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Entwicklung eines Verfahrens zur dualen Anwendung von TrueColor-Sensoren bei der Pflanzendiskriminierung sowie Stickstoff-Düngung

dc.contributor.advisorSchulze Lammers, Peter
dc.contributor.authorChrist, Andreas
dc.date.accessioned2022-12-06T11:24:00Z
dc.date.available2022-12-06T11:24:00Z
dc.date.issued06.12.2022
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.11811/10503
dc.description.abstractNicht erst seit dem Beschluss der Europäischen Union zur Umsetzung der Green Deal-Strategie ist die Reduktion von Pflanzenschutzmitteln und Mineraldüngern bei gleichzeitiger Versorgungssicherheit mit Lebensmitteln eine zentrale Herausforderung der Agrarbranche. In diesem Zusammenhang wird sowohl eine Steigerung der Biodiversität, als auch die Reduktion von Treibhausgasemissionen angestrebt. Neben diesen ökologischen Gesichtspunkten, stellt die Sicherstellung der Nahrungsmittelverfügbarkeit unter den aktuell vorherrschenden Marktbedingungen eine wesentliche Aufgabe der Landwirtschaft für die Gesellschaft dar. Zur Vereinbarung dieser beiden Forderungen können sensorbasierte Entscheidungshilfen, neben vielfältigen pflanzenbaulichen Maßnahmen, einen Beitrag zur bedarfsgerechten Pflanzenversorgung leisten.
Ziel dieser Arbeit war die Entwicklung eines Verfahrens zur dualen Anwendung von TrueColor-Sensoren bei der Pflanzendiskriminierung sowie Stickstoff-Düngung. Die Kombination dieser beiden Anwendungsgebiete stellt gegenüber aktuell verfügbaren Systemen eine technische Neuerung dar. Eine duale Anwendung wurde mit bestehenden Sensoren bisher nicht erreicht und kann einen weiteren Anreiz zur Marktetablierung sensorbasierter Pflanzenschutztechnik schaffen. Neben einer zunehmenden Auslastung und damit verbundener Rentabilitätssteigerung, spart dieser kombinierte Ansatz gegenüber Einzelsensoren ebenfalls Ressourcen durch den Wegfall weiterer benötigter Komponenten.
Im Rahmen der Untersuchungen zur Pflanzendiskriminierung ist die Detektion (Pflanze auf Boden) unter Verwendung der modifizierten euklidischen Farbdifferenz (ΔEIR) für alle untersuchten Pflanzenarten und Entwicklungsstadien möglich. Bei der Pflanzendifferenzierung erfolgt die Beurteilung über die Differenzierungsrate in Abhängigkeit der untersuchten Kulturpflanze. Zuckerrüben bis BBCH 12 sind durch eine weitere Modifikation der euklidischen Farbdifferenz (?EDiff) von 93,5 % der untersuchten Unkräuter differenzierbar. Ab BBCH 14 ist eine vollständige Differenzierbarkeit der Zuckerrübe von den untersuchten Unkräutern möglich. Aufgrund phänotypischer Merkmale ist eine vollständige Differenzierbarkeit für Soja bereits ab BBCH 12 und Mais ab BBCH 13 möglich.
Die Untersuchungen hinsichtlich der Eignung des Sensorarrays zur teilschlagspezifischen N-Düngung zeigen starke Zusammenhänge zwischen den Kanälen des CIELab-Farbraums und der N-Stufe. Über die untersuchten Pflanzenarten und Entwicklungsstadien hinweg, weist der L-Kanal bezüglich der N-Stufe ein durchschnittliches Bestimmtheitsmaß von R2 = 0,764 auf. Der a-Kanal kann aufgrund eines durchschnittlichen Bestimmtheitsmaßes von R2 = 0,835 gegenüber dem L-Kanal als besser geeignet bezeichnet werden. Mit durchschnittlich R2 = 0,871 ist der Zusammenhang zwischen der b-Reflexion und den N-Stufen am höchsten. Dieses Ergebnis wird auch durch Untersuchungen innerhalb der BBCH-Stadien bestätigt, wie die hohen Korrelationskoeffizienten des b-Kanals bezüglich der Referenzparameter Pflanzenbedeckung (r = -0,965), Frischmasse (r = -0,99) und Pflanzenhöhe (r = -0,99) zeigen. Zusätzlich weisen die b-Reflexionswerte die geringsten Abhängigkeiten bezüglich des Entwicklungsstadiums auf, wodurch dieser Kanal aufgrund der hohen Reproduzierbarkeit der Messergebnisse zur Bestimmung der N-Stufe am besten geeignet ist.
