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Drohnenbasierte Kennartenbestimmung mit anyA von Sumi Agro: KI erkennt Kennarten
Drohnenbasierte Kennartenbestimmung mit anyA von Sumi Agro: KI erkennt Kennarten
Im Rahmen der GAP gibt es in Deutschland beim Nachweis spezifischer Kennarten auf Grünland eine Prämie in Höhe von 190 Euro pro Hektar. Zum Erkennen der geforderten Pflanzen bietet Sumi Agro eine KI-basierte Drohnenauswertung an.
Zugegebenermaßen waren wir zunächst skeptisch: Ob eine Drohne aus 22 m Höhe individuelle Pflanzenarten in verschiedenen Wuchsstadien bestimmen kann? Der Anbieter geht sogar noch einen Schritt weiter und wertet abhängig von den Bestimmungen der jeweiligen Bundesländer aus, ob die geforderten Kennarten innerhalb der definierten Korridore nachzuweisen sind. Und ganz trivial ist das nicht: Denn jedes Bundesland fordert unterschiedliche Kennarten, und auch der Transektverlauf — also die definierte Linie auf denen die Kennarten zu finden sein müssen — ist nicht einheitlich definiert. In Summe aller Bundesländer gibt es mehr als 230 Kennarten, die anyA laut Anbieter alle finden soll. Doch der Reihe nach.
Zeitpunkt auswählen
Die Wuchsdynamik der Bestände fordert die Auswahl des korrekten Zeitpunkts zum Überfliegen am ehesten heraus. Der Anbieter empfiehlt einen 20 bis 40 cm hohen Bestand, im besten Fall vor dem ersten Schnitt. Alternativ kann auch ein Einsatz z. B. nach der ersten Mahd sinnvoll sein. Nach Erfahrungen des Anbieters sind dann zuweilen sogar andere Kennarten zu finden.
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Zugegebenermaßen waren wir zunächst skeptisch: Ob eine Drohne aus 22 m Höhe individuelle Pflanzenarten in verschiedenen Wuchsstadien bestimmen kann? Der Anbieter geht sogar noch einen Schritt weiter und wertet abhängig von den Bestimmungen der jeweiligen Bundesländer aus, ob die geforderten Kennarten innerhalb der definierten Korridore nachzuweisen sind. Und ganz trivial ist das nicht: Denn jedes Bundesland fordert unterschiedliche Kennarten, und auch der Transektverlauf — also die definierte Linie auf denen die Kennarten zu finden sein müssen — ist nicht einheitlich definiert. In Summe aller Bundesländer gibt es mehr als 230 Kennarten, die anyA laut Anbieter alle finden soll. Doch der Reihe nach.
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Die Wuchsdynamik der Bestände fordert die Auswahl des korrekten Zeitpunkts zum Überfliegen am ehesten heraus. Der Anbieter empfiehlt einen 20 bis 40 cm hohen Bestand, im besten Fall vor dem ersten Schnitt. Alternativ kann auch ein Einsatz z. B. nach der ersten Mahd sinnvoll sein. Nach Erfahrungen des Anbieters sind dann zuweilen sogar andere Kennarten zu finden.
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Durch das fortlaufende Training der künstlichen Intelligenz, die zur Bestimmung der Kennarten genutzt wird, erkennt das Portal mittlerweile viele Arten sowohl im vegetativen als auch im generativen Stadium.
Bei ganz speziellen Pflanzen funktioniert die Zuordnung anhand ausgebildeter Blütenstände dennoch am sichersten.
Wichtig für die Erkennung ist ein möglichst offener Blick von oben in den Bestand. Vor allem sehr dichte oder liegende Gräser bringen das System an die Grenze — ähnlich wie beim Bonitieren mit dem bloßen Auge auch.
Feldgrenzen hochladen
Zum Ablauf: Sobald Sie sich für eine Überfliegung entschieden haben, buchen Sie online einen Termin auf anya.de. Im Laufe des Buchungsprozesses laden Sie Ihre Feldgeometrien z. B. aus Ihrem Agrarantrag hoch, woraufhin Sumi Agro auf Grundlage der landesspezifischen Vorgaben eine Flugbahn für die Drohne errechnet. Möglich sind Shape- und KML-Dateien für den Upload. Folglich überfliegt die Drohne anschließend auch nur den Bereich, der als Transekt für die Kennartenbestimmung gefordert ist.
Bei uns hat der Datenupload aus einem niedersächsischen Agrarantrag nicht funktioniert, woraufhin uns der Anbieter einen E-Mailversand anbot. Die Flächen müssen mindestens 1 ha groß sein, und als Kosten fallen pauschal 50 Euro/ha an.
Zwischen Upload und Flugeinsatz sollte man mindestens drei Tage für die Bearbeitung einplanen. In der Zwischenzeit beauftragt der Anbieter einen örtlichen Drohnenpiloten und generiert die Flugrouten.
Geplante Flugroute
Im Rahmen der Flugplanung berücksichtigt der Anbieter unter anderem Wohnbebauungen, Windräder, Hochspannungsleitungen oder sonstige Sperrgebiete. An bewohnte Grundstücke und Bahntrassen dürfen die Piloten auf bis zu 10 m heranfliegen. Auch wenn die genutzten Drohnen (DJI M300 mit einer H20-Kamera) prinzipiell 15 km Reichweite hätten, werden sie ausschließlich auf Sicht geflogen.
Am Flugtag muss das Wetter passen: Vor allem Regen und Wind sind unerwünscht. Regen verfälscht die optische Darstellung der Pflanzen und Wind sorgt für unscharfe Fotoaufnahmen. Entsprechend sollte man sich zwischen Flugtermin und Mähzeitpunkt auch hierfür einen zeitlichen Puffer einräumen, um flexibel mit dem Wetter arbeiten zu können. Den finalen Flugtermin bestimmt der Pilot daher autark; der Landwirt bzw. Auftraggeber muss hierfür nicht vor Ort sein.
Wir waren trotzdem bei der Überfliegung dabei und haben dem Piloten beim Überfliegen von drei Flächen über die Schulter geschaut: Eine Wiese nach dem ersten Schnitt mit etwa 40 cm hohem Aufwuchs, eine weitestgehend abgegraste Weide und eine dritte Wiese mit kurz zuvor gemähten und ungemähten Teilstücken.
Der Flugvorgang ist schnell abgehandelt. Für 1 ha braucht die Drohne je nach Zuschnitt etwa 1 bis 2 Minuten. Hierbei fliegt sie konstant auf 22 m Höhe, wobei ein Lasersensor in der Kamera die Höhenführung übernimmt.
Während des Flugvorgangs nimmt die Kamera kontinuierlich hochauflösende Fotos auf, die anschließend überlagernd die komplette Flugbahn abbilden. Auf den Fotos kann die später eingesetzte Software selbst kleinste Pflanzenbestandteile mit bis zu 2 x 2 mm Größe erkennen.
Apropos Software: Zunächst lädt der Drohnenpilot die Fotos in eine Cloud. Von dort greift das Onlineportal anyA auf die Daten zu und wertet sie mit Hilfe der KI aus. Hierbei betrachtet die KI vollkommen autark die aufgenommenen Fotos und gleicht jede einzeln darauf zu erkennende Pflanze mit angelernten Modellen ab.
Und siehe da: Auf allen drei Flächen hat anyA Kennarten gefunden. Selbst auf dem bis dato ungemähten Teilstück, in dem das mittlerweile stark holzige und überständige Gras ineinander gefallen war, hat anyA auf dem Grund Kennarten erkannt. Auch auf der abgegrasten Weide kamen geforderte Kennarten zutage. Die gefundenen Arten weist der Anbieter dem Landwirt übersichtlich in einem pdf-Dokument aus.
Doppelte Dokumentation
Das ausgestellte Dokument — samt GPS- Position und hinterlegtem Fotonachweis — reicht aktuell leider nicht als Nachweis gegenüber den Prüfbehörden aus. Teilweise fordern die Bundesländer die Nachweise in Papierform, teilweise auch anhand georeferenzierter Fotonachweise in ihren länderspezifischen Kontrollapps.
Dennoch erleichtert anyA den Nachweis ungemein: Anhand der ausgewiesenen Koordinaten kann man sich mit seinem Smartphone — je nach GPS-Genauigkeit des Mobiltelefons — auf wenige Meter zu den Kennarten leiten lassen. Anschließend ist zum Beispiel der Fotonachweis mit Hilfe der Kontrollapps schnell gemacht. So erspart man sich vor allem eins: Kostbare Zeit zum Suchen der Pflanzen, was je nach Größe und Geometrie der Flächen nicht zu unterschätzen ist.
Das Portal anyA
Mit anyA bietet Sumi Agro — eigentlich Anbieter von Pflanzenschutzmitteln — weitaus mehr an als die Kennartenbestimmung als Dienstleistung. Weitere Informationen finden Sie z. B. im Beitrag „Drohnenobservation für gesunde Pflanzen“ (profi 5/2022).
Wir fassen zusammen
Die Kennartenbestimmung mit Hilfe von anyA ist für verschiedene Grünlandbetriebe interessant: Zum Beispiel für Höfe, bei denen die Zeit zum manuellen Bonitieren fehlt. Denn selbst mit Apps zur Pflanzenbestimmung wie Flora Incognita ist der Zeitaufwand für das manuelle Suchen und Finden immens.
Ebenso gut geeignet sehen wir anyA für Betriebe, die unsicher in der Pflanzenbestimmung sind. Hier bietet anyA eine ungemeine Hilfestellung, um von den durchaus lukrativen Förderprogrammen zu partizipieren. Auch wenn die Auswertung nicht als Nachweispflicht gegenüber den Kontrolleinrichtungen gilt, ist sie für den Landwirt dennoch ein geeignetes Instrument, um den Nachweis zügiger abzuhandeln — egal, ob auf Papier oder per App.
