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Optische Sensoren zur Entscheidungsfindung im Pflanzenschutz und für die Phänotypisierung

  • Autor/in: Mahlein, A.-K., M. T. Kuska
  • Jahr: 2018
  • Zeitschrift: agrar spektrum 50
  • Seite/n: 57-65
  • Stichworte: hyperspektrale Bildverarbeitung; Precision Agriculture; Phänotypisierung; Pflanzenkrankheiten

Abstract

Nutzpflanzen vor Krankheiten, Schädlingen und Unkräutern zu schützen ist eine wesentliche Voraussetzung für eine effiziente Pflanzenproduktion. Dabei sind Forschung und landwirtschaftliche Praxis mit neuen Herausforderungen bei der Entwicklung und dem Einsatz nachhaltiger und umweltfreundlicher Lösungen konfrontiert. Digitale Technologien eröffnen in diesem Zusammenhang vielfältige neue Optionen. "Precision Agriculture" ermöglicht perspekitvisch z.B. verschiedenste Pflanzenschutzmaßnahmen zielgerichtet und teilflächenspezifisch einzusetzen. Im Bereich Pflanzenschutz sind hierbei der exakte Nachweis einer Erstinfektion durch Krankheitserreger und grundlegende Kenntnisse über die Krankheitsentwicklung die unerlässliche Basis für folgende Maßnahmen. Diverse optische Technologien und deren Einsatzmöglichkeiten zur Erkennung von Pflanzenstress erfahren zurzeit ein großes Interesse, der Landwirte und Agribusiness-Unternehmen sowie in der Gesellschaft. Wissenschaftliche Studien haben gezeigt, dass optische Sensoren eine akkurate und objektive Bonitur von Pflanzenkrankheiten ermöglichen. Allerdings ist hervorzuheben, dass der Einsatz von optischen Sensoren im Feld und in der landwirtschaftlichen Praxis noch am Anfang seiner Entwicklung steht und eine Reihe von Herausforderungen bestehen muss. Die gesamte Prozesskette bestehend aus Anbausystem, Sensortyp, und -plattform sowie Entscheidungsfindung auf der Basis der erhobenen Daten muss auf die jeweilige spezifische Fragestellung präzise abgestimmt werden. Die Möglichkeiten und Herausforderungen einer Implementierung sind im folgenden Artikel darstellt. Hierbei wird insbesondere auf hyperspektrale Methoden für die Erfassung und Differenzierung verschiedener Pflanzenparameter eingegangen. Diese Methode kann als Basis für zukünftige und noch spezifischere Sensorlösungen angesehen werden.
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