Masterarbeit Corinna Harmening Raum-zeitliche Segmentierung ...

2 Raum-zeitlich dichtes Monitoring von Pflanzenbeständen mittels Multi-Sensorsystem
an der Pflanze erfolgen, ohne sie zu zerstören. Ein Beispiel für ein solches Verfahren ist die
manuelle Digitalisierung von charakteristischen Punkten einer Pflanze, wie sie z. B. von
Kahlen u. Stützel (2007) vorgestellt wird. Problematisch ist bei diesem Verfahren neben
dem hohen Arbeitsaufwand die starke Vereinfachung des entstehenden Pflanzenmodells
und eine damit verbundene Verfälschung der Messgrößen sowie die Tatsache, dass es sich
um kein berührungsfreies Verfahren handelt, sodass aufgedeckte Bewegungen der Pflanze
nicht allein auf natürliche Umwelteinflüsse zurückzuführen sind.
Solche Nachteile der bestehenden Verfahren sowie die Forderung von Eberius u. Lima-
Guerra (2009), für eine erfolgreiche Phänotypisierung mehrere Tausend Pflanzen pro Tag
zu untersuchen, machen eine automatische und berührungsfreie Phänotypisierung notwendig,
die erst durch die Entwicklungen in der Robotik, der Datenverarbeitung sowie
der Sensortechnik ermöglicht wird [Bundesministerium für Forschung und Bildung (b)].
Die vorliegende Arbeit ist in ein kooperatives Forschungsprojekt des IKG sowie des Instituts
für Gartenbauliche Produktionssysteme (IGPS) der Leibniz Universität Hannover
eingebettet, das sich ebenfalls mit der Phänotypisierung von Pflanzen beschäftigt. Das
Ziel dieses Projektes ist eine nichtdestruktive, berührungsfreie Erfassung von Pflanzen –
hier am Beispiel der Gurkenpflanze – mit Hilfe eines MSS, das als Ergebnis der Datenerfassung
eine räumlich und zeitlich hochauflösende 3-D-Punktwolke liefert. Aus dieser
Punktwolke soll zum einen eine detaillierte geometrische Beschreibung der aufgenommenen
Pflanzen abgeleitet, zum anderen soll der Wachstumsprozess der Pflanze – auch unter
Veränderung der äußeren Einflüsse – überwacht werden [Paffenholz (2012)].
Bevor die vorliegende Arbeit in den Gesamtzusammenhang des Projektes eingeordnet wird
(vgl. Abschnitt 2.4), werden im Folgenden die für das Verständnis benötigten Grundlagen
hinsichtlich der verwendeten Sensorik, der Datenerfassung sowie der Vorverarbeitung der
Daten erläutert.
2.1 Komponenten des Multi-Sensorsystems
Die Grundlage des für die Datenerfassung verwendeten MSS bildet ein Roboter vom
Typ Volksbot RT6 des Fraunhofer-Instituts, der mit vier Sensoren bestückt ist: zwei Laserscannern,
einer Digitalkamera und einer Global-Positioning-System(GPS)-gestützten
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