DE4329343A1 - Feldtaugliches bildanalytisches Verfahren zur automatischen Erkennung und Bekämpfung von Unkrautarten - Google Patents
Feldtaugliches bildanalytisches Verfahren zur automatischen Erkennung und Bekämpfung von UnkrautartenInfo
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Description
Die vorliegende Erfindung betrifft ein feldtaugliches Verfahren zur automatischen
Erkennung und Unterscheidung und anschließenden Bekämpfung von Unkrautarten.
In den letzten Jahren wurde Kritik an der Höhe des Herbizidaufwandes deutlich
(SHEARER et al. (1991) Transactions of the ASAE 34(4), 1661-1666). Rückstände von
Pflanzenschutzmitteln in Böden, Wasser und Nahrungsmitteln berechtigen zu der
Forderung nach einer Reduzierung des Herbizideinsatzes ebenso sehr wie die Tatsache,
daß im Durchschnitt etwa 50% der Herbizideinsätze in Wintergetreide unwirtschaftlich
sind, da der Mehrerlös durch eine chemische Unkrautbekämpfung die Kosten für das
Herbizid und die Ausbringung nicht decken (KÜHBAUCH et al. (1984). Die Wirkung des
Herbizideinsatzes in Wintergetreide nach Versuchen der Landwirtschaftskammer
Rheinland von 1981-1983. Diplomarbeit am Lehrstuhl für Allgemeinen Pflanzenbau der
Universität Bonn (unveröffentlicht)).
Eine gezielte Bekämpfung der Problemunkräuter unter Beachtung der Art sowie ihrer
jeweiligen Größe könnte den Aufwand der chemischen Unkrautbekämpfung reduzieren.
So schwankt beispielsweise der erforderliche Aufwand eines Herbizids, je nach Art und
Größe der Unkräuter, zwischen 0,3 und 3,0 Liter/ha.
Voraussetzung für eine gezielte Bekämpfung der Unkräuter ist die schnelle Erfassung der
vorkommenden Unkrautarten ggf. kombiniert mit einer genauen Kartierung der
Unkrautverteilung, Art und Wachstumsphase im Feld. Diese Erfassung war bisher zu
zeitaufwendig. Daher wäre es sinnvoll, ein automatisiertes Bildverarbeitungssystem zur
Arten- und Größenerkennung einzusetzen, wobei die erhaltenen Daten für eine gezielte
Bekämpfung des Unkrauts verwendet werden können.
Es ist bereits bekannt, daß verschiedene Unkrautarten und Kulturpflanzen mit Hilfe
digitaler Bildverarbeitung unterschieden werden können, wobei gezeigt wird, daß die
Konturform eines arttypischen Merkmal zur Beschreibung einer Spezies ist (Petry et al.
(1989), J. Agronomy and Crop Science 163, 345-351 und Franz et al. (1991),
Transactions of the ASAE, 34(2) 673-681).
Der Nachteil vieler Verfahren bzw. Systeme liegt darin, daß diese nur aktive Biomasse
erkennen können. Eine Unterscheidung zwischen Unkraut und Ertragspflanze und
zwischen Unkrautarten ist nicht möglich. Ferner sind die bekannten Systeme nicht
feldtauglich, was u. a. auf die Wetterabhängigkeit, wie z. B. Sonnenstand und auf die
Bodenabhängigkeit, wie z. B. hoher Kontrast bei dunklen Böden, geringer Kontrast bei
hellen Böden, zurückzuführen ist.
Aufgabe der vorliegende Erfindung ist es nun, ein feldtaugliches Verfahren zur
automatischen Unkrautbekämpfung bereitzustellen.
