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Frühzeitige Erkennung von Pflanzenkrankheiten mittels Satellitendaten
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Datum
2025
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Verlag
Gesellschaft für Informatik e.V.
Zusammenfassung
Die Blattfleckenkrankheit Cercospora beticola bedroht den Zuckerrübenanbau weltweit und kann Zuckerertragsverluste bis zu 69 % verursachen. Um den Befall automatisiert zu erkennen, wird die Nutzung künstlicher Intelligenz (KI) und Fernerkundung mittels Satellitendaten untersucht. Hyperspektrale und multispektrale Daten, besonders der Sentinel-2-Satelliten, ermöglichen in Kombination mit Deep Learning eine Analyse der Krankheitsindikatoren. Feldmessungen und spektrale Analysen zeigten deutliche Unterschiede zwischen gesunden und befallenen Pflanzen, vor allem im Spektralbereich 700-1000 nm. Erste Ergebnisse bestätigen, dass KI-basierte Modelle den Befall auf großen Anbauflächen zuverlässig erfassen und so manuelle Kontrollen reduzieren.