Sen­sor­ba­sier­te Cha­rak­te­ri­sie­rung von Pflan­zen­be­stän­den

Der Forschungsbereich „Sensorbasierte Charakterisierung von Pflanzenbeständen“ befasst sich mit der Verarbeitung von räumlichen Daten unterschiedlicher Sensoren zur Analyse von Parametern wie Ertrag, Qualität und Bestandszusammensetzung von Pflanzenbeständen. Ausgehend von Arbeiten mit Ultraschallsensoren zur Bestandshöhenmessung werden am Fachgebiet GNR seit rund 15 Jahren Laser und spektrale Sensoren für die Messung agronomisch relevanter Pflanzeneigenschaften eingesetzt.

Einen Schwerpunk des Forschungsbereichs bildet die Analyse von Grünland- und Ackerkulturen mittels drohnengestützter multispektraler und hyperspektraler Aufnahmen. Zudem werden terrestrische Laserdaten und Echtfarbenbilder für die Erstellung von 3D-Modellen zur Biomasse-Schätzung genutzt. Auf größerer räumlicher Skala werden Satellitenbilder zur Landnutzungsanalyse eingesetzt. Geografische Informationssysteme (GIS) und Methoden des Maschinellen Lernens dienen als Werkzeuge zur Analyse der fernerkundlichen Daten.

Anwendungsfelder der obengenannten Methoden sind beispielsweise:

  • Erhaltung der Artenvielfalt von Grünland (DBU Rhön)
  • Untersuchung der raum-zeitlichen Variabilität von Pflanzenbeständen (SIGNAL, GreenDairy)
  • Landnutzungsanalyse (FOR2432, SYMOBIO)

Ansprechpartner für den Forschungsbereich sind Dr. Jayan Wijesingha, M.Sc. Matthias Wengert und Dr. Damian Schulze-Brüninghoff.

Punkwolken eines Lupine-invadierten Grünlandbestands im Frühjahr und Sommer. Die Analyse der hochaufgelösten Punktwolken ermöglicht die Ableitung des Grünlandertrags