Es wurde nun gefunden, daß das Unkraut auf einem Feld mit einem automatischen
Verfahren gezielt, d. h. entsprechend seiner Größe und Art bekämpft werden kann, indem
- i) zunächst eine Erkennung und Unterscheidung des Unkrauts durchgeführt wird, wobei
man
- a) mit einer infrarotsensiblen elektronischen Kamera mit vorgeschaltetem Infrarotfilter auf dem Feld Unkräuter aufnimmt,
- b) diese Aufnahmen mit einem Bildverarbeitungssystem nach dem bimodalen System binarisiert,
- c) die erhaltenen Daten des Binärbildes des Unkrauts einer Konturextraktion unterwirft,
- d) diese Daten des Unkrauts in eine Polar-Vektor-Beschreibung transformiert,
- e) diese Polar-Vektor-Beschreibung als Winkelfunktion interpretiert und einer Fourierreihenentwicklung unterwirft und anschließend
- f) zusätzlich einen Formfaktor als Merkmal für die Kompaktheit eines Unkrauts berechnet,
- g) zusätzlich die Spannweite als Merkmal für den Schwerpunkt eines Unkrauts berechnet,
- h) eine Größenskalierung vornimmt und damit bereits eine Vorauswahl im Hinblick auf kleine und große Unkräuter trifft,
- i) die daraus erhaltenen Daten automatisch in einer Wissensbasis abspeichert und schließlich
- j) die Kontur unbekannter Unkräuter extrahiert, die Merkmale bestimmt und mit den in der Wissenbasis gespeicherten Werten nach dem Prinzip der künstlichen Intelligenz (Fuzzy Logik) vergleicht, was die Erkennung ermöglicht, und
- ii) nach der Erkennung und der Unterscheidung das Unkraut auf dem zu behandelnden Feld mit geeigneten Vorrichtungen und mit geeigneten Herbiziden zielgerichtet bekämpft werden kann.
Der vor die Kamera geschaltete Infrarotfilter ist derart konstruiert, daß er Licht der
Wellenlänge λ = 650-1100 nm, insbesondere Licht der Wellenlänge λ = 720-850 nm
passieren läßt. Mit diesem Filter werden u. a. die Wetter und Bodenabhängigkeiten
eliminiert.
Das Verfahren findet in Wein-, Obst und Getreidekulturen, wie z. B. in Mais vorzugsweise
in Kartoffel- oder in Hackfruchtkulturen, wie z. B. in Zuckerrübenkulturen Verwendung.
Mit dem erfindungsgemäßen Verfahren können im Prinzip alle bekannten Unkrautarten
sowohl im Laubblatt-, als auch im Keimblattstadium zunächst erkannt und anschließend
spezifisch bekämpft werden.
Im Laubblattstadium können vorzugsweise die Unkrautarten Veronica hederifolia L.
(VER), Thlaspi arvense Beauv. (THL), Alopecurus myosuroides Huds. (POA), Apera
spica-venti L. (POA), Poa annua L. (POA), Stellaria media L. (STE), Capsella bursa
pastoris L. (CAP), Lamium purpureum L. (LAM), Matricaria chamomilla L. (MAT) und
Galium aparine L. (GAL) zunächst erkannt und anschließend spezifisch bekämpft werden.
Im Keimblattstadium können vorzugsweise die Unkrautarten Atriplex patula (ATR),
Capsella bursa-pastor (CAP), Chenopodium album (CHE), Lamium amplexicaule (LAM),
Lamium purpureum (LAM), Polygonum convolvolus (POL CON), Polygonum lapathifol.
(POL LAP), Sinapis arvensis (SIN), Thlaspi arvense (THL), Stellaria media (STE),
Veronica spp. (VER), Fumaria officinalis (FUM), Galium aperine (GAL), Mercurialis
annua (MER), Poligonum aviculare (POL AVI), Poligonum persicaria (POL PER),
Solanum nigrum (SOL), Viola arvensis (VIO), Aethusa zynapium (AET), Urtica urens,
Anthemis arvensis (ANT), Ausfallraps-Brassica (RAPS), Matricaria chamonilla (MAT)
und Raphanus raphanistrum zunächst erkannt und anschließend spezifisch bekämpft
werden.
Geeignete Vorrichtungen gemäß Verfahrensschritt ii) sind z. B. Positionierungssysteme
und sensorgesteuerte Herbizidspritzen.
Gemäß dem Verfahren wird für die Unkrautbekämpfung das Unkraut zunächst
automatisch erkannt und anschließend mit einer positionsgesteuerten (GPS)
Herbizidspritze gemäß einer vorab erstellten Unkrautkarte bekämpft oder mit einer
sensorgesteuerten Herbizidspritze "Online" zielgerichtet behandelt.
Die folgenden Versuchsbeispiele erläutern das erfindungsgemäße Verfahren.