de
dc.description.abstractNot only since the European Union's decision to implement the Green Deal strategy, the reduction of pesticides and mineral fertilizers has been a central challenge for the agricultural sector, while at the same time ensuring a secure food supply. In this context, both an increase in biodiversity and the reduction of greenhouse gas emissions are targeted. In addition to these ecological aspects, ensuring food availability under the currently prevailing market conditions is an essential task of agriculture for society. To reconcile these two demands, sensor-based decision making aids, in addition to a wide range of plant cultivation measures, can contribute to demand-controlled plant supply.
The aim of this work was the development of a method for the dual application of TrueColor sensors in plant discrimination as well as nitrogen fertilization. The combination of these two application areas represents a technical innovation compared to currently available systems. A dual application has not yet been achieved with existing sensors and can create a further incentive for the market establishment of sensor-based crop protection technology. In addition to increasing capacity utilization and the associated increase in profitability, this combined approach also saves resources compared to single sensors by eliminating the need for additional components.
In the context of plant discrimination studies, plant detection (plant on soil) using modified Euclidean color difference (?EIR) is possible for all investigated plant species and growth stages. For plant differentiation, the assessment is made using the differentiation rate as a function of the investigated crops. Sugar beet up to BBCH 12 can be differentiated to 93.5 % of the examined weeds by a further modification of the Euclidean color difference (ΔEDiff). From BBCH 14 onwards, complete differentiability of sugar beet from the investigated weeds is possible. Based on phenotypic characteristics, a complete differentiation is possible for soybean from BBCH 12 and maize from BBCH 13.
The investigations regarding the suitability of the sensor array for site-specific nitrogen fertilization show strong correlations between the channels of the CIELab color space and the nitrogen level. Across the investigated plant species and growth stages, the L channel shows an average coefficient of determination of R2 = 0.764 concerning the nitrogen level. The a channel can be considered more suitable than the L channel due to an average coefficient of determination of R2 = 0.835. With an average R2 = 0.871, the dependence between the b reflection and the nitrogen level is the highest. This result is also confirmed by investigations within the BBCH stages, as shown by the high correlation coefficients of the b channel concerning the reference parameters plant cover (r = -0.965), fresh mass (r = -0.99), and plant height (r = -0.99). In addition, the b reflection shows the lowest dependencies concerning the growth stage, making this channel the most suitable for determining nitrogen level due to the high reproducibility of the measurement results.
en
dc.language.isodeu
dc.relation.ispartofseriesForschungsbericht Agrartechnik ; 628
dc.rightsIn Copyright
dc.rights.urihttp://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/
dc.subjectDualsensor
dc.subjectvariable Applikationsrate
dc.subjectPflanzenerkennung
dc.subjectHerbizidreduktion
dc.subjectteilflächenspezifische Stickstoff-Düngung
dc.subjectCIELab-Farbraum
dc.subjectSensor Array for Dual Use
dc.subjectVariable Rate Technology
dc.subjectPlant Classification
dc.subjectPesticide Reduction
dc.subjectSite-specific Nitrogen Fertilization
dc.subjectCIELab Color Space
dc.subject.ddc630 Landwirtschaft, Veterinärmedizin
dc.titleEntwicklung eines Verfahrens zur dualen Anwendung von TrueColor-Sensoren bei der Pflanzendiskriminierung sowie Stickstoff-Düngung
dc.typeDissertation oder Habilitation
dc.publisher.nameUniversitäts- und Landesbibliothek Bonn
dc.publisher.locationBonn
dc.rights.accessRightsopenAccess
dc.identifier.urnhttps://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:hbz:5-68805
ulbbn.pubtypeErstveröffentlichung
ulbbnediss.affiliation.nameRheinische Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn
ulbbnediss.affiliation.locationBonn
ulbbnediss.thesis.levelDissertation
ulbbnediss.dissID6880
ulbbnediss.date.accepted08.11.2022
ulbbnediss.instituteLandwirtschaftliche Fakultät : Institut für Landtechnik (ILT)
ulbbnediss.fakultaetLandwirtschaftliche Fakultät
dc.contributor.coRefereeBecker, Mathias
ulbbnediss.contributor.orcidhttps://orcid.org/0000-0003-4718-4516
ulbbnediss.contributor.gnd1292269804


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