SAMSON – Smarter Obstanbau
Konzeptdarstellung des Obstbau-Zukunftsbetriebs im Alten Land: Digitale Vernetzung, autonome Maschinen und KI-basierte Auswertealgorithmen werden auf dem Experimentierfeld im Projekt SAMSON erforscht (© Fraunhofer IFAM).
Wetterstationen
Erfahren Sie, wie vernetzte Wetterstationen den Erwerbsobstbau im Alten Land revolutionieren.
Optimieren Sie Ihre Anbaumethoden und steigern Sie Ihre Ernteerträge mit präzisen Echtzeit-Wetterdaten.
Entdecken Sie die Zukunft des Erwerbsobstbaus im Alten Land mit vernetzten Wetterstationen.
Diese innovative Technologie ermöglicht es Obstbauern nicht nur das Wetter in Echtzeit zu überwachen und ihre Anbaumethoden entsprechend anzupassen, sondern eine feinere Auflösung des Temperaturverhaltens auf den Anbauflächen zu erhalten.
Durch die präzisen Daten lassen sich Bewässerungsbedarf optimieren, Schädlingsbefall frühzeitig erkennen und die Erntezeiten genau planen. Die vernetzten Wetterstationen liefern genaue Informationen über Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Niederschlag und Windgeschwindigkeit.
Mithilfe von Sensoren und einer benutzerfreundlichen Plattform können Obstbauern die Daten jederzeit und überall abrufen. Dies ermöglicht eine effiziente und nachhaltige Bewirtschaftung der Obstplantagen.
Die Entwicklungen helfen den Obstbauern des Alten Landes und darüber hinaus dabei, ihre Erträge zu steigern und gleichzeitig die Umweltauswirkungen zu minimieren.
Erleben Sie die Zukunft des Obstbaus und maximieren Sie Ihre Ernteerträge mit vernetzten Wetterstationen!
Digitaler Zwilling
Erleben Sie, wie künstliche Intelligenz die digitale Zwillingstechnologie für jeden Apfelbaum ergänzt.
Analysieren und optimieren Sie den Gesundheitszustand Ihrer Bäume basierend auf Bilderkennung und erhalten Sie präzise Handlungsempfehlungen.
Tauchen Sie ein in die faszinierende Welt der digitalen Zwillinge für jeden einzelnen Apfelbaum, verstärkt durch die Potenziale künstlicher Intelligenz.
Mit dieser innovativen Technologie können Obstbauern nicht nur den gesamten Lebenszyklus ihrer Anbausysteme verfolgen und verwalten, sondern auch auf Basis von Fotos detaillierte Analysen und Kennzahlen ableiten.
Durch die Integration von künstlicher Intelligenz können Obstbauern mithilfe von Bilderkennungsalgorithmen den Gesundheitszustand jedes einzelnen Apfelbaums automatisch bewerten.
Die künstliche Intelligenz erkennt potenzielle Krankheiten, Schädlingsbefall oder Nährstoffmängel und liefert präzise Handlungsempfehlungen. Dadurch können Obstbauern gezielt Maßnahmen ergreifen, um die Gesundheit und das Wachstum ihrer Apfelbäume zu optimieren.
Die Kombination aus digitalen Zwillingen und künstlicher Intelligenz ermöglicht eine präzise und effiziente Bewirtschaftung der Obstplantagen.
Tauchen Sie ein in die Zukunft des Apfelbaums und nutzen Sie das Potenzial von künstlicher Intelligenz, um Ihre Anbausysteme zu optimieren und den Ertrag zu steigern!
Schadeinflüsse
Schadeinflüsse auf Baum und Frucht erkennen, bevor das menschliche Auge diese Einflüsse sieht.
Die kontrollierte Durchführung von individuellen Maßnahmen an jedem einzelnen Baum wird im Projekt SAMSON als einer der Hauptziele angestrebt. Teilweise sind konkrete Befallsbilder erst spät bestimmbar, die Ursachen sind jedoch bereits im Frühstadium des Wachstumszyklus erkennbar. Hierbei ermöglicht eine zeitlich entkoppelte Erfassung mithilfe von optischen Sensorsystemen die digitale Modellierung jedes einzelnen Baums.
Unter KI-gestützter Auswertung können die gesammelten Daten in einem nächsten Schritt verarbeitet werden. Als Resultat werden Handlungsempfehlungen zur optimalen Pflanzenpflege generiert.
