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FungiSens

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Prognose und Detektion von Pilzerkrankungen im Weinbau durch feinmaschige Messung des Mikroklimas und Einsatz bildgebender Messverfahren

Projektkoordinator

Prof. Dr. Joachim Müller
Universität Hohenheim, Institut für Agrartechnik (440e), Stuttgart
joachim.mueller@uni-hohenheim.de

Verbundpartner

GeoSens GmbH
Staatliche Lehr- und Versuchsanstalt für Wein und Obstbau Weinsberg
Felsengartenkellerei Besigheim eG

Projekthomepage

https://www.unter-2-grad.de/projekte/fungisens/

Projektbeschreibung in FISA

Zum Forschungsinformationssystem Agrar und Ernährung (FISA)

Ziel

Die Früherkennung und Prognose von Pilzerkrankungen im Weinbau soll mittels sensorgestützter Erfassung des Mikroklimas und optischer Erkennung des Gesundheitszustandes der Weinreben ermöglicht und verbessert werden, um frühzeitig Gegenmaßnahmen einleiten zu können. Hierfür werden räumlich und zeitlich hoch aufgelöste Daten erfasst und in das etablierte VitiMeteo-Prognosemodell integriert. Dadurch erhöht sich die Genauigkeit und Aussagekraft des Modells, sodass Pflanzenschutzmaßnahmen beispielsweise nicht mehr präventiv für eine ganze Region, sondern schlagspezifisch und zeitlich definiert angewandt werden können. Um dieses Ziel zu erreichen, setzt das Projekt an verschiedenen Punkten auf verschiedenen Ebenen an. So wird ein kostengünstiges Echtzeit Messsystem zur engmaschigen Erfassung von Umweltparametern in anspruchsvoller Agrarumgebung entwickelt und erprobt. Des Weiteren werden mittels verschiedener optischer- und bildgebender Verfahren, wie beispielsweise hyperspektraler Aufnahmen mittels Multikopter, mögliche Befallsszenarien von Pilzkrankheiten untersucht. Anhand der gewonnen Daten wird die Modellprognose für Pilzerkrankungen räumlich und zeitlich präzisiert und validiert.

Ergebnisse

Zur kostengünstigen und zuverlässigen Echtzeiterfassung von Umweltdaten wurde ein Messkopf mit Funkmodul auf Basis des „LoRa“ Übertragungsverfahren mit dem LoRaWAN Protokoll entwickelt. Die drahtlos-Sensornodes basieren auf einer Low Power MCU um Batterielaufzeiten über ein Jahr zu gewährleisten. Sie können mit verschiedenen Sensoren kombiniert werden. Die erfassten Daten werden über MQTT abgerufen und auf einem dezidierten Server weiterverarbeitet und visualisiert. Die Integration der Daten in das Prognosesystem von Vitimeteo und die angepasste Darstellung ist Bestandteil laufender Arbeiten.

Mehrere Versuchsflächen wurden zur Durchführung von Langzeitversuchen mit dem Sensorsystem ausgestattet. Die bisherigen Projektergebnisse zeigen, dass die zuverlässige Datenerfassung gewährleistet ist. Die erfassten Klimadaten zeigen auch kleinräumig relevante Variationen auf. Dies gilt besonders für Schwellenwerte, wie z.B. Luftfeuchte und Blattfeuchte, die für Pilzinfektionen im Weinbau besonders wichtig sind und das lokale Risiko eines Befalls deutlich beeinflussen.

Topfversuche wurden durchgeführt um den Verlauf des Pilzbefalls Odium mit (Echter Mehltau) und Plasmopara viticola (falscher Mehltau) an Weinreben mittels optischer Methoden zu erfassen und spektrale Signaturen zu identifizieren. Im Freiland wurden mittels Multikopter multispektrale Untersuchungen durchgeführt und Verfahren zur Identifikation von Infektionen im Weinberg erarbeitet. Die bisherigen Ergebnisse zeigen, dass die optische Früherkennung von Krankheiten möglich ist und räumliche Informationen zum Krankheitsbefall in der Laubwand visualisiert werden können (Abbildung 1).

Verwertung

Die Erkennung von Rebkrankheiten im Weinberg ist immer noch weitgehend Handarbeit (Bonitierung). Durch die Anwendung neuer Technologien wie sensorgestützer Modellprognosen, sowie hyperspektraler, drohnengestützte Datenerfassung wird der Winzer bei der Optimierung seiner Arbeitsprozesse unterstützt. Qualitätseinbußen durch Infektionen mit Schaderregern werden eingeschränkt und das Risiko von Ausfällen wird reduziert. Qualifizierte Aussagen über das Infektionsrisiko ermöglichen eine optimierte zeitliche und räumliche Anwendung von Pflanzenschutzmitteln, wodurch die Umweltwirkungen verringert und variable Kosten eingespart werden können. Das Projekt wird einen wichtigen Beitrag zur Digitalisierung des Weinbaus durch die Bereitstellung technischer Innovationen liefern und aufzeigen, wie neue Technologien die Effektivität von Pflanzenschutzmaßnahmen und die Sicherung des heimischen Weinbaus gewährleisten können.

Broschüre: Poster FungiSens
Dokumenttyp: PDF Dokumentgröße: 911 KB

Broschüre Beschreibung:

Entwicklung eines Sensorsystems zur Echtzeit-Erfassung von kleinräumigen Klimadaten in Weinbergen