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Pflanzenbau 16.03.2016 15:11

Sensor zur Früherkennung von Pflanzenkrankheiten

Pflanzenkrankheiten machen sich oft durch charakteristische Verfärbungen von Blättern, Blüten oder Stängel bemerkbar. Eine neue Studie stellt nun einen schnellen und treffsicheren Ansatz vor, mit dem sich diese Symptome automatisiert erkennen lassen.

Forscher der Universität Bonn, der TU Dortmund und des Fraunhofer IAIS in Sankt Augustin haben ein Verfahren zur frühzeitigen Diagnose von Pflanzenkrankheiten entwickelt. Die Software wertet Fotos von Pflanzen aus und erkennt darauf Anzeichen von Braunrost, Mehltau oder der gefürchteten Netzfleckenkrankheit. Im Gewächshaus funktioniert das Ganze bereits schnell und treffsicher.

Grundlage der Diagnose sind Aufnahmen so genannter Hyperspektral-Sensoren. Diese registrieren das Licht, das von den Pflanzen reflektiert wird. Erkrankte Pflanzenteile reflektieren andere Lichtwellenlängen als gesunde. Anders gesagt: Die Farbe des zurückgeworfenen Lichts ändert sich – und das in ganz charakteristischer Weise. «Aus dem Lichtspektrum lassen sich daher oft nicht nur der Erreger, sondern auch Schwere und Stadium der Infektion ablesen», erklärt Dr. Anne-Katrin Mahlein vom Institut für Nutzpflanzenwissenschaften und Ressourcenschutz (INRES) der Universität Bonn. Um diese riesige Datenmenge zu analysieren, die der Sensor aufnimmt, nutzen die Forscher ein Big-Data-Verfahren aus der Dokumentenanalyse.

Die Methode eignet sich unter anderem für die schnelle Diagnose von Krankheiten im Pflanzenbau. So liessen sich die Sensoren zum Beispiel an Traktoren anbringen. Der Landwirt wüsste nach der Analyse frühzeitig, wo er eventuell mit Fungiziden eingreifen muss. Zudem lässt sich das Verfahren in der Pflanzenzüchtung einsetzen, etwa zur Entwicklung resistenterer Getreidesorten. Denn die Hyperspektral-Analyse registriert unbestechlich minimale Änderungen im Gesundheitszustand der Pflanze.

Quelle: Universität Bonn
  • Autor/Redaktor
  • Verena Säle [vs]
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