Acht verschiedene Unkrautarten im Laubblattstadium: Veronica hederifolia L. (VER),
Thlaspi arvense Beauv. (THL), Alopecurus myosuroides Huds. (POA), Apera spica-venti
L. (POA), Poa annua L. (POA), Stellaria media L. (STE), Capsella bursa-pastoris L.
(CAP), Lamium purpureum L. (LAM), Matricaria chamomilla L. (MAT) und Galium
aparine L. (GAL) wurden im Herbst 1991 auf den Versuchsflächen Dikopshof bei
Wesseling und Bonn-Poppelsdorf mit einer elektronischen CCD-Still-Farbvideokamera
aus einer Höhe von ca. 50 cm aufgenommen. Im Folgenden werden die in Klammern
geschriebenen Abkürzungen der Spezies verwendet. Bei der Auswahl der Individuen
wurde darauf geachtet, verschiedene Jugendstadien jeder Art zu berücksichtigen. In Fig. 1
sind einige Beispiele der aufgenommenen Bildproben gezeigt.
22 verschiedene Unkrautarten im Keimblattstadium: Atriplex patula (ATR), Capsella
bursa-pastor (CAP), Chenopodium album (CHE), Lamium amplexicaule (LAM), Lamium
purpureum (LAM), Polygonum convolvolus (POL CON), Polygonum lapathifol. (POL
LAP), Sinapis arvensis (SIN), Thlaspi arvense (THL), Stellaria media (STE), Veronica
spp. (VER), Fumaria officinalis (FUM), Galium aperine (GAL), Mercurialis annua
(MER), Poligonum aviculare (POL AVI), Poligonum persicaria (POL PER), Solanum
nigrum (SOL), Viola arvensis (VIO), Aethusa zynapium (AET), Anthemis arvensis
(ANT), Ausfallraps-Brassica (RAPS) und Matricaria chamonilla (MAT) wurden mit einer
elektronischen CCD-Still-Farbvideokamera aus einer Höhe von ca. 50 cm aufgenommen.
Im Folgenden werden die in Klammern geschriebenen Abkürzungen der Spezies
verwendet. Bei der Auswahl der Individuen wurde darauf geachtet, verschiedene
Jugendstadien jeder Art zu berücksichtigen (s. auch Anwendungsbeispiel 5).
Die Binarisierung der farbigen Unkrautaufnahmen erfolgte mit einem von KÜHBAUCH
und BESTAJOSVSKY ((1983) Angewandte Botanik 57, 381-389, KÜHBAUCH ((1985)
Angewandte Botanik 59, 209-228) und PETRY und KÜHBAUCH ((1988) Kali Briefe
19, 1-16), entwickelten Bildverarbeitungssystem nach dem "Hillclimbing-Verfahren" im
Merkmalsraum. Mit diesem System hat der Anwender die Möglichkeit, interaktiv in die
Binarisierung einzugreifen, wodurch Mängel des Originalbildes, wie z. B. nicht
ausreichender Kontrast zwischen Objekt und Hintergrund, korrigiert werden können. Je
zwei Beispiele der entstandenen Binärbilder sind in Fig. 2 dargestellt.
WISEKO ist ein Bildverarbeitungssystem zur Erkennung komplexer Objekte. Es wurde
von NABOUT und NOUR ELDIN (1992) an der Universität Wuppertal entwickelt und
basiert auf dem Vergleich unbekannter Objekte mit denen in einer Wissensbasis
gespeicherten Prototypen. Das WISEKO-System ist mit Methoden der künstlichen
Intelligenz (KI) realisiert worden. Mittels der speziellen Komponente "Extraktion
elementarer Objektbestandteile" (s. DE-OS 41 35 881.3) extrahiert das WISEKO-System
alle für die Erkennung eines Objektes benötigten Merkmale und generiert
programmgesteuert sämtliche Objektdaten sowie die Wissensbasis automatisch.
Als Bildverarbeitungsbaustein diente die CYCLOP-2.1 Karte der Firma DIGITAL
VISION, die in einem Mikrocomputer mit einer Taktfrequenz von 33 Mhz integriert ist.
