数字作物保护

实验领域的数字化,具有前景中的测量设备。
©弗劳恩霍夫IOSB-AST

农业数字化......

作物病害威胁着田间的产量。害虫和寄生杂草每年造成高达30%的作物损失。在农民空间项目中,位于伊尔曼瑙的弗劳恩霍夫光电、系统技术和图像开发研究所(IOSB)正在与合作伙伴合作,调查数字技术在作物保护中的应用。其目的是在早期阶段检测叶病和杂草蔓延,并利用传感器、机器人和数据驱动解决方案启动有针对性的保护措施。

有针对性的作物保护在农业中至关重要。它确保植物不受疾病、害虫和杂草的侵害。小麦、玉米等的营养物质的健康供应会影响食品质量,防止作物损失。在farmspace数字实验领域,项目合作伙伴正在探索数字技术在田间正确的时间和地点检测作物疾病的潜力。该实验平台为研究、实践和行业的参与者提供了测试传感器和数据传输系统、无线电传感器网络、光学和机器支持的传感器、无人机技术、机器人和机器学习方法的机会,以对抗作物寄生虫。

该项目由四个合作伙伴执行:弗劳恩霍夫应用系统技术AST研究所分支机构,Göttingen大学甜菜研究所,Göttingen大学农业工程部门和下萨克森州农业商会。德国联邦食品和农业部(BMEL)资助了该项目,该项目将从2020年2月持续到2023年2月。重点是早期发现和控制甜菜和春小麦的杂草和叶面病害,这些作物是在Göttingen附近的试验田中专门为研究目的播种的。春季的重点是杂草管理,而夏季的工作则集中在叶片疾病上。

数字调查

作为第一步,Fraunhofer IOSB-AST的研究团队创建了该字段的3D模型,它用作项目合作伙伴的参考模型。使用激光扫描仪和GPS定位系统进行调查五公顷实验领域的表面。这花了两天,而使用无人机技术的调查只需20分钟。“然而,单独的时间因素并不决定性。主要是,我们想了解哪种方法提供更精确的地理数据。为此目的,我们还使用了在现场驾驶的机器人的摄像头录制。然而,对结果的评估尚未使用,“Fraunhofer IOSB-AST的科学家andréWeiskopf解释道。评估旨在提供信息不仅可以准确,而且还可以提供实际标准,例如测量,加工和评估时间,面积容量和相关成本。

对农田进行数字化测量的目的,一方面是为了获得更精确的作物林分密度信息。另一方面,重要的是查明疾病通过病毒、真菌、蚜虫或其他害虫感染作物的时间和地点,以及农民可以最好地使用哪些措施来控制它。因此,关键是在正确的时间应用有针对性的作物保护措施,并将其限制在需要它们的当地农田区域。这有助于减少作物保护产品的使用,从而减少成本和时间。“例如,如果象牙虫只攻击整个田地的10平方米,农民可以不考虑其余的面积。这样一来,地下水受到的污染就少了,”维斯科普夫继续说。因为《不莱梅水保护条例》规定必须保持与流动水体的最小距离。农民不被允许到处喷洒杀虫剂。“地形角度是与此相关的一个重要参数,”维斯科普夫在弗劳恩霍夫IOSB-AST的同事Norbert Fränzel解释说。“以前的地形图在这方面并没有提供如此精确的值。 We hope to obtain more precise data and terrain models by digitizing the field.“

安装在该领域的传感器可以另外支持对害虫感染的精确预测,检测时间变化,从而能够提前干预。微气候传感器记录土壤温度和土壤水分,并提供有关疾病感染条件的信息。

评估面向实践的市场可用数字解决方案

数字地形建模的比较方法为购买新技术和选择服务时为农民提供决策支持。例如,Fraunhofer IOSB-AST正在调查各种无线电技术和无线电传感器,以确定它们的经济利用适用性,并在该应用领域拥有其专业知识。“我们推出了一个关于哪种技术适用于哪种问题的建议,并通知农民关于所需的传感器和测量的类型和数量,”Fränzel说。

此外,机器学习方法为评估收集到的各种数据创造了先决条件。在一个公共数据室内,所有与实地有关的数据都将在时间和空间方面同步记录下来,以便随后可以训练模型,为所需的进一步行动提供预测。

Weitere Informationen:

https://www.fraunhofer.de/en/press/research-news/2021/june-2021/digital-crop-pro..。

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MartinKäßler新闻沟通
Fraunhofer Optronics研究所,系统技术和图像开发IOSB

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