Forschungsdurchbruch: KI prognostiziert das Wachstum von Feldfrüchten für bessere landwirtschaftliche Ansätze

BerlinForscher der Universität Bonn haben eine neuartige Software entwickelt, die das Wachstum von Feldfrüchten simuliert. Mithilfe tausender Fotos aus Feldversuchen trainierten sie einen Lernalgorithmus. Dieser Algorithmus kann nun anhand eines einzigen Anfangsfotos vorhersagen, wie sich Pflanzen künftig entwickeln werden. Die Software unterstützt Landwirte dabei, präzise Schätzungen zu Blattfläche und Ernteertrag zu machen. Die Ergebnisse wurden im Fachjournal Plant Methods veröffentlicht.

Der Algorithmus analysiert Drohnenaufnahmen, die während einer Wachstumsperiode gemacht wurden, beispielsweise um das Wachstum von Blumenkohl unter bestimmten Bedingungen zu verfolgen. Anhand dieser Fotos kann die KI das zukünftige Wachstum basierend auf einem frühzeitigen Bild vorhersagen. Dies sind die wichtigsten Merkmale:

• Verwendet Drohnenfotos für das Training
• Sagt die zukünftige Pflanzenentwicklung voraus
• Schätzt Ertrag und Blattfläche

Lukas Drees vom Institut für Geodäsie und Geoinformation leitete das Projekt. Er erklärt, dass die Software Landwirten helfen wird, bessere Entscheidungen zu treffen. Landwirte können Optionen wie den Einsatz von Pestiziden oder Düngemitteln virtuell testen. So können sie sehen, wie sich diese Entscheidungen auf den Ernteertrag auswirken.

Die Software hat ihre Grenzen. Momentan kann sie plötzliche Wetteränderungen, wie einen schnellen Temperaturabfall oder anhaltenden Regen, nicht bewältigen. Zukünftig soll sie in der Lage sein, mit solchen Veränderungen umzugehen. Forscher planen, ihre Vorhersagefähigkeit für solche Ereignisse zu verbessern.

Eine weitere KI wurde eingesetzt, um anhand von Bildern Details wie die zu erwartende Ernte zu bestimmen. Zum Beispiel kann sie bereits frühzeitig die Größe von Blumenkohlköpfen vorhersagen. Dies erleichtert die Planung und macht die Ernte effizienter.

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Eine wichtige Idee ist das gemeinsame Anbauen verschiedener Pflanzen, wie Bohnen und Weizen, auf demselben Feld. Diese Methode bietet zahlreiche Vorteile.

• Weniger Konkurrenz zwischen den Pflanzen
• Höherer Gesamtertrag
• Natürliche Düngung durch stickstoffbindende Pflanzen wie Bohnen
• Geringere Anfälligkeit für Schädlinge und Umweltprobleme

Polykulturen benötigen die richtige Mischung aus Pflanzenarten und -anteilen. Künstliche Intelligenz kann zahlreiche Mischungsversuche analysieren, um optimale Kombinationen zu finden. Dies führt zu besseren und nachhaltigeren Anbaumethoden.

Traditionelle Pflanzensimulationen verwenden Modelle, die die Nährstoff- und Umweltanforderungen von Pflanzen kennen. Die neue Software hingegen prognostiziert das Pflanzenwachstum durch das Lernen aus vielen Bildern. Beide Methoden sind effektiv und können gut miteinander kombiniert werden.

Forscher untersuchen derzeit Möglichkeiten, um prozessbasierte und bildbasierte Methoden zu kombinieren. Sie sind der Meinung, dass dies die Vorhersagen verbessern wird. Diese Kombination könnte zu fortschrittlicheren landwirtschaftlichen Techniken führen.

Der Exzellenzcluster PhenoRob an der Universität Bonn unterstützt ein bedeutendes Projekt. Das Ziel ist es, die Landwirtschaft durch den Einsatz von intelligenter Technologie zu verbessern. Dadurch soll die Umwelt geschont werden, ohne dass die Ernteerträge sinken. Lukas Drees und sein Team haben eine Software entwickelt, die dabei eine wichtige Rolle spielt.