Der Fokus liegt dabei auf folgenden Innovationsbereichen:

  • offener Datenaustausch in einem agrarspezifischen, digital vernetzten Ökosystem, das die multivalente Nutzung und Verknüpfung komplexer Datenmengen der Landwirtschaft in sicheren Datenräumen ermöglicht;
  • automatisierte Interpretation und Entscheidungsunterstützung auf Basis hochaufgelöster Messdaten aus luft- oder bodengestützten Systemen unter Verwendung mehrkanaliger Messinformationen;
  • autonome Feldrobotik für pflanzenspezifische Feldarbeit sowie robotergeführte Sensorikplattformen mit spezifischen Sensorsystemen.
     

Beteiligung der Abteilung Szenenanalyse SZA: Fernerkundung und Bilddatenanalyse

Für die Feldwirtschaft ist eine der wichtigsten Information die Datengrundlage über den Zustand des Ackerbodens und der Pflanzen. Ohne ein zeitlich und räumlich hoch aufgelöstes digitales Monitoring des Bodens und der Pflanzen ist eine gezielte, möglichst automatisierte Feldbearbeitung wie Unkrautbekämpfung, Düngung, Bewässerung, Ernte, nicht möglich. Aus diesem Grund beschäftigt sich das Fraunhofer IOSB mit dem Bio-Monitoring durch Fernerkundung. Dazu werden verschiedene Sensorplattformen (Satellit, Flugzeug, Drohne) autonom agierend und navigierend mit entsprechender Sensorik (multi-/hyperspektral, optisch, UV, IR, LiDAR, etc.) ausgestattet. Unter Einsatz multivariater Statistik oder KI werden aus diesem Datenpool Korrelationen mit pedologischen oder pflanzenphysiologischen Parametern hergestellt und maschinenlesbare Produkte, wie z.B. digitale Feldkarten erzeugt.

Beim Fraunhofer IOSB kommt dazu u.a. neuste Hyperspektral-Sensorik zum Einsatz, deren immer geringer werdendes Gewicht mittlerweile sogar die Installation auf Drohnen wie der DJI Matrice 600 Pro erlaubt. Durch das geringe Gewicht von 2.83 kg ermöglicht der Hyperspec Co-Aligned VNIR-SWIR von Headwall pro Batterie-Set einen 12- bis 18-minütigen Flug, was bei einer Flughöhe von 80 m einer Flächenleistung von ca. 4.2 ha entspricht und in einer ungefähren Pixelauflösung von 4 cm resultiert.

 

Kooperation mit Startup »SmartCloudFarming«

Um die vom Fraunhofer IOSB erzeugten landwirtschaftlichen, digitalen Feldkarten in der praktischen Anwendung erfolgreich zu etablieren, arbeitet das Fraunhofer IOSB mit dem Berliner Startup SmartCloudFarming GmbH zusammen. Das junge Unternehmen plant stabähnliche Bodensensoren im Feld zu installieren, die lokal 3D-Information über agrartechnische Parameter liefern. Ziel von SmartCloudFarming ist die Verknüpfung der flächendeckenden 2D-Parameterkarten vom Fraunhofer IOSB mit deren lokaler 3D-Information durch Künstliche Intelligenz (KI), um flächendeckende 3D-Parameterkarten zu erstellen. Diese Informationen sind entscheidend für das Verständnis der Variabilität von z.B. Pflanzennährstoff-Verteilungen im Ackerboden, sodass u.a. ein übermäßiger Einsatz von Dünger und Gülle vermieden werden kann.

Mit diesem zukunftsweisenden Technologie-Ansatz belegte das Fraunhofer IOSB mit SmartCloudFarming als Fraunhofer-Startup Kooperation (Tandem) beim Fraunhofer Venture Wettbewerb »TandemCamp 2019« den ersten Platz.

Weitere Informationen

 

Abteilung Szenenanalyse

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