Die Bildaufnahmeeinheit besteht aus einer CCD-Schwarz-Weiß Camera, die 625 Zeilen
und 50 Halbbilder pro Sekunde abtastet. Als Bildausgabeelement fungiert ein
Grauwertmonitor. Der Analog/Digital Wandler digitalisiert das von der Kamera
abgegebene Signal in einer Auflösung von 8 Bit. Damit stehen insgesamt 256 Graustufen
zur Verfügung. Die örtliche Auflösung beträgt 512×512 Bildpunkte. Die CYCLOP Karte
verfügt über 4 Videoeingänge und 8 Look Up Tables (LUT′s) zur schnellen
Grauwerttransformation. Die Binarisierung erfolgt automatisch nach dem bimodalen
Prinzip, d. h. das Minimum zwischen den beiden Grauwertmaxima wird als
Grauwertschwelle zur Segmentierung von Unkraut und Hintergrund verwendet. Weitere
Module zur Binärbilderzeugung, welche bei stark gestörten Bildaufnahmen eingesetzt
werden, sind verfügbar. Aus dem Binärbild wird zunächst die äußere Kontur des Unkrauts
extrahiert. Dies erfolgt mittels des objektorientierten Konturextraktionsverfahrens
(OKE-Verfahren, NABOUT 1991). In seiner realisierten Hardware Version erlaubt das
OKE-Verfahren die Extraktion der Objektkonturen in Echtzeit (25 Bilder pro Sekunde). Dies
gilt für eine beliebige Anzahl von Objekten im Bild. Die extrahierten Konturen sind
garantiert geschlossen (NABOUT 1992).
In diesem Schritt werden die Konturen in eine höhere mathematische Beschreibungsform
(Polar-Vektor-Beschreibung "PVB") transformiert. Bildaufnahme- und
Binarisierungsrauschen in den Konturen werden durch eine krümmungsabhängige
Konturapproximation erfaßt und eleminiert.
Die PVB einer Kontur wird als Winkelfunktion interpretiert und einer
Fourierreihenentwicklung unterworfen. Die erhaltenen Fourierkoeffizienten sind für den
Konturverlauf spezifisch (COSGRITT (1960) Technical report, Ohia State Univ. RS.
Foundation, Columb. 25, Rep. 820.11, ASTIA AD 245 729) und werden für die
Konturformerkennung eingesetzt. Die adequate normierte Winkelfunktion ist translations-,
rotations- und zoominginvariant. Sie ist somit unabhängig von der Objektposition, -lage
und -größe. Die Koeffizienten der fouriertransformierten Objekte behalten diese
Eigenschaft. Insbesonders sind die Amplituden der Fourierkoeffizienten vom
Konturanfangspunkt unabhängig.
Zusätzlich zu den Fourierdeskriptoren werden weitere Faktoren einbezogen:
- 6.1 Formfaktor als Merkmal für die Kompaktheit eines Unkrauts aus dem Verhältnis der
Konturlänge im Quadrat und der Fläche nach der folgenden Formel berechnet
(Verfahrensstufe f):
FF: Formfaktor
U: Konturlänge
A: Fläche - 6.2 Spannweite zur Beschreibung des Schwerpunktes des Objekts - kleinstes Rechteck, das das Unkraut umschließt - (Verfahrensstufe g)).
- 6.3 Größenskalierung, d. h. Bestimmung der absoluten Größe - Flächen oder Konturlänge - des Unkrauts (Verfahrensstufe h)).
Das automatische Anlegen einer Wissensbasis erfolgt aus den berechneten
Fourierdeskriptoren und den weiteren Faktoren 6.1-6.3. Diese Merkmale werden von
einigen repräsentativen Individuen jeder Unkrautart berechnet und im Speicher des
Rechners abgelegt. Sie dienen zur Erkennung unbekannter Individuen dieser Spezies.
In dieser Stufe wird die Kontur unbekannter Unkräuter extrahiert, die Merkmale bestimmt
und mit den in der Wissensbasis gespeicherten Werten verglichen.
Nach dem Prinzip der minimalen euklidischen Distanz wird ein unbekanntes Unkraut dem
ähnlichsten Unkraut in der Wissensbasis zugeordnet. Die Berechnung der minimalen
Distanz wird für n Fourierkoeffizienten nach der folgenden Formel vorgenommen:
d: Distanz
n: Anzahl der Fourierdeskriptoren
Ak: Amplituden der Fourierdeskriptoren der in der Wissensbasis enthaltenen Pflanze
Ák: Amplituden der Fourierdeskriptoren der zu erkennenden Pflanze
M: kleine reale Zahl
n: Anzahl der Fourierdeskriptoren
Ak: Amplituden der Fourierdeskriptoren der in der Wissensbasis enthaltenen Pflanze
Ák: Amplituden der Fourierdeskriptoren der zu erkennenden Pflanze
M: kleine reale Zahl
Zur Erkennung und Unterscheidung der Unkräuter kommen alternativ Verfahren zur
künstlichen Intelligenz - Fuzzy Logik - zur Anwendung.
