Kombination von 3D-Strukturinformationen und hyperspektralen Farbinformationen zur Entwicklung einer neuartigen 4D-Pflanzen-Phänotypisierungplattform; im Rahmen des Eurostars Projekts E! 1757 PRECIS "KI-basierte Pflanzen-Phänotypisierung zur verbesserten Auswahl ertragreicherer und hochwertigerer Arten"

Abstract

Die ursprüngliche Aufgabenstellung dieses Projekts bestand darin, 3D-Informationen und hyperspektrale optische Messungen von Pflanzen im Gewächshaus zu integrieren, um deren Sortenauswahl durch quantitative, digitale Phänotypisierung zu optimieren. Pflanzenzüchtern ist seit jeher die Herausforderung bekannt, die Sortenauswahl im Gewächshaus auf der Grundlage aussagekräftiger und vergleichbarer, quantitativer Daten zu verbessern. Mit der Erschließung des genetischen Codes und der Aufschlüsselung phänotypischer Merkmale entstand ein dringender Bedarf an datengetriebenen Verfahren in der Pflanzenzucht, um eine hohe Anzahl von Sorten im Hochdurchsatzverfahren schnell, effizient und kostengünstig zu analysieren und reproduzierbar auszuwählen. Die quantitative Vergleichbarkeit optischer Datensätze wird jedoch maßgeblich von der Geometrie des optischen Pfades, der Oberflächenbeschaffenheit und -Topografie sowie von den Eigenschaften des optischen Sensors und der Lichtquellen beeinflusst. Darauf aufbauend wurden optisch-geometrische Flachfeldkorrekturverfahren entwickelt, die auf einem Digital-Twin basieren. Durch die Integration von Radiometrie, Nichtlinearitätskompensation, Reflektanzkalibrierung und Flachfeldkorrektur konnte die strukturbedingte Reflektanzverzerrung signifikant reduziert und eine weitgehend flache Abbildung erreicht werden. Optimierte Digital-Twins und verbesserte Beleuchtungsmodelle bilden die Grundlage für die präzise geometrisch-optische Korrektur, die in Folge auf reale Pflanzenbestände übertragen wurde. Im Rahmen der Praxistests im Gewächshaus wurden verschiedene Beleuchtungsszenarien untersucht, wobei Kunstlicht die besten Ergebnisse für die Modellierung der Strahlengänge lieferte. Die vollständige Prozesskette wurde an Testdatensätzen, inklusive lebender Pflanzen und glänzender Objekte (z. B. Tomaten, Glaskugeln), erfolgreich angewandt. Dabei konnte u. a. Potential zu Bestimmung des Glanzgrads der Oberflächen in Beziehung zu matten und hochglänzenden Referenzen gezeigt werden.