Unkrautbekämpfung mit KI statt Chemie

Autonome Systeme helfen dabei, Pflanzenschutzmittel abzulösen

Die Agrarwirtschaft steht beim Anbau von Nutzpflanzen vor einer großen Herausforderung, da immer mehr auf Pflanzenschutzmittel verzichtet werden soll. Das Ausbringen solcher Chemikalien ist bislang jedoch häufig unvermeidbar, will man verhindern, dass Unkraut in direkter Nähe zur Ertragspflanze heranwächst, mit dieser in Konkurrenz um Nährstoffe steht und somit zu Ertragsverlusten führt.

Eine Kulturpflanze, die ohne aktive Unkrautbekämpfung starke Ertragseinbrüche verzeichnet, ist die Zuckerrübe. Die Nutzpflanze zeichnet sich als die am weitesten verbreitete Zuckerpflanze in unseren Breitengraden aus. Fast 30 Millionen Tonnen werden jedes Jahr in Deutschland geerntet. Ihre Wichtigkeit als Rohstoffquelle wird oft verkannt: Neben der Zuckerherstellung dienen weitere Abbauprodukte der Rübe zur Produktion von Futtererzeugnissen, aber auch als Ausgangsprodukt für die Biogas- und Bioethanol-Herstellung eignet sich die Nutzpflanze hervorragend.

»Grundsätzlich können wir den verwendeten Algorithmus mittels Deep-Learning-Verfahren auf jede Nutzpflanze hintrainieren. Das macht die Technologie für den Einsatz in sämtlichen Szenarien von Unkrautbefall auf dem Feld anwendbar.«

Oliver Scholz
Stellvertretender Abteilungsleiter Berührungslose Mess- und Prüfsysteme

 

Forschende am Entwicklungszentrum Röntgentechnik EZRT des Fraunhofer IIS arbeiten deshalb zusammen mit Projektpartnern aus der Wirtschaft an einer umweltschonenden und nachhaltigen Alternative zu Herbiziden. Im Rahmen des Projekts »BlueBob« des Saatzuchtunternehmens Strube D&S GmbH wird ein autonom navigierender Feldroboter entwickelt, der mittels modernster Sensorik, intelligenter Algorithmen sowie aktiven Hackwerkzeugen Unkraut in der Nutzpflanzenreihe entfernt. In Kombination mit der Verwendung konventioneller Hackwerkzeuge zwischen den Nutzpflanzenreihen kann eine flächendeckende mechanische Unkrautbekämpfung erreicht werden. Dies kann den Herbizideinsatz im Zuckerrübenanbau reduzieren bzw. langfristig vermeiden.

Die besondere Herausforderung für die Forschenden war es, BlueBob beizubringen, exakt zwischen Zuckerrüben und Unkraut zu unterscheiden. Die Fraunhofer-Forschenden setzen hierbei auf eine Kombination aus Spezialkameras, welche die Pflanzenbestandteile in Zusammenspiel mit einem eigens für diesen Anwendungszweck entwickelten KI-Algorithmus optisch erfassen. Mittels Techniken des Maschinellen Lernens trifft der Roboter so binnen Sekundenbruchteilen die Entscheidung, an welcher Stelle innerhalb der Reihe das Hackwerkzeug zur Entfernung der Unkrautpflanzen zum Einsatz kommen soll. Das Werkzeug wird dann zentimetergenau angesteuert, um das Unkraut zu entfernen, während die Nutzpflanze geschont wird.

Durchgeführt wird das Projekt in Kooperation mit der Strube D&S GmbH sowie dem französischen Roboterhersteller Naïo Technologies, der die Roboterplattform mit ihren mechanischen Komponenten entwickelt hat.

»Grundsätzlich können wir den verwendeten Algorithmus mittels Deep-Learning-Verfahren auf jede Nutzpflanze hintrainieren. Das macht die Technologie für den Einsatz in sämtlichen Szenarien von Unkrautbefall auf dem Feld anwendbar«, erklärt der stellvertretende Abteilungsleiter der Abteilung Berührungslose Mess- und Prüfsysteme, Oliver Scholz.

Wie können Roboter zur Nachhaltigkeit in der Landwirtschaft beitragen?

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