KI Basiertes Ährenzählen
Die Ährenzählung
Endlich effizient erfassbar!
ist eine der mit Abstand zeitaufwändigsten Analysen im Getreidebau. Die Ährenzahl ist ein wichtiger ertragsrelevanter Parameter. Sind die durchschnittliche Korngröße und -anzahl bekannt, lässt sich aus der Anzahl der Ähren der zu erwartende Ertrag abschätzen. Auch die Anzahl und Größenunterschiede der Ähren sind in vielen Versuchssystemen ein wichtiges Merkmal. Sie werden mit einer Standard-Zählrahmenmethode erfasst, bei der eine im Vergleich zum Bestand oder Versuchsglied sehr kleine Fläche gezählt und dann durch Extrapolation die Gesamtzahl ermittelt wird. Drohnen und Smartphones bieten eine hervorragende Möglichkeit, die Zählung und (bis zu einem gewissen Grad) die Größenbestimmung zu automatisieren. Sobald die Ähren systematisch fotografiert werden, können die Algorithmen die gewünschten Parameter mittels Ährenkennung liefern. Dabei muss allerdings berücksichtigt werden, dass die manuelle Beurteilung typischerweise auch unter dem Kronendach erfolgt, also in dem Bereich, den die Drohne nicht einsehen kann.
Je nach Sorte, Kultur und Aussaatmenge kann dieser “Verdeckungsfaktor” variieren. In der Regel wird die Zahl daher von der Drohne unterschätzt. Relativ gesehen lassen sich die Werte jedoch mit guter Qualität ableiten und zusammen mit digitalen Bonituren zu Beginn der Saison, wie Pflanzenzahl, Deckung- und Bestockungsgrad, korrelieren und ergeben so ein Gesamtbild. Es stellt sich daher die Frage, ob das Gesamtbild der digitalen Erhebungen über die gesamte Saison, zusammen mit Sorten- und Prozesswissen, im Vergleich zu den kleinen Stichprobengrößen bei manuellem Zählen nicht der geeignetere Ansatz ist.
Ein Workflow, eine Software, eine Lösung für digitale Bonituren ´
Digitale Bonituren
Als Werkzeug unerlässlich!
Digitale Bonituren spielen eine entscheidende Rolle in der modernen Landwirtschaft und Pflanzenforschung. Sie ermöglichen eine präzise und effiziente Bewertung von Pflanzen und Feldversuchen, die für die Saatgut- und Sortenentwicklung, Pflanzenschutz und Düngungsstrategien unerlässlich ist. Traditionelle Methoden der Pflanzenbeurteilung sind oft zeit- und arbeitsintensiv und können nur begrenzte Datenmengen liefern. Hier bietet die Digitalisierung einen bahnbrechenden Fortschritt. Mit Technologien wie Drohnen, Smartphones und fortschrittlicher Bildverarbeitung, basierend auf künstlicher Intelligenz, kann jede Pflanze einzeln erfasst und bewertet werden. Dies ermöglicht eine umfassende und präzise Analyse großer Feldflächen und verbessert somit die Qualität und Aussagekraft der Feldversuche erheblich.
Die Nutzung digitaler Bonituren hat mehrere Vorteile: Sie steigert die Effizienz durch Automatisierung der Datenerfassung, erhöht die Genauigkeit der Daten und ermöglicht eine georeferenzierte und detaillierte Auswertung von Versuchsparzellen. Diese Techniken sind für eine Vielzahl von Kulturen und Fragestellungen anwendbar und eröffnen neue Möglichkeiten in der Pflanzenforschung und Landwirtschaft. Unsere webbasierte Lösung für die automatische Auswertung von Exakt- und Streifenversuchen ist ein Beispiel für die Leistungsfähigkeit digitaler Bonituren. Sie bietet eine benutzerfreundliche, integrierte Plattform, die sich nahtlos in bestehende Arbeitsabläufe einfügen lässt und umfassende Analysen über verschiedene Standorte und Zeitpunkte ermöglicht. Mit digitalen Bonituren treiben wir die Innovation in der Pflanzenforschung und Landwirtschaft voran, um nachhaltigere und effizientere Anbaustrategien zu entwickeln.
Wir Liefern das Werkzeug für den Einstieg in Digitale Bonituren
Phänotypisierung
Versuchswesen und Forschung
Bei Feldversuchen, sei es für die Pflanzenzüchtung, die Saatgut- und Sortenbewertung, Pflanzenschutz oder Düngung, ist es unerlässlich, die phänotypischen Merkmale der Pflanzen im Feld mit hoher Präzision und Zuverlässigkeit zu erfassen. Die genaue Erfassung dieser Parameter ist die Basis für eine erfolgreiche Bewertung des Versuches und der daraus folgenden Beratung. Feldversuche werden typischerweise unterteilt in Exakt- und Streifenversuche. In beiden Fällen werden die relevanten Versuchsparameter und phänotypische Kenngrößen mittels genau koordinierter und getimter Feld- und Pflanzenbonituren erfasst. Das Zählen von Einzelpflanzen, das Bonitieren von Unkräutern und die fachgerechte Beurteilung von Pflanzenkrankheiten, ist äußerst zeit- und damit auch kostenintensiv. Dadurch werden selbst bei den „kleineren“ Versuchsparzellen im Exaktversuch oft nur Stichproben bonitiert, da für eine flächendeckende Bewertung häufig kein Personal zur Verfügung steht. Daraus resultiert ein nicht ausgeschöpftes Aussagepotential der erhobenen Parameter. Dies gilt insbesondre für Streifenversuche, bei denen Standort- und weitere Effekte rechnerisch nur bedingt berücksichtigt werden können. Damit bleibt die Datenerfassung und -auswertung unter den bereits heute technisch verfügbaren Möglichkeiten.
Pheno-Inspect bietet innovative Produkte zur bildbasierten Auswertung der relevanten Parameter. Zuerst werden Bilddaten der Versuche mit einfach zu bedienenden Drohnen oder Smartphones aufgenommen. Danach erfassen die „digitalen Experten“ von Pheno-Inspect, d.h. auf künstlicher Intelligenz basierende Bildverarbeitungsalgorithmen, jede einzelne Pflanze und extrahieren relevante phänotypischen Kenngrößen für das gesamte Prüfglied. Die Bildanalyse ist vollständig georeferenziert. Die Parameter werden direkt unter Berücksichtigung von Parzellen und/oder Teilflächen aus dem Versuchsplan ausgewertet und können bequem über mehrere Standorte und Zeitpunkte statistisch aufbereitet werden. Die Bildverarbeitungstechnologie kann sehr effizient für Versuchszwecke, unabhängig von Kulturart oder Fragestellung und prinzipiell auch für Fragestellungen im gesamten Pflanzenbau verwendet werden.