Zuckerrübe an Smartphone

Automatische Erkennung von Blattkrankheiten

Die Erkennung von Blattkrankheiten an Zuckerrübenblättern wird ab dieser Anbauperiode durch eine neue App „ISIP Rübenblatt-Scan“ wesentlich erleichtert. Dr. Benno Kleinhenz, Zentralstelle der Länder für EDV-gestützte Entscheidungshilfen im Pflanzenschutz (ZEPP), und Dr. Reinhard Sander, Informationssystem Integrierte Pflanzenproduktion (ISIP), erläutern, wie sie funktioniert.

Bisher konnten Zuckerrüben-Blattkrankheiten auf dem Feld nur durch den Vergleich mit Bildmaterial, das sich auf Broschüren oder in Smartphone basierten Apps befand, identifiziert werden. Diese neue App ist dagegen in der Lage, Blattkrankheiten an Zuckerrübenblättern automatisch zu erkennen. Die App wird sowohl im Google Playstore als auch im Apple App Store unter dem Namen „Rübenblatt-Scan“ bereitgestellt.

Installation und Bedienung der App

Nach der üblichen Installationsprozedur kann die App sofort verwendet werden. Beim erstmaligen Aufruf wird abgefragt, ob die Standorterkennung seitens des Smartphonebesitzers zugelassen wird. Falls der Standorterkennung zugestimmt wird, wird das Prognoseergebnis anonymisiert, also ohne die Übertragung von Nutzerdaten in eine Datenbank eingetragen. Das regionale Auftreten der Blattkrankheiten im Verlauf der Anbauperiode soll dann später wissenschaftlich ausgewertet werden, um die Prognose des zukünftigen Auftretens verbessern zu können. Die App ist aber auch funktionsfähig wenn die Standorterkennung abgelehnt wird.

Die Bedienung der App ist sehr einfach gehalten und es sind nur vier Schritte nötig, um die einzelnen Blattkrankheiten diagnostizieren zu können. Aktuell werden folgende Blattflecken erkannt: Cercospora, Rübenrost, Ramularia, Phoma, Pseudomonas und unspezifische Blattflecken (Löcher oder Verschmutzungen am Blatt). Um eine vollständige Diagnose durchführen zu können, ist eine aktive Internetverbindung nötig. Wenn diese Voraussetzung erfüllt ist, kann es sofort losgehen.

Im ersten Schritt muss das Blatt aus nächster Nähe bildschirmfüllend fotografiert werden. Es ist aber auch möglich, Fotos, die zu einem früheren Zeitpunkt geschossen wurden, nachträglich untersuchen zu lassen. Dazu wird im Menü „Aus Sammlung wählen“ angeboten. Im zweiten Schritt wird dann das Bild von der Software in der Kamera auf befallsverdächtige Flecken untersucht.

Wenn viele Blattflecken gefunden werden, kann der Anwender im dritten Schritt neben der automatischen Auswahl auch selbst noch mal bestimmen, welche Blattflecken genau untersucht werden sollen. Die befallsverdächtigen Zonen werden von der App ausgeschnitten und an einen Internet-Server geschickt. Dies ist nötig, da die genaue Identifikation der Blattflecken sehr große Rechenkapazitäten erfordert, die auf den heute handelsüblichen Smartphones noch nicht zur Verfügung stehen. Nach wenigen Sekunden Rechenzeit schickt der Server dann die Antwort und die Krankheiten, die gefunden wurden, werden angezeigt.

Darstellung möglicher Bekämpfungsmaßnahmen

Zusätzlich wird die Genauigkeit der Diagnose angezeigt, indem die Wahrscheinlichkeit für eine richtige Identifikation der Krankheit in Prozent angegeben wird. Damit ist die Identifikation auch schon abgeschlossen. Innerhalb der App werden dann durch Klick auf den Namen der angezeigten Krankheit weitere Informationen angeboten. Dies sind Informationen zu Bekämpfungsschwellen, Schadbildern, zu den befallsfördernden Faktoren und zu möglichen Bekämpfungsmaßnahmen.

Außerdem können im unteren Bereich des Bildschirms zusätzliche Informationen auf den Internetseiten von isip.de und KWS Cultivent abgerufen werden. Auf den Seiten von isip.de können dann aktuelle, witterungsbasierte Prognