Entwicklung eines intelligenten UAV-gestützten Unkrautmonitoringsystems für den selektiven und teilflächenspezifischen Herbizideinsatz; Teilprojekt A - Leibniz-Institut für Agrartechnik und Bioökonomie e.V. (ATB); Akronym: weed-AI-seek

Abstract

Das Projekt weed-AI-seek hatte zum Ziel, ein intelligentes echtzeitfähiges Monitoring- und Kartierungssystem für die Erfassung der Unkrautverteilung in Getreidebeständen zu entwickeln. Dazu wurde eine Drohne mit einer On-Board-Bilderkennung entwickelt, die in der Lage ist, während des Fluges Unkrautpflanzen aus niedriger Flughöhe zu erkennen. Die Unkrautpflanzen werden dabei über ein optimiertes YOLO-KI-Verfahren direkt im Bild identifiziert, ausgezählt und zusammen mit der Position, an dem das Luftbild aufgenommen wurde, als Geoinformation gespeichert bzw. an eine Bodenstation gesendet. Für das Training und Testen des Modells wurden über 40.000 Lokalisierungen von Unkrautpflanzen in Luftaufnahmen von Winterweizenfeldern erstellt und in eine Annotationsdatenbank überführt. Zudem wurde die Architektur des KI-Modells für die Ansprüche der Unkrauterkennung angepasst und in ein NVIDIA-Jetson-KI-Board integriert. Kartierungsergebnisse aus Testbefliegungen mit dem funktionierenden Gesamtsystem zeigten hohe Übereinstimmungen mit der Bonitierung von Unkrautpflanzen im Winterweizen.