12. Juni 2020
Pflanzenstress frühzeitig erkennen
Bodenschmiedefinalist HAIP Solutions über seine Idee
Die System des Start-Ups HAIP war eine von sieben eingereichten Ideen, die es ins Finale des Ideenwettbewerbs Bodenschmiede schafften. Das System wertet Daten aus Kamera und Drohnen aus, um Symptome von Pflanzenstress auf dem Feld zu erkennen, bevor sie für das menschliche Auge sichtbar werden.
Während des Live-Pitchs im Juni 2020 hatten Jury und Zuschauer Gelegenheit, den Finalisten Fragen zu stellen. Da längst nicht alle Nachfragen live beantwortet werden konnten, baten wir die Finalisten im Nachgang um weitere Informationen. Im Folgenden finden Sie das Live Pitch-Video sowie die Antworten von Mitgründer und CEO Tobias Kreklow.
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Was kann alles mit dieser Kamera gemessen werden?
Denkbar ist jeglicher Pflanzenstress; sprich Nährstoffmangel, Pflanzenkrankheiten, Trockenstress aber auch Unkrautdruck. Möglich wird dies durch die spektrale Signatur der Pflanzen. Steht die Pflanze unter Stress, z.B. durch Krankheiten, ändern sich Reflexion, Absorption und Transmission der Pflanzenteile. Im Spektrum lassen sich dann charakteristische Muster identifizieren.
Welche Krankheiten bzw. Symptome lassen sich aus der Hyperspektralkamera zuverlässig ableiten?
Die Technologie steckt definitiv noch in der Pionierphase und wir können nicht im ersten Jahr alle Parameter bei allen Kulturpflanzen abdecken. Zu Beginn muss die Forschung in diesem Bereich vorangetrieben werden und anschließend lassen sich genauere Angaben darüber treffen.
Braucht es hier tatsächlich komplett neue Daten (Bilder) oder könnte man auch von Daten von bereits sichtbar kranken Pflanzen profitieren?
Hyperspektral-Daten unterscheiden sich insofern vollständig von zum Beispiel RGB-Daten, als dass wir nicht die Detektion von Stress über visuelle Merkmale (z.B. Flecken auf dem Blatt) machen, sondern uns die spektrale Signatur der Pflanze anschauen. Deswegen ist es nicht möglich bisherige Bilddatensätze zu verwenden.
Wie sieht das Business-Model aus? Wollt ihr einen Service anbieten, also den Überflug und dann die Daten, oder muss der Landwirt diesen Überflug selbt vornehmen?
Aktuell verfolgen wir eher den „Farming-as-a-Service“-Ansatz (in Anlehnung an Software-as-a-Service). Dort bekommt der Kunde einen kompletten Hard- und Software-Service, schlussendlich also die essentiellen Daten für die teilflächenspezifische Bewirtschaftung von uns geliefert! Wer möchte und mit der Technologie umgehen kann, dem ist selbstverständlich freigestellt diese bei uns zu erwerben und die Befliegungen selber durchzuführen.
Wie löst ihr das logistisch, gleichzeitig bei vielen Bauern zu sein? Da braucht ihr viel Personal!
Das Servicemodell soll gemeinsam mit bereits existierenden Strukturen ausgerollt werden. Das können z.B. Drohnen-Dienstleister sein, Lohnunternehmer vor Ort oder aber auch Pflanzenbauberater, die so ihre Beratung um einen zusätzlichen Service verbessern können.
Welche Rechenleistung benötigt man für die Auswertung der Bilder?
Bei der Aufnahme von Hyperspektral-Bildern entstehen wirklich sehr große Datenmengen, die aber beim Endanwender im Service-Modell nicht ankommen werden. Wirklich essentielle Informationen die dann verarbeitet dem Kunden geliefert werden, sind Angaben darüber, wo, was und wann genau auf dem Feld passiert und wie ich dem im Zweifelsfall begegne. Sobald die Netzabdeckung in Deutschland besser wird, können solche Daten auch in der Cloud verarbeitet werden. Die Kopplung an bestehende Farm-Management-Lösungen ist ebenfalls geplant!
Wie oft muss ich in der Saison die Fläche abfliegen?
Das ist ganz von der Kultur abhängig und lässt sich schwer pauschalisieren. Es gilt der Grundsatz, je häufiger desto besser. Jedoch gibt es natürlich Zeiträume in denen eine Detektion von entscheidender Bedeutung ist. Man befindet sich dort in einem Spannungsfeld zwischen dem, was personell leistbar ist und dem, was unbedingt nötig ist.
Wie gehen sie damit um das der Satellit jederzeit fliegen kann und für die Drohne immer ein Bediener vorhanden sein muss (Arbeitskosten)?
Satelliten haben eine sehr viel geringe Bodenauflösung. Wir sehen sie für die Erkennung von Pflanzenstress nicht als Konkurrenz. Satellitendaten haben sicherlich eine Berechtigung für langjährige Zeitreihenanalysen oder Ertragsprognosen, für eine frühzeitige Detektion von z.B. Pflanzenkrankheiten, können diese aber nicht herhalten.