Die folgenden Versuchsbeispiele erläutern die Anwendung des erfindungsgemäßen
Verfahrens:
Die Anzahl der Fourierdeskriptoren ist ein Maß für die Genauigkeit der Beschreibung
einer Unkrautkontur. Je höher die Anzahl, desto genauer ist die Beschreibung. Eine zu
hohe Anzahl kann jedoch dazu führen, daß Fehler und Störungen sowie Bildrauschen, die
z. B. während der Binarisierung entstanden sind, mit in die Fourieranalyse eingehen und
dadurch Fehler bei der Wiedererkennung verursachen. In der folgenden Tabelle ist die
mittlere prozentuale Wiedererkennungsrate in Abhängigkeit von der Anzahl der
Fourierdeskriptoren ohne Berücksichtigung des Formfaktors dargestellt:
| Anzahl der Fourierdeskriptoren | |
| % Wiedererkennung | |
| 10 | |
| 37,5 | |
| 20 | 45,7 |
| 30 | 45,7 |
Eine Fourieranalyse mit 10 Deskriptoren ergab eine mittlere Wiedererkennung von
37,5%. Eine Steigerung der Deskriptoren von 10 auf 20 erhöhte die
Wiedererkennungsrate auf 45,7%. Eine weitere Erhöhung der Fourierdeskriptoren auf 30
hatte keine höhere Wiedererkennungsrate zur Folge. Sie stagnierte bei 45,7%. Im weiteren
Verlauf der Untersuchungen wurden 30 Fourierdeskriptoren beibehalten. In Fig. 4 sind
exemplarisch für zwei Alopecurus myosoroides Huds. (POA)-Pflanzen und eine Galium
aparine L. (GAL)-Pflanze die Amplituden der 30 Fourierdeskriptoren dargestellt.
In der folgenden Tabelle wird der Zusammenhang zwischen der Anzahl der Unkräuter je
Art in der Wissensbasis und der mittleren prozentualen Wiedererkennungsrate über acht
Unkräuter Veronica hederifolia L. (VER), Thlaspi arvense Beauv. (THL), Alopecurus
myosuroides Huds. (POA), Apera spica-venti L. (POA), Poa annua L. (POA), Stellaria
media L. (STE), Capsella bursa-pastoris L. (CAP), Lamium purpureum L. (LAM),
Matricaria chamomilla L. (MAT) und Galium aparine L. (GAL) verdeutlicht. Der
Formfaktor wurde hier nicht berücksichtigt:
| Anzahl der Individuen in der Wissensbasis | |
| % Wiedererkennung | |
| 3 | |
| 40,0 | |
| 5 | 49,9 |
| 8 | 42,5 |
| 10 | 45,7 |
Mit drei Unkräutern je Spezie betrug die mittlere Wiedererkennungsrate 40%. Fünf
Objekte in der Wissensbasis je Art erhöhte die Wiedererkennung auf 49,9%. Durch eine
weitere Erhöhung der Objektzahl auf 8 wurde ein Rückgang der Wiedererkennungsrate auf
42,7% festgestellt. Dies liegt daran, daß die zusätzlich in die Wissensbasis
aufgenommenen aber nicht gezielt ausgewählten Unkräuter Konturen aufweisen, die zur
Überlappung der Konturklassen führen. Die Wiedererkennungsrate stieg bei 10 Objekten
wieder auf 45,7% an.
Im weiteren Verlauf der Untersuchungen wurde der Formfaktor in das
Erkennungsprogramm implementiert. Dadurch wurde das Verhältnis aus Umfang und
Fläche eines Unkrauts als Maß der Kompaktheit berücksichtigt. In der folgenden Tabelle
ist die prozentuale Wiedererkennungsrate der acht untersuchten Unkrautarten (s.
Anwendungsbeispiel 2) mit und ohne Formfaktor im Laubblattstadium dargestellt.
