CognitiveWeeding Verbund - KI (Amazone): Selektives Unkraut- und Beikrautmanagement mit Hilfe künstlicher Intelligenz

Abstract

Im Forschungsvorhabens CognitiveWeeding wurde ein neuer Ansatz zum Unkrautmanagement mit einer veränderten Sichtweise auf die Ackerbegleitflora und der damit einhergehenden Unkrautregulierung entwickelt. Unter der Berücksichtigung der Ertragssicherheit standen dabei Biodiversitätserhalt und -steigerung im ökologischen und konventionellen Pflanzenbau im Zentrum. Die Ackerbegleitflora wird in Unkraut und Beikraut differenziert, wobei als Unkraut eine unerwünschte und problematische Pflanze im Bestand und als Beikraut eine wirtschaftlich unkritische und ggf. schützenswerte Pflanze in Koexistenz mit der Kulturpflanze bezeichnet wird. Es wurden Drohnen-/bodengestützter Sensorsysteme zur Pflanzenerkennung getestet, weiterentwickelt und validiert. Die erkannten Pflanzen wurden anhand hinterlegter pflanzenbaulicher und naturschutzfachlicher Regeln sowie weiterer Faktoren (z.B. Standortfaktoren auf Teilflächenbasis, Witterungsdaten, (teil-) flächenindividueller Historie) bewertet und Vorschläge für eine Entscheidungsfindung unterbreitet. Es wurde ein KI-basiertes Entscheidungssystem prototypisch für ausgewählte Kulturen und deren häufigste Bei- und Unkräuter entwickelt und auf Versuchsflächen erprobt.

Für die Amazonen-Werke bestand die Hauptaufgabe zwei Aktoriken für die Unkrautbekämpfung aufzubauen. Dabei wurde auf der einen Seite eine Hacke wiederverwendet, die in einem anderen Projekt aufgebaut wurde. Hier wurden die notwendigen Schnittstellen geschaffen und die Einsätze begleitet. Als zweite Aktorik wurde eine hochgenaue Spritzeinheit entwickelt, die auf 10cm x 10cm genau spritzt, um selektiv Unkräuter zu bekämpfen. Beide Systeme wurden auf Basis von Applikationskarten im Feld getestet.