Als Forschungsgrundlage werden zunächst Schädlinge und Krankheiten untersucht, die auch durch das menschliche Auge gut erkennbar sind. Hierzu gehören Schädlinge wie: Obstbaumkrebs, Apfelmehltau und Blutlaus.
Die optisch sehr markanten Eigenschaften werden durch die Sensorik aufgenommen, wodurch die KI-Auswertung eine höhere Chance bei der Schaderkennung besitzt und daraus resultierend bessere Empfehlungen generieren kann. Viele Schäden können schon mit einfachen RGB Kameras erkannt werden.
Zusätzlich kann dann der Einsatz einer Multispektralkamera helfen, um die Forschung in nicht sichtbare Spektralbereiche zu erweitern. Hierbei kann z.B. der Wassergehalt oder die Reflexion von Chlorophyll besser verdeutlicht werden, um frühzeitige Defizite der Bäume zu erkennen. Um die Untersuchung auf alle unterschiedlichen Merkmale eines Baumes richten zu können, müssen die Sensordaten in einem ersten Schritt vorverarbeitet werden. Hierbei kann der Hintergrund eines Bildes herausgeschnitten werden, sodass der Schwerpunkt im Bild auf Äste, Stamm, Blätter und Äpfel gelegt wird.
Vorhersagemodelle
Im SAMSON Projekt werden Vorhersagemodelle für den Apfelanbau konzipiert und auf Grundlage bestehender Daten entwickelt.
Diese Modelle nutzen prädiktive und präskriptive Analysemethoden, um unter Berücksichtigung externer Einflüsse wie Wetterbedingungen, Umweltverhältnisse und Schädlingsvorkommen zuverlässige Prognosen zu erstellen.
Ziel ist es, Landwirten durch Handlungsempfehlungen eine optimierte Entscheidungsunterstützung zu bieten.
Die Verfahren zur Erstellung der Modelle integrieren fortschrittliche Techniken des Maschinellen Lernens und Deep Learning.
Ein besonderer Fokus liegt auf der Erklärbarkeit und Transparenz der Ergebnisse, unterstützt durch Ansätze aus dem Bereich der Explainable AI. Dies gewährleistet die Nachvollziehbarkeit, Interpretierbarkeit und Transparenz der Vorhersagen für Anwender.
Ein spezifisches Modell zur Vorhersage der Apfelqualität und des Ertrags ermöglicht Landwirten, auf der Grundlage der Trackingdaten Ertragsschätzungen für Baumgruppen oder einzelne Bäume vorzunehmen.
Das vorrangige Bestreben ist es, durch innovative Ansätze eine merkliche Steigerung der Effizienz und eine nachhaltige Entwicklung im Apfelanbau zu bewirken.
Frostschutz
Erfahren Sie, wie vernetzte Pumpen, Wetterstationen und ein smartes Farm-Managementsystem das Wassermanagement und den Frostschutz automatisieren.
Optimieren Sie Ihre Bewässerungsmaßnahmen und minimieren Sie Frostschäden für maximale Ernteerträge.
Tauchen Sie ein in die Welt des automatisierten Wassermanagements und Frostschutzes mit vernetzten Pumpen, flächendeckenden Wetterstationen und einem intelligenten Farm-Managementsystem.
Diese innovative Technologie ermöglicht es Obstbauern, ihre Bewässerungs- und Frostschutzmaßnahmen effizienter und präziser zu gestalten. Durch die Vernetzung der Pumpen mit einem smarten Farm-Managementsystem können Obstbauern den Wasserbedarf ihrer Felder in Echtzeit überwachen und die Bewässerung automatisch anpassen.
Gleichzeitig liefern flächendeckende Wetterstationen genaue Informationen über Temperatur, Niederschlag und Windgeschwindigkeit. Das intelligente Farm-Managementsystem nutzt diese Daten, um Frostgefahr frühzeitig zu erkennen und entsprechende Schutzmaßnahmen zu aktivieren. Dadurch werden die Ernteerträge optimiert und Frostschäden minimiert.
Die Automatisierung des Wassermanagements und des Frostschutzes spart Zeit, Ressourcen und Arbeitsaufwand für die Landwirte. Tauchen Sie ein in die Zukunft des Wassermanagements und Frostschutzes und nutzen Sie vernetzte Pumpen, flächendeckende Wetterstationen und ein smartes Farm-Managementsystem, um die landwirtschaftlichen Prozesse zu optimieren!
