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Der Pflanzenbau erfordert Wissen in Verbindung mit intelligenten Verfahren. Die Zusammenf¨¹hrung r?umlich und zeitlich hochaufgel?ster Daten (insbesondere basierend auf bildgebenden Sensorsystemen) und deren Interpretation sind wesentliche Innovationstreiber f¨¹r die Realisierung nachhaltigerer Prozesse. Die Potenziale gehen dabei ¨¹ber ?konomische Zielgr??en oder Steigerung der Automatisierungsgrade vor dem Hintergrund des Fachkr?ftemangels hinaus: Sie sind wesentliche Werkzeuge f¨¹r ?kologische Verbesserungen. Beispiele hierf¨¹r sind die Einsparung von Ressourcen (z. B. Pflanzenschutzmittel), selektive Prozesse (Ernte, Einzelpflanzenbehandlung), die Integration von Bl¨¹hregionen in Pflanzenbest?nde oder Mischkulturen.

Bereits heute ist das Potenzial hochautomatisierter Maschinen mit einer Vielzahl von sensorbasierten Assistenzsystemen zur Verbesserung von Leistungsf?higkeit, Effizienz und der Reduktion von Umweltbelastungen erkennbar. Dar¨¹ber hinaus kann der Mensch ¨C in seiner Rolle als Maschinenbediener ¨C zunehmend den Arbeitsprozess optimieren. Erfahrungen aus dem Automobilbereich k?nnen in Teilbereichen hilfreich sein, jedoch beschr?nken sich die, in diesem Zusammenhang definierten Autonomie-Level auf die Navigation, w?hrend die erhebliche Komplexit?t der landwirtschaftlichen Arbeitsprozesse auf dem Feld nicht ber¨¹cksichtigt ist.

Neben der Systemintegration in die landwirtschaftliche Praxis stellt die fehlende Verf¨¹gbarkeit robuster Sensorsysteme ein ma?gebliches Hindernis zur Markteinf¨¹hrung nachhaltiger autonomer Systeme im Pflanzenbau dar. Angesichts der Vielzahl variabler (St?r)-Gr??en auf dem Feld (Wachstumsstadien, Bodeneigenschaften, Unkr?uter/Beikr?uter, Staub, Sonnenlicht, Feuchtigkeit, Vibrationen, Temperatur, Maschineneinfluss oder Hindernisse) sind die Herausforderungen an die Sensoren erheblich. Daher stellen robuste Algorithmen zur Interpretation der Sensordaten im Sinne von Handlungsanweisungen einen wesentlichen Flaschenhals bei der Zulassung autonomer Systeme im Pflanzenbau dar. Gerade die gro?e Variabilit?t der Randbedingungen bietet jedoch vielversprechende Chancen f¨¹r Methoden der K¨¹nstlichen Intelligenz (KI).

In dem Projekt soll daher die KI zwischen ¨C m?glichst reproduzierbaren ¨C Sensorrohdaten und der Umsetzung in Handlungsanweisungen mit unterschiedlichen Landmaschinen stehen. Zur Generierung einer ¨C relativ zu landwirtschaftlichen Verfahren ¨C hohen Reproduzierbarkeit (und Vergleichbarkeit) der Sensoren wird ein Outdoor-Versuchsfeld mit Schienensystemen und Datenkommunikation aufgebaut. Die Rohdaten unter variablen Feld-, Wetter- und Pflanzenbedingungen stehen damit zusammen mit Metadaten zur Anwendung und Evaluation von KI-Methoden zur Verf¨¹gung. Wesentlich ist dabei die Maschinenunabh?ngigkeit der Dateninterpretation, die der Methodik ein erhebliches Transfer- und Praxispotenzial erm?glicht. Erfolgversprechende Sensor-Algorithmus-Kombinationen werden dann gezielt auf verschiedenen Maschinen der Landtechnik-Projektpartner (Pflanzenbau, Gr¨¹nland) und einem autonomen System exemplarisch hinsichtlich des zus?tzlichen Einflusses maschinenspezifischer St?rgr??en evaluiert.