Aus den Ergebnissen der Tabelle wird deutlich, daß mit Berücksichtigung des Formfaktors
die mittlere Wiedererkennungsrate um mehr als 20% gesteigert werden konnte. Besonders
hoch ist die Steigerung der Wiedererkennungsrate bei THL von 36,4 auf 81,8% und bei
POA von 33,3 auf 91,7%. Auch STE und CAP weisen eine um etwa 20% höhere
Wiedererkennungsrate auf. VER wurde durch den Formfaktor zu 100% richtig
identifiziert. Die Wiedererkennungsraten für LAM, MAT und GAL wurden durch den
Formfaktor nicht beeinflußt.
Alle Unkräuter der Wissensbasis, die nicht zur Wiedererkennung benötigt wurden und
zudem noch zu Verwechslungen mit anderen Arten führten, wurden aus der Wissensbasis
entfernt. Danach bestand die Wissensbasis aus einer gezielt ausgewählten und
uneinheitlichen Anzahl pro Art, welche in der folgenden Tabelle aufgeführt ist:
| Spezies | |
| Anzahl der Individuen in der Wissensbasis | |
| VER | |
| 3 | |
| THL | 7 |
| POA | 9 |
| STE | 4 |
| CAP | 5 |
| LAM | 6 |
| MAT | 6 |
| GAL | 4 |
Durch die Optimierung der Wissenbasis stieg die durchschnittliche Wiederkennungsrate
im Laubblattstadium von 66,3% auf 81,89%. In der folgenden Tabelle sind die
Endergebnisse der Untersuchungen in Form einer Klassifikations-matrix dargestellt.
Anhand dieser Darstellung werden nicht nur die Wiedererkennungsraten für jede Art
sondern auch die Verwechslungen mit anderen Arten aufgezeigt.
Die Arten VER und POA werden zu 100% richtig klassifiziert. MAT wurde zu 91,7%
wiedererkannt; 8,3% der MAT-Individuen wurden POA zugeordnet. Die
Wiedererkennungsrate von THL betrug 91%; die restlichen 9,0% wurden als STE
klassifiziert. Es folgt CAP mit 83,3%; 16,7% der Pflanzen dieser Art wurden als THL
identifiziert. STE wurde zu 77,0% richtig eingeordnet, hier traten Verwechslungen mit
VER zu 15,4% und LAM zu 7,6% auf. LAM wurde zu 66,7% richtig erkannt, 16,7%
wurden als THL klassifiziert, und jeweils 8,3% als STE und VER. Die geringste
Wiedererkennungsrate mit 45,4% weist GAL auf, bei dieser Art liegen die falschen
Klassifizierungen zu 18,2% bei POA und STE, und zu jeweils 9,1% bei LAM und MAT.
Die mittlere Wiedererkennungsrate aller acht Arten erreicht einen Wert von 81,89%. Die
Geschwindigkeit der Wiedererkennung betrug pro Unkraut beim Einsatz eines
AT-Rechners (33 MHz) zwischen 8 bis 10 Sekunden. Sie ist abhängig von der Größe der
Wissensbasis sowie der Komplexität der Unkrautkontur.
Verfahrensgemäß wurden die in der Tabelle aufgeführten 22 Pflanzenspezies auf dem Feld
im Keimblattstadium zunächst mit einer Kamera aufgenommen und anschließend mit einer
Erkennungsstrategie aus 40 Fouriertranskriptoren, dem Formfaktor, der Spannweite und
Fuzzy Logik wiedererkannt.
Die Ergebnisse sind in der folgenden Tabelle aufgeführt:
Durch geeignete Wahl der Erkennungsstrategie und durch Gruppenbildung bei den
Unkräutern nach Herbizidsensibilität kann sogar im Keimblattstadium eine ähnlich hohe
Wiedererkennungsrate wie bei Unkräutern im Laubblattstadium erzielt werden.
Ein Beispiel für die Unkrautbekämpfung im Keimblattstadium für Zuckerrübenfelder gibt
folgende Tabelle:
In der Tabelle bedeuten:
Gruppe I: Herbizidmischung, bestehend aus Phenmedipham (PMP), Desmedipham (DMP) und Ethofumesate als Wirkstoffe in einer Aufwandmenge von 1,5 l/ha.
Gruppe II: Herbizidmischung, bestehend aus Phenmedipham (PMP), Desmedipham (DMP) und Ethofumesate als Wirkstoffe in einer Aufwandmenge von 2,0 l/ha.
Gruppe III: Herbizidmischung, bestehend aus Metamitron als Wirkstoff in einer Aufwandmenge von 1,5 kg/ha.
Gruppe I: Herbizidmischung, bestehend aus Phenmedipham (PMP), Desmedipham (DMP) und Ethofumesate als Wirkstoffe in einer Aufwandmenge von 1,5 l/ha.
Gruppe II: Herbizidmischung, bestehend aus Phenmedipham (PMP), Desmedipham (DMP) und Ethofumesate als Wirkstoffe in einer Aufwandmenge von 2,0 l/ha.
Gruppe III: Herbizidmischung, bestehend aus Metamitron als Wirkstoff in einer Aufwandmenge von 1,5 kg/ha.
Mit dem vorgestellten Verfahren zur automatischen Bonitur können die Unkräuter eines
Feldes ohne den bisher üblichen ernormen Zeitaufwand kartiert und anschließend
zielgerichtet bekämpft werden.
Dazu wird zunächst das Feld in ein Gittersystem (Grid System) eingeteilt, wobei die
Koordinaten eines jeden Gitters bekannt sind und in ein geographisches
Informationssystem (GIS) gespeichert werden. Durch Stichprobennahme im Feld, d. h.
Erstellen von Videoaufnahmen für jedes Gitter, wird die Unkrautpopulation eines jeden
Gitters aufgenommen. Die durch die Kamera erstellten Digitalbilder werden dem
Computer zur Auswertung übergeben. Entsprechend der Unkrautpopulation eines jeden
Gitters berechnet ein Herbizid-Optimierungsprogramm die jeweils optimale
Aufwandmenge des Herbizids für jedes Gitter. Die so im geographischen
Informationssystem erstellte Dosiskarte wird einem geeigneten Bordcomputer bzw.
Spritzcomputer einer Pflanzenschutzspritze übergeben. Während der Applikation auf dem
Feld fragt der Computer laufend die Position des Schleppers ab und vergleicht diese Daten
mit der Dosiskarte. Entsprechend wird dann die Ausbringungsmenge des Herbizids durch
den Computer nach oben bzw. unten korrigiert (s. Anwendungsbeispiel 4-6).
Zur Positionsbestimmung wird ein Geopositionierungssystem (GPS) benutzt, das über ein
entsprechendes Korrekturverfahren (DGPS, Differential GPS) eine Ortungsgenauigkeit
von bis zu 1 m ermöglicht.
Bisher scheiterte eine derartige Unkrautbekämpfung in der Praxis an dem enormen
Zeitaufwand, der für die Bonitur eines jeden Gitters erforderlich war.
Mit dem vorgestellten Verfahren zur automatischen Bonitur wird bei entsprechender
Rechengeschwindigkeit des verwendeten Computers auf dem Feld eine "Echtzeit-
Erkennung" und entsprechende Bekämpfung möglich.
Dazu wird eine Pflanzenschutzspritze mit optoelektronischen Sensoren so ausgerüstet, daß
einzelne Düsen bzw. Teilbereiche der Spritze vom Sensor kontrolliert werden. Bei der
Fahrt über das Feld wird die Unkrautpopulation eines Beobachtungsbereiches erkannt und
eine optimale Herbizid-Aufwandmenge berechnet, die dann entsprechend ausgebracht wird
(s. auch Anwendungsbeispiel 5).
Als geeignete Pflanzenschutzspritze bieten sich Direkteinspeisungssysteme an, die neben
einer Dosisvariation auch noch verschiedene Herbizide - je nach vorhandener
Unkrautpopulation - miteinander kombinieren können.
Claims (7)
1. Automatisches Verfahren zur gezielten Bekämpfung des Unkrauts entsprechend seiner
Größe und Art, dadurch gekennzeichnet, daß auf einem Feld
- i) zunächst eine Erkennung und Unterscheidung des Unkrauts durchgeführt wird, wobei
man
- a) mit einer infrarotsensiblen elektronischen Kamera mit vorgeschaltetem Infrarotfilter, der Licht der Wellenlänge λ = 650-1100 nm passieren läßt, auf dem Feld Unkräuter aufnimmt,
- b) diese Aufnahmen mit einem Bildverarbeitungssystem nach dem bimodalen System binarisiert,
- c) die erhaltenen Daten des Binärbildes des Unkrauts einer Konturextraktion unterwirft,
- d) diese Daten des Unkrauts in eine Polar-Vektor-Beschreibung transformiert,
- e) diese Polar-Vektor-Beschreibung als Winkelfunktion interpretiert und einer Fourierreihenentwicklung unterwirft und anschließend
- f) zusätzlich einen Formfaktor als Merkmal für die Kompaktheit eines Unkrauts berechnet,
- g) zusätzlich die Spannweite als Merkmal für den Schwerpunkt eines Unkrauts berechnet,
- h) eine Größenskalierung vornimmt und damit bereits eine Vorauswahl im Hinblick auf kleine und große Unkräuter trifft,
- i) die daraus erhaltenen Daten automatisch in einer Wissensbasis abspeichert und schließlich
- j) die Kontur unbekannter Unkräuter extrahiert, die Merkmale bestimmt und mit den in der Wissenbasis gespeicherten Werten nach dem Prinzip der künstlichen Intelligenz (Fuzzy Logik) vergleicht, was die Erkennung ermöglicht, und
- ii) nach der Erkennung das Unkraut auf dem zu behandelnden Feld mit geeigneten Vorrichtungen und mit geeigneten Herbiziden zielgerichtet bekämpft werden kann.
2. Verfahren gemäß Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß das Verfahren in Wein-,
Obst- und Getreidekulturen verwendet wird.
3. Verfahren gemäß Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß das Verfahren in
Kartoffel- und Hackfruchtkulturen verwendet wird.
4. Verfahren gemäß Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß das Verfahren in
Zuckerrübenkulturen verwendet wird.
5. Verfahren gemäß den Ansprüchen 1-4, dadurch gekennzeichnet, daß mit dem
Verfahren im Laubblattstadium mindestens die Unkrautarten Veronica hederifolia L.
(VER), Thlaspi arvense Beauv. (THL), Alopecurus myosuroides Huds. (POA), Apera
spica-venti L. (POA), Poa annua L. (POA), Stellaria media L. (STE), Capsella bursa
pastoris L. (CAP), Lamium purpureum L. (LAM), Matricaria chamomilla L. (MAT) und
Galium aparine L. (GAL) zunächst erkannt und anschließend spezifisch bekämpft werden
können.
6. Verfahren gemäß den Ansprüchen 1-4, dadurch gekennzeichnet, daß mit dem
Verfahren im Keimblattstadium mindestens die Unkrautarten Atriplex patula (ATR),
Capsella bursa-pastor (CAP), Chenopodium album (CHE), Lamium amplexicaule (LAM),
Lamium purpureum (LAM), Polygonum convolvolus (POL CON), Polygonum lapathifol.
(POL LAP), Sinapis arvensis (SIN), Thlaspi arvense (THL), Stellaria media (STE),
Veronica spp. (VER), Fumaria officinalis (FUM), Galium aperine (GAL), Mercurialis
annua (MER), Poligonum aviculare (POL AVI), Poligonum persicaria (POL PER),
Solanum nigrum (SOL), Viola arvensis (VIO), Aethusa zynapium (AET), Urtica urens,
Anthemis arvensis (ANT), Ausfallraps-Brassica (RAPS) und Matricaria chamonilla
(MAT) und Raphanus raphanistrum zunächst erkannt und anschließend spezifisch
bekämpft werden können.
7. Verfahren gemäß den Ansprüchen 1-6, dadurch gekennzeichnet, daß für die
Unkrautbekämpfung das Unkraut zunächst automatisch erkannt und anschließend mit einer
positionsgesteuerten (GPS) Herbizidspritze gemäß einer vorab erstellten Unkrautkarte
bekämpft wird oder mit einer sensorgesteuerten Herbizidspritze "Online" zielgerichtet
behandelt wird.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| DE4329343A DE4329343A1 (de) | 1993-08-27 | 1993-08-27 | Feldtaugliches bildanalytisches Verfahren zur automatischen Erkennung und Bekämpfung von Unkrautarten |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| DE4329343A DE4329343A1 (de) | 1993-08-27 | 1993-08-27 | Feldtaugliches bildanalytisches Verfahren zur automatischen Erkennung und Bekämpfung von Unkrautarten |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| DE4329343A1 true DE4329343A1 (de) | 1995-03-09 |
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ID=6496468
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|---|---|---|---|
| DE4329343A Ceased DE4329343A1 (de) | 1993-08-27 | 1993-08-27 | Feldtaugliches bildanalytisches Verfahren zur automatischen Erkennung und Bekämpfung von Unkrautarten |
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