AVT Airborne Sensing Italia srl ​​​​(AVT-ASI) beteiligt sich am ICAERUS-Projekt, das von der Europäischen Union im Rahmen der Ausschreibung HORIZON-CL6-2021-GOVERNANCE-01-2 gefördert und finanziert wird und sich insbesondere auf Cluster 6 (Lebensmittel, Bioökonomie, natürliche Ressourcen und Landwirtschaft) konzentriert. Das Projekt zielt darauf ab, innovative Governance-Modelle zur Unterstützung nachhaltiger Lebensmittelsysteme, Umweltbeobachtungen und digitaler Lösungen zur Umsetzung des europäischen Green Deals zu fördern.

Die Vision von ICAERUS ist es, die Möglichkeiten von Drohnen zu erforschen und eine umfassende und vernetzte Darstellung ihres Potenzials und ihrer Auswirkungen als Mehrzweckfahrzeuge in der Land- und Forstwirtschaft sowie im ländlichen Raum in der EU zu liefern. Ziel von ICAERUS ist es, den effektiven, effizienten und sicheren Einsatz von Drohnen anzuwenden, zu demonstrieren und zu unterstützen sowie die mit ihrem Einsatz verbundenen Risiken und den Mehrwert zu identifizieren.

Im 2. ICAERUS PULL Open Call schlug AVT Airborne Sensing Italia srl ​​​​HYGRI (UAV-basiertes HYperspektrales Monitoring der Landwirtschaft) vor. Ziel des Projekts ist die Erfassung und Nutzung hyperspektraler Bilder von Drohnen zur Überwachung und Erkennung von Pflanzenpathogenen in Obstbäumen sowie die Darstellung der Informationen in einem benutzerfreundlichen Entscheidungsunterstützungssystem.

Dank der Fähigkeit, durch die Kombination schmaler Bänder im sichtbaren und nahen Infrarotbereich sowie durch den Einsatz von Algorithmen für maschinelles Lernen und Deep Learning genaue Spektralindizes zu berechnen, wird HYGRI diese Pflanzen erkennen und Landwirte bei ihrer täglichen Arbeit unterstützen, wodurch die Ausbreitung von Krankheiten und der Rückschnittbedarf reduziert werden. Es kommt auch unserer Umwelt und unseren Lebensmitteln zugute, da Behandlungen gezielt auf bestimmte Pflanzen ausgerichtet werden können.

Das Pilotgebiet befindet sich in Trentino-Südtirol und ist in drei verschiedene Standorte unterteilt:

Ein Weinberg, in dem die Ergebnisse von vier verschiedenen Bewässerungssystemen sowohl hinsichtlich der Bewässerungsoptimierung als auch des Auftretens damit verbundener Pathogene überwacht werden;
In einem Apfelgarten werden verschiedene Szenarien mit unterschiedlicher Wasserverfügbarkeit an Pflanzen mit verschiedenen Veredelungsarten getestet und überwacht, um deren Widerstandsfähigkeit, Produktivität und vegetativen Zustand zu beurteilen.
In einem Erdbeergarten werden die physiologischen und produktiven Zustände der Pflanzen auf Böden überwacht, die bereits von vorherigen Anbauzyklen genutzt wurden, um gezielte Maßnahmen zur Reduzierung der Bodenauslaugung zu entwickeln.
Die bestehende Expertise von AVT-ASI bildet die Grundlage für den Betrieb des UAV-Systems und die Erkennung von Pflanzen, die von verschiedenen Krankheiten wie der Goldverfärbung in Weinbergen befallen sind, sowie für die Analyse des Pflanzenzustands. Es besteht jedoch Bedarf an Fortschritten, um Herausforderungen in der Datenerfassung und -verarbeitung sowie bei der Auswahl des geeigneten maschinellen Lernverfahrens zu bewältigen.

Die Herausforderungen von HYGRI und wie diese bewältigt werden.

In den vergangenen zwei Jahren investierte AVT-ASI in den Kauf der hyperspektralen Kamera AFX10 von Specim und in die Entwicklung ihrer Workflow-Anwendung, die vielfältige Analysen in unterschiedlichen Umgebungen ermöglicht. Pilotprojekte bei AVT-ASI haben gezeigt, dass hyperspektrale Bildgebung technologisch fortschrittliche, präzise und zuverlässige Daten liefert und Ergebnisse ermöglicht, die mit herkömmlichen Technologien nicht zu erzielen sind. Es traten jedoch einige Herausforderungen auf, denen sich HYGRI widmen will:

– Die Qualität von UAV-Hyperspektralbildern hängt stark von Faktoren ab, die bei Multispektralsensoren in der Regel unbedeutend sind, wie z. B. Sonneneinstrahlung, die Ausrichtung der Pflanzenreihen relativ zum Sonnenazimut, der Einfluss von Schatten und zeitliche Unterschiede zwischen den Streifen;

– Die geometrische Korrektur von Hyperspektralbildern ist mit Unsicherheiten behaftet, da kommerzielle Software keinen so strengen Ansatz (z. B. Bildtriangulation) wie in der traditionellen Luftbildphotogrammetrie verfolgt;

– Die Datenverarbeitung erfolgt fragmentiert in verschiedenen Softwarepaketen oder Skripten und erfordert einen hohen manuellen Eingriff;

– Die Validierung von UAV-basierten Ergebnissen zur Früherkennung von Pflanzenkrankheiten oder Wasserstress muss durch zusätzliche Vergleiche mit bodengestützten und multitemporalen Messungen weiter untersucht werden.

– Die Methodik zum Trainieren von Algorithmen des maschinellen Lernens erlaubt derzeit keine Übertragung des Ansatzes auf andere Krankheiten oder Phänomene.

– Die Datenvisualisierungstools für hyperspektrale Flüge erfüllen nicht die Bedürfnisse von Anwendern ohne Fachkenntnisse.

Vor diesem Hintergrund ist das Hauptziel von HYGRI, UAV-Flüge effizienter zu gestalten und bessere Bilddaten zu gewinnen, die Validierung von Algorithmen des maschinellen Lernens anhand von Beobachtungen bodengestützter Sensoren fortzusetzen und die Dienste zu kommerzialisieren. Dieses Ziel wird durch die folgenden spezifischen Ziele (SOs) erreicht:

SO 1: Optimierung der Flugplanung und der hyperspektralen Bildaufnahme mit Drohnen unter Berücksichtigung erweiterter Einstellungen, Parameter und Lichtverhältnisse.

Ziel 2: Verbesserung der Qualität von UAV-basierten hyperspektralen Bildern nach der Vorverarbeitung und Automatisierung des Workflows.

Ziel 3: Verbesserung der Leistungsfähigkeit interner Algorithmen für maschinelles Lernen zur Früherkennung krankheitsbefallener Pflanzen durch strenge Validierung mittels Feldmessungen.

Ziel 4: Evaluierung des Einsatzes der Lösung für weitere Anwendungen der Grünflächenanalyse (Stadtgrün, Forstwirtschaft, andere Pflanzenkrankheiten).

Ziel 5: Internationale Vermarktung der Überwachungsdienste und des Entscheidungsunterstützungssystems (DSS).

Weitere Informationen: https://icaerus.eu/open-calls-trials/hygri/

Im Detail: Was ist ICAERUS?

Drohnen sind eine effiziente und flexible digitale Technologie, die zunehmend komplexe Aufgaben umweltschonend bewältigen kann. Ihre breite Anwendung im Agrar- und Ernährungssektor wird jedoch durch Kosten, Wissenslücken sowie regulatorische und sicherheitsrelevante Beschränkungen eingeschränkt.

ICAERUS hat sich zum Ziel gesetzt, diese Herausforderungen zu bewältigen, indem es den effektiven, effizienten und sicheren Einsatz von Drohnen in relevanten Kontexten unterstützt und demonstriert sowie die mit ihrem Einsatz verbundenen Risiken und Mehrwerte identifiziert. Dies wird durch fünf konkrete Drohnenanwendungen erreicht, die die wichtigsten sektoralen und gesellschaftlichen Zwecke des Drohneneinsatzes in Europa repräsentieren. ICAERUS wird zudem mehrere nutzbare Ergebnisse mit bedeutenden positiven Auswirkungen hervorbringen, darunter die ICAERUS-Plattform.

Mehr erfahren: https://icaerus.eu/