Autor: JohnDeere
Die NT Neue Technologie AG entwickelt die Systemarchitektur von NaLamKi
Die NT.AG übernimmt als starker Partner im Konsortium primär technologische Aufgaben und entwickelt eine Cloud basierte Systemarchitektur auf Basis aktueller Standards und Vorgaben von Gaia-X. Zunächst wurde dafür in einem strengen Prozess der benötigte Softwarestack ausgewählt und zusammengestellt. Dabei lag der Fokus besonders darauf, eine Lösung zu schaffen, welche auf Industrieniveau steht und auch im Praxisbetrieb sicher einsetzbar ist. Im nächsten Schritt wurde die Infrastruktur konzipiert und gemeinsam mit namhaften Herstellern die benötigte Hardware zusammengestellt. Daraufhin erfolgte die Aufbauphase mit abschließender Inbetriebnahme.
Auf dem geschaffenen Stand entwickelt die NT.AG gemeinsam mit dem Konsortium nun die Dienste und Anwendungen, welche das Backbone der NaLamKI Plattform darstellen. Die eingesetzten Technologien ermöglichen dabei auch modernste Lösungen, wie beispielsweise das Training der benötigten neuronalen Netze. Einen wichtigen Teil des Projektes NaLamKI stellt die Konzeption und Entwicklung des digitalen Schlags dar. Er stellt kombiniert die Ergebnisse aller Demonstratoren und sonstigen Daten, um ein digitales Abbild eines realen Feldes zu generieren. Dieser sogenannte digitale Zwilling soll künftig ermöglichen, dass die Landwirtschaft und Technologie auf Basis von Gaia-X miteinander verbunden werden, in dem er beispielsweise Kompatibilitätsprobleme beseitigt und einen Standard schafft. Dieser Aufgabe widmet sich die NT.AG vorrangig und bringt dabei ihr gesamtes technologisches Know-How in das Projekt ein.
Planet Fusion: Zeitreihen hochaufgelöster Multispektraldaten
Nachdem Planet Labs in einem ersten Schritt die genauen Anforderungen der KI-Verfahren und Dienste erfolgreich identifiziert hat, wurden in einer zweiten Phase geeignete Zeitfenster für den Satellitenüberflug abgestimmt um die entsprechenden Datengrundlagen zu schaffen. Im dritten Schritt fanden über den Untersuchungsgebieten erste Aufnahmen mit den Planet Satelliten statt. Hierbei erfolgten Aufnahmen sowohl mit der Dove-Konstellation (PlanetScope) als auch mit den SkySat Satelliten.
Aus den täglichen Aufnahmen mit dem PlanetScope Satelliten wurden im Überflug wolkenfreie, lückenlose, radiometrisch harmonisierte multi-spektrale Zeitreihen generiert, die eine räumliche Auflösung von 3m haben. Diese sogenannten Planet Fusion Daten werden nun ausgewertet mit dem Ziel flächendeckende, räumlich differenzierte Informationen zum aktuellen Pflanzenzustand und deren zeitlicher Entwicklung für Ackerkulturen bereitzustellen. In einer ersten Phase konzentrieren diese sich auf die Bereitstellung von Informationen zur Pflanzenentwicklung.
Zudem erfolgten über ausgewählten Gebieten (Apfelbaumplantagen des Demonstrator 3), Aufnahmen mit dem sehr hoch auflösenden SkySat Satelliten, die für die Erhebung von Schlageigenschaften verwendet werden.
Datenerhebung durch OptoPrecision und die DLG Bernbrug
Wie bereits in der Saison 2021, werden auch ´22 in Bernburg die Felder fotografiert. Der Unterschied ist, dieses Jahr werden die Kameras durch einen Hexakopter getragen. Die Versuchsflächen der DLG in Bernburg eignen sich aufgrund der Überwachung sehr gut und wurden für den Versuch bewusst nicht mit Fungiziden gehen Geldrost behandelt.
