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Publikation

Auf dem Weg zu einer KI-gestützten Gewässer- und Wasseransammlungsdetektion zur adaptiven Steuerung von Pflanzenschutz- und Düngerapplikation auf Landmaschinen

Christoph Tieben; Robert Rettig; Benjamin Kisliuk; Andrej Lejman; Christoph Manß; Kai A. von Szadkowski; Martin Atzmueller
In: Informatik in der Land-, Forst- und Ernährungswirtschaft -- Referate der 46. GIL-Jahrestagung. Jahrestagung der Gesellschaft für Informatik in der Land-, Forst- und Ernährungswirtschaft (GIL-2026), Gesellschaft für Informatik e.V. 2026.

Zusammenfassung

Die zunehmenden regulatorischen Anforderungen an den Umwelt- und Gewässerschutz stellen Landwirte vor große Herausforderungen, insbesondere bei der Ausbringung von Pflanzenschutzmitteln (PSM) und Düngemitteln in der Nähe von Gewässern. Die derzeit eingesetzten statischen Verfahren, die auf Kartenmaterial oder manuellen Stichproben basieren, sind für die moderne, automatisierte Landwirtschaft nicht ausreichend. Eine adaptive Steuerung soll diese Problematik adressieren, mittels eines sensorbasierten KI-Systems zur Echtzeiterkennung von Gewässern und temporären Wasseransammlungen in landwirtschaftlichen Umgebungen. Ziel ist es, die Ausbringung von PSM und Düngemitteln dynamisch zu steuern und so die Einhaltung gesetzlicher Vorgaben zu gewährleisten – unabhängig von GNSS oder vorhandenen Geodaten. Dazu werden Edge-KI-Modelle für energieeffiziente Hardware sowohl trainiert als auch evaluiert. Eine modulare Sensorbox mit RGB-D-, LiDAR- und Multispektralsensorik wird entwickelt und unter realen Bedingungen getestet. Die KI-Entwicklung kann dabei durch synthetische Daten-generierung, basierend auf photorealistischen Simulationen und teilautomatisierte Annotation beschleunigt werden. In diesem Beitrag werden die entsprechenden Konzepte, erste Ergebnisse sowie notwendige Schritte zur Entwicklung einer adaptiv gesteuerten Feldspritze diskutiert.

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