Apfelqualität
Ein fortschrittliches Tracking-System für Äpfel wird entwickelt, um Parameter zur Bestimmung des Erntebestands vom Zeitpunkt der Ernte bis zum Verlassen des Betriebsgeländes nachzuverfolgen.
Dieses System verbindet detaillierte Daten über die Qualität der Äpfel mit Wachstumsinformationen der Bäume, wie Standort, Baumsorte, Düngung, Bewässerungs- und Pflanzenschutzmaßnahmen.
Durch die Einrichtung einer spezialisierten Datenbank und einer hochpräzisen Trackinglösung wird es möglich, jeden Apfelbaum individuell zu analysieren und dessen Qualität direkt mit den Anbaupraktiken zu verknüpfen.
Die Bewertung der Apfelqualität nach der Ernte ist maßgeblich für eine tiefgreifende Auswertung des Einflusses von Bewässerung und Pflanzenschutz auf den Ertrag.
Hierzu werden KI-Analysemethoden verwendet, um die Äpfel in einem ersten Schritt zu erfassen und danach durch einen Segmentierungsansatz genauer zu analysieren.
Erst durch eine präzise Trackinglösung ist es möglich, diese Qualitätsdaten räumlich hoch aufgelöst zu erfassen und die durchgeführten Anbaumaßnahmen zu analysieren, zu bewerten und im nächsten Wachstumszyklus zu optimieren.
für Ernteprognose und Schädlingsbefall
Autonome Fahrzeuge
Autonome Schlepper, die auf den Flächen Kultivierungsmaßnahmen durchführen:
Das Akronym AurOrA steht für Autonomer Obstplantagenhelfer Altes Land und gleichzeitig ist es auch der Name eines autonomen Roboters, der eine Reihe von Funktionen, die Effizienz, Nachhaltigkeit, Produktivität mit einhergehende Bodenschonung verspricht. Die Optimierung des bestehenden Systems und auch logische Weiterentwicklung erfolgt im Rahmen des SAMSON-Projektes.
Das System navigiert mit hoher Genauigkeit durch die Baumreihen und stellt sicher, dass jede Apfelkiste unbeschadet ihr Ziel erreicht. Darüber hinaus verfügt das Fahrzeug über die Kapazität, einen Standard-Wassertank (IBC Container mit ca. 1000 L) zu transportieren. Dadurch wird AurOrA zu einem entscheidenden Werkzeug für die gezielte und präzise Bewässerung einzelner Bäume.
Die Integration von AurOrA in die landwirtschaftliche Praxis bringt vielfältige Vorteile mit sich: Der präzise Transport der Apfelkisten minimiert den Abfall und beschleunigt den Ernteprozess, was zu einer höheren Effizienz und einem geringeren Arbeitsaufwand führt. Darüber hinaus optimiert die Fähigkeit, Bäume punktgenau zu bewässern, den Wasserverbrauch und fördert einen nachhaltigen Anbau. Dieser ganzheitliche Ansatz führt zu höheren Erträgen, einem verbesserten Ressourcenmanagement und letztlich zu einem umweltbewussteren und nachhaltigeren landwirtschaftlichen Betrieb.
Das Design von AurOrA wurde sorgfältig entwickelt und umgesetzt, um das Gelände von Obstplantagen zu durchqueren und gleichzeitig die Integrität des landwirtschaftlichen Bodens zu schützen. Das System ist mit einer Reihe hochmoderner Sensoren, darunter Encoder, LiDAR, GPS, IMU und Ultraschallsensor ausgestattet. Dadurch ist es möglich, eine mehrdimensionale Datenerfassung sowie –Analyse umzusetzen. Dieses wiederum ermöglicht es AurOrA, autonom zu navigieren, Hindernisse zu erkennen, die Umgebung zu kartieren und optimale Wege zu planen und zu befahren.
AurOrA wird entwickelt, um sowohl vorhandene als auch zu erwartende Herausforderungen der Apfelbauern zu überwinden, was dazu beiträgt, die Umwelt zu schützen, mehr Gewinn zu generieren und eine qualitativ hochwertige und nachhaltige Apfelproduktion sicherzustellen.
