Drohneneinsatz in der Bestandskontrolle von Kartoffeln

Eine Bestandsbonitur mittels Drohne (UAV) klingt nach einer einfachen Möglichkeit Schläge innerhalb kürzester Zeit auf verschiedenste Parameter beurteilen zu können. Allerdings zeigte sich im praktischen Versuch, dass Drohnen nur die oberste Blätterschicht eines Bestandes beurteilen können. Ein Bestand ist jedoch deutlich vielschichtiger. Krankheiten und Schädlinge befinden sich in unterschiedlichsten Ebenen der Pflanzendecke und können nicht ausreichend durch eine Aufnahme aus der Vogelperspektive beurteilt werden. Auch die Interpretation der Ergebnisse durch die Software zeigt, dass hier noch Bedarf bei der Weiterentwicklung der KI besteht, um Krankheiten und Schädlinge korrekt identifizieren zu können.

Den richtigen Zeitpunkt für eine zielgerichtete Ausbringung von Pflanzenschutzmitteln festzustellen ist im Betriebsalltag oft gar nicht so einfach. Dieser ist jedoch entscheidend, um Schädlinge während einer sensiblen Entwicklungsphase zu treffen und dadurch im gewünschten Maß eindämmen zu können. Eine Kontrolle des Bestandes aus der Luft, die schnell erfolgt und Daten direkt auswertet, ist daher ein vielversprechendes Angebot.

Insbesondere im Kartoffelanbau stellt der Ausbruch von Kraut- und Knollenfäule (Phytophthora infestans) ein enormes Risiko dar. Bei einer verfehlten Behandlung kann der Erreger innerhalb kürzester Zeit den Bestand vernichten. Darüber hinaus leiden Kartoffeln häufig unter dem Druck von Kartoffelkäfern. Vor diesem Hintergrund ist das Angebot eines Drohnen-Dienstleiters, mit softwaregestützter Bildauswertung Kartoffelkäfer zu erkennen, attraktiv.

 

• Kann in einem Kartoffelbestand mit Hilfe der Drohne der Befall von Phytophthora infestans und/oder anderen  Krankheiten identifiziert werden?
• Können die Daten / Informationen über einen Befall schnell übermittelt werden?
• Werden tierische Schädlinge erkannt?
• Kann eine Aussage zur Bestandsdichte getroffen werden?
• Werden Nährstoffmangelsymptome identifiziert?
• Kann eine Aussage zum Unkrautbesatz auf der Fläche erfolgen?

 

Auf zwei Kartoffelschlägen in der Lausitz wurden die Bestandsdichte sowie das Schädlings- und Krankheitserregeraufkommen mittels UAV (Unmanned aerial vehicel = Drohne) lokalisiert und über eine Software-gestützte Bildauswertung der Firma Anya/Taranis bestimmt.

Parallel dazu erfolgte ein visuelles Monitoring einer fachkundigen Mitarbeiterin des Kompetenzzentrums Nachhaltige Landwirtschaft entsprechend den Vorgaben zur allgemeinen Schaderregerüberwachung. Kontrolliert wurde auf Krankheiten wie Alternaria, Kraut- und Knollenfäule sowie Schädlingen wie Kartoffelkäfer. Festgestellte Pflanzenkrankheiten des visuellen Monitorings, wurden zur Sicherstellung der Ergebnisse durch ein akkreditiertes Labor untersucht und bestimmt.

Die Befallserhebungen durch UAV wurden mit den Monitoringergebnissen aus der Begehung und visuellen Auswertung verglichen.

Probefläche: je Schlag 1 ha, inklusive eines Spritzfensters ohne Fungizidmaßnahmen

Probehäufigkeit: zweiwöchentlich, insgesamt 6 bzw. 8 Überflüge durch das UAV sowie 16 visuelle Boniturtermine

Durchführungszeitraum: Mai – Juli 2024

Versuchsdurchführung: LfULG, Fa. Anya/Taranis, BfUL

 

Die visuelle Bonitur braucht deutlich mehr Zeit, als die überaus schnelle Flug-Bonitur durch eine Drohne. Allerdings liegen die Ergebnisse einer selbst durchgeführten visuellen Bonitur sofort vor, während man auf die Ergebnisse der über eine Software gestützte KI ausgewerteten Bilder mindestens 48 Stunden oder gar länger warten musste. Im Falle einer akuten Befallssituation und einer dringend notwendigen Fungizidmaßnahme ist Zeit jedoch ein entscheidender Faktor um kurzfristige Behandlungsmaßnahmen zur Eindämmung des Befalls einleiten zu können. Sind die Ergebnisse des UAV Überflugs einmal verfügbar, so können diese über eine Cockpitlösung auf einem Cloudserver für den Nutzer anschaulich dargestellt werden.

Die Ergebnisse der Software sind jedoch auf keinem der beiden Schläge zu keinem der durchgeführten Boniturtermine mit der visuellen Bonitur durch einen Mitarbeiter deckungsgleich. Die Software war nicht in der Lage Alternaria sp. von Phyophthora infestans zu unterscheiden. Auch die Differenzierung zwischen einer Nährstoffmangelsymptomatik von einer Virusinfektion konnte die Software nicht leisten.

Die Untersuchung der Bestandsdichte und die Erfassung der flächigen Ausdehnung von Unkräutern konnten aufgrund der unterschiedlichen Datenerhebungsvarianten nicht ausgewertet und miteinander verglichen werden.