Mitteilungen der Gesellschaft für Pflanzenbauwissenschaften Band 23

Mitt. Ges. Pflanzenbauwiss. 23: 224 (2011)
Sensorfusion in Winterweizen – Vergleich von Reflexions- und
Fluoreszenzdaten bei der Analyse von Pflanzenparametern
Christoph Zecha, Johanna Link-Dolezal und Wilhelm Claupein
Universität Hohenheim, Institut für Kulturpflanzenwissenschaften (340a), Stuttgart. E-Mail: Christoph.
Zecha@uni-hohenheim.de
Einleitung
Precision Farming-Technologien werden heute neben georeferenzierter Datenerfassung
zum großen Teil in der teilschlagspezifischen Aussaat und Düngung
eingesetzt. Einsparung von Betriebsmitteln und Umweltschutzaspekte stehen dabei
im Vordergrund. Bisher noch wenige Sensoren auf dem Markt können die
Versorgungssituation der Pflanzen auf dem Feld schnell und einfach abbilden, um
Entscheidungsmaßnahmen daraus abzuleiten. Im Jahr 2010 wurde auf der
Versuchsstation Ihinger Hof (Renningen) der Universität Hohenheim ein Vergleich
verschiedener spektraler Sensoren in einem Stickstoffdüngeversuch durchgeführt.
Material und Methoden
In einem Winterweizenfeld (Triticum aestivum L., cv. Toras) wurden neben der
praxisüblichen Kontrolle mit 170 kg/ha Gesamtstickstoff fünf randomisierte
Düngeintensitäten zwischen 60 und 180 kg/ha Gesamtstickstoff gedüngt. Die erste
Düngung erfolgte zur Aussaat einheitlich mit 60 kg N/ha auf dem gesamten Schlag;
für die zweite und dritte Düngung wurde eine Stickstoff-Applikationskarte nach
Versuchsplan erstellt. Die Ausbringung erfolgt mittels eines pneumatischen
Düngerstreuers. Es steht eine Multi-Sensorplattform zur Verfügung, auf der spektrale
Sensoren hintereinander angebracht sind. Die Datenerhebungen fanden zu
verschiedenen Zeitpunkten in der Vegetationsperiode statt. Dabei wurden neben
dem Spektrometer FieldSpec HandHeld (ASD, Inc., Boulder, USA), dem Fluoreszenzsensor
Multiplex (Force-A, Orsay, Frankreich) sowie dem N-Sensor (Yara GmbH
& Co. KG, Dülmen) zusätzlich folgende Parameter erhoben: Nmin-Gehalte des
Bodens, Battflächenindex (LAI), Ertrag.
Ergebnisse und Diskussion
Durch den heterogenen N-Versorgungsgrad der Pflanzen wurden die Sensoren auf
ihre Erfassungsgenauigkeit hin getestet. Der FieldSpec Spektrometer zeigte eine
höhere Variabilität aufgrund seiner Sensibilität auf unterschiedliche Belichtungsverhältnisse
der Umgebung auf. Indizes des Multiplex Sensors korrelierten mit der
Biomasse, dem Chlorophyllgehalt und dem Ertrag. Die Messdaten des Yara N-
Sensors eigneten sich gut für den direkten Vergleich mit den anderen verwendeten
Sensoren. Die Multi-Sensorplattform „Sensicle“ eignet sich sehr gut für die simultane
Online-Datenerfassung. Die Fülle der Daten bei der Erfassung mehrerer Sensoren
gleichzeitig sowie deren unmittelbarer Vergleich bedarf weiterer Arbeit. Data Mining
Software, wie z. B. RapidMiner (Rapid-I GmbH, Dortmund), ist geeignet neue, bisher
unbekannte Zusammenhänge aufzuzeigen, und wird in folgende Untersuchungen mit
einbezogen.
Literatur
Reichardt M., C. Jürgens, U. Klöble, J. Hüter, K. Moser 2009: Dissemination of precision farming in
Germany: acceptance, adoption, obstacles, knowledge transfer and training activities. Precision
Agriculture 10(6):525-545.