In Obstplantagen im Alten Land südlich von Hamburg testen Wissenschaftler zusammen mit Praktikern Künstliche Intelligenz mit vielfältigen Möglichkeiten.
- Projekt SAMSON
- Blühstärke erkennen und Früchte zählen
- KI schützt Obstplantagen
- Roboter weiterentwickelt
Im Forschungsprojekt SAMSON wollen Wissenschaftler den Obstbau mit Hilfe digitaler Lösungen, Künstlicher Intelligenz (KI) und Automatisierung effizienter und zukunftsfähiger machen. Gefördert wird das Projekt vom Bundesministerium für Ernährung, Landwirtschaft und Heimat (BMLEH) und läuft bis Ende Dezember 2027. Ziel ist es, Arbeitsprozesse im Obstbau zu erleichtern, Ressourcen besser zu nutzen und Obst widerstandsfähiger gegenüber klimatischen und Betriebe gegenüber wirtschaftlichen Herausforderungen zu machen. Die Projektpartner arbeiten eng mit Obstbauern aus dem Alten Land in Niedersachsen zusammen, um praxisnahe Lösungen zu entwickeln. Beteiligt sind neben wissenschaftlichen Einrichtungen wie dem Fraunhofer-Institut IFAM, der Hochschule für Angewandte Wissenschaften Hamburg, der Hochschule 21 und der TU Hamburg auch der Obstbauversuchsring des Alten Landes.
Ein zentraler Baustein des Projekts ist eine Sensorbox, die am Traktor montiert wird und während der normalen Feldarbeit Daten sammelt. Sie erfasst mit Kameras, GPS und weiteren Sensoren Bild- und Positionsdaten von jedem Baum. Diese Daten dienen als Grundlage für weitere digitale Anwendungen und bilden den ersten Schritt zur automatisierten Analyse der Baum- und Obstentwicklung.
Blühstärke erkennen und Früchte zählen
Die Erkennung der Blühstärke ist für den Ertrag entscheidend. Bisher ist dies sehr arbeitsintensiv und ungenau. SAMSON kombiniert nun die automatische Datenerfassung mit KI-Analysen. Die KI klassifiziert die Blühintensität jedes Baums nach einer Skala und erstellt daraus digitale Karten, die zeigen, wo und wie stark ausgedünnt werden sollte. Erste Versuche mit Apfelbäumen der Sorte „Elstar“ zeigen, dass diese Methode sehr gut mit manuellen Bewertungen übereinstimmt.
Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Zählung und Vermessung von Früchten. Die KI kombiniert Kamera- und GPS-Daten, um jede einzelne Frucht einem Baum zuzuordnen und Doppelerfassungen zu vermeiden. Dadurch werden die Prognosen, wie viele Äpfel in diesem Jahr geerntet werden können, genauer als bei bisherigen Methoden.
KI schützt Obstplantagen vor Krankheiten, Schädlingen und Frost
Mit Hilfe von KI-Algorithmen soll auch das Erkennen von Krankheiten und Schädlingen automatisiert werden. Dabei werden Bilder aus der Sensorbox analysiert, um frühzeitig typische Schadbilder zu erkennen und geografisch genau zuzuordnen. Dies ermöglicht gezielteres Eingreifen und reduziert den Einsatz von Pflanzenschutzmitteln. Erste Ergebnisse sind vielversprechend, müssen laut den Wissenschaftlern aber noch weiter verfeinert werden.
Im Rahmen des Projekts testen die Forscher auch Frostwarn- und Beregnungssysteme, die Temperatur- und andere Wetterdaten über Funktechnologien sammeln und melden. Ziel ist eine frühere und präzisere Reaktion auf Frostereignisse sowie eine ressourcenschonendere Frostschutzbewässerung.
Autonomer Roboter zur Arbeitserleichterung
Überdies haben die Wissenschaftler den bereits vor einigen Jahren entwickelten Roboter „AurOrA“ weiterentwickelt. Dieser kann verschiedene Arbeiten im Obstgarten selbstständig ausführen: etwa die Sensorbox transportieren, Unkraut entfernen, junge Bäume wässern oder Erntekisten bewegen. Die neueste Roboterplattform ist leichter und stabiler als zuvor und kann Arbeitszeiten reduzieren sowie körperliche Belastung verringern.
