Page 7 - Landinfo Ausgabe 2-2022

Digitalisierung

Markus Strathmann und Dr. Christian Bauer

Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) zur

Bestandsbeurteilung

Projekt BoniKI für eine pflanzengenaue und autonome Bonitierung

Das Projekt ‚BoniKI‘ – KI-basiertes Bonitursystem nutzt Unmanned Aerial Systems (UAS) – auch um-
gangssprachlich als „Drohnen“ bezeichnet – mit einem speziellen Kamerasystem, um räumlich sehr
hoch auflösende Bilddaten zu generieren. Diese Bilddaten werden mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz
(KI) hinsichtlich relevanter Boniturparamerter ausgewertet. Dabei liegt der Fokus auf der Einzelpflanze
selbst, welche durch das angestrebte Bonitursystem phänotypisch betrachtet werden soll. Ziel ist ein
Bonitursystem, das eine objektive und autonome Bonitur unabhängig vom Domänenwissen einzel-
ner Boniteure und deren individueller praktischer Bonitur erlaubt. Betrachtet werden dabei die Kultu-
ren Mais, sowie Winterweizen und Wintergerste.

Einleitung fügung stellen. So kann besipielsweise ein Bo-
nitursystem mit einer KI, die auf die Differen-
Bonituren stellen in vielen Bereichen der zierung von Unkräutern trainiert ist, dem un-
Landwirtschaft einen elementaren Bestand- geschulten Anwender helfen Unkräuter ohne
teil der Bestandesbeurteilung dar. Sie vermit- entsprechendes Fachwissen zu unterscheiden.
teln Landwirtinnen und Landwirten einen
Eindruck über die aktuelle Situation ihres Be- BoniKI wird als Verbundprojekt von drei
standes und dienen als Indikation für Maß- Partnern in einem Konsortium bearbeitet.
nahmen der Düngung sowie des Pflanzen-
schutzes. Bisher sind Bonituren mit einem Das Unternehmen SAM-Dimension UG
hohen personellen Einsatz verbunden und (SAM) ist ein Spin-Off des Instituts für Phy-
die Ausprägungen der erhobenen Parameter tomedizin der Universität Hohenheim und
können sich je nach Boniteur und verwende- führt hauptsächlich die Datenerfassung mit-
ter Boniturhilfe unterscheiden (Backes et al. tels UAS durch. Zudem bringt SAM langjäh-
2004). rige Erfahrungen aus dem Bereich der Un-
krautkartierung auf Grundlage von UAS-
Im Jahr 2020 lag der Anteil von Mais, Winter- Bilddaten in das Projekt mit ein. Abb. 1: KI-gestützte Klassifizie-
rung von Maispflanzen (gelb),
weizen und Wintergerste mit fast 60 % bei Unkraut (grün) und Boden
über der Hälfte des Ackerlandes in Baden- Als Spezialist für Technologietransfer und die (violett). Von links nach rechts:
Württemberg (Statistisches Landesamt Ba- Anwendungsorientierte Forschung im Be- Ausschnitt eines Drohnenbildes
(Input Image), manuelle
den-Württemberg 2022). Eine autonome Bo- reich Robotik ist das Forschungszentrum In- Annotierung (True Mask) und
nitur dieser Flächen kann zu einer Ersparnis formatik (FZI) in Karlsruhe im Rahmen des Ergebnis der KI (Predicted Mask);
an Zeit, Arbeitskraft und Kosten führen. Zu- Projektes für die Entwicklung und Anwen- Quelle: Forschungszentrum
Informatik (FZI), verändert nach
dem kann eine objektive Bonitur mit einem dung KI-gestützter Bildanalyseverfahren zu- SAM Dimension UG
KI-basierten Bonitursystem leicht nach-
vollzogen werden, weil sie reproduzierbare
Ergebnisse liefert, wodurch auch der Ver-
gleich zu Erhebungen auf anderen Flächen
und an anderen Zeitpunkten zulässig wird.

Das angestrebte Bonitursystem kann außer-
dem das spezielle Domänenwissen von er-
fahrenen Landwirten und Landwirtinnen
anderen Nutzern mit geringeren Kenntnis-
sen der landwirtschaftlichen Praxis zur Ver-

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