Pflanzenarterkennung im Grünland

Etwa 40 % der Landmasse der Erde sind von Grünland bedeckt, wovon der Wohlstand von ca. 2 Mrd. Menschen weltweit direkt abhängig ist. Grünland dient als Weideland, leistet wichtige Ökosystemfunktionen wie Kohlenstoffspeicherung und garantiert die Lebensmittelsicherheit für eine wachsende Weltbevölkerung.  

Durch eine digitalisierte und automatisierte Erkennung von Pflanzenarten und der Analyse des Biomasseaufwuchses soll sowohl das Grünlandmanagement als auch Fördermöglichkeiten für ökologische Maßnahmen erleichtert werden. Hier zeigt die UAS (Drohnen-) Technologie großes Potential  für Precision Farming und kann somit helfen, die Menge an Düngemitteln und Pflanzenschutzmitteln zu reduzieren und die Weidewirtschaft zu optimieren. 

Machine Learning und KI-Algorithmen werden zur Erkennung und Lokalisierung von Pflanzenarten aus den zusammengesetzten Drohnenbildern und Sensordaten eingesetzt. Zentimetergenau können bestimmte Individuen oder Gruppen einzelner Pflanzenarten identifiziert und lokalisiert werden, sodass im Anschluss Karten des beflogenen und gescannten Feldes mit der Verteilung der Pflanzenarten erstellt werden.

Mehr Informationen finden Sie hier.