Ziel ist es auch dieses Mal ein Feldausschnitt lückenlos und über mehrere Tage hinweg aufzunehmen. Die Drohne ist hierfür mit einer Multispektralkamera, einer RGB Kamera sowie mit einem Laserentfernungsmesser ausgestattet. Mit dem Aufbau sind wir in der Lage 30min Flugzeit zu realisieren.
Die Bilder sollen Aufschluss über den Zustand der Weizenpflanzen, sowie über einen möglichen Krankheitsbefall mit Geldrost geben. In den Nächsten schritten werden die Einzelbilder zu einem Gesamtbild des Feldausschnittes zusammengesetzt und die Künstliche Intelligenzen der Partner weiterentwickelt und validiert.
HHI BEGINNT DATENAUFNAHME VON OBSTPLANTAGE IN BRANDENBURG
Das Fraunhofer HHI hat mit der Datenerhebung auf der Apfelplantage eines führenden lokalen Produzenten für Obst in Brandenburg begonnen. Die Messungen erfolgen in regelmäßigen Zeitintervallen und decken einen erheblichen Teil der Pflanzreihen zur Sorte Jonagold ab. Ziel ist es, das Pflanzenwachstum im Jahresverlauf zu dokumentieren, Erntemengen abzuschätzen, Zusammenhänge mit verschiedenen internen und externen Wachstumsfaktoren aufzudecken und zu untersuchen, wie sich diese auf die wichtigsten Key Performance Indicators (KPIs) auswirken. Im ersten Schritt dienen die Daten als Grundlage für die Entwicklung neuartiger Methoden der Künstlichen Intelligenz, welche eine präzise Vermessung der Anpflanzung ermöglichen, mit dem Ziel, eine digitale Repräsentation des Schlags zu erstellen, und somit die Grundlage für die abgeleiteten Smart-Farming-Solutions darstellen.
Zur Erfassung der Daten kommt ein eigens entwickeltes Stereo-Setup mit zwei DSLR Kameras zum Einsatz, das die Extraktion von Tiefeninformation erlaubt. Durch moderne Structure-from-Motion Ansätze können die verschiedenen Einzelaufnahmen fusioniert und ein digitales Abbild der Pflanzen abgeleitet werden.
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Datenerhebung in Obstplantage
Datenerhebung in Obstplantage
Die TU Kaiserslautern und die Robot Makers GmbH untersuchen KI-Methoden zur impliziten
Durchführung einer automatisierten Bonitur von Obstplantagen. Hierfür zeichnen sie regelmäßig Daten in den Feldern des Obsthof Stockinger in Kallstadt auf. Die Vision, die den Arbeiten zu Grunde liegt, ist die Durchführung einer impliziten Bonitur beim Erledigen sonstiger Arbeiten in der Anlage oder auch gezielt durch autonome Roboter. Die gewonnenen Informationen soll der Landwirt dann bequem in seinem FMIS abrufen können.
Zur Datenerfassung wurde ein autonomes Fahrzeug der Robot Makers GmbH von der TU Kaiserslautern mit zusätzlicher Sensorik ausgestattet. Die Zusatzsensorik umfasst aktuell zwei Stereokamerasysteme sowie einen 360° LIDAR.
Mit diesem Aufbau wurden bereits mehrfach im vergangenen sowie im aktuellen Jahr Daten aufgezeichnet. Die relevanten Zeitpunkte für die Datenaufzeichnung sind dabei insbesondere:
- Anfang März – vor der Blüte
- Ende März/Anfang April – in der beginnenden Blüte
- Anfang/Mitte April – in der Vollblüte
- Ende Mai/Anfang Juni – vor dem Junifall
- Ende Juni/Anfang Juli – nach dem Junifall/vor der Ausdünnung
- Anfang Juli – nach der Ausdünnung
- Mitte Juli – mittlere Fruchtgröße
- September/Oktober – vor der Ernte
- Ende Oktober – nach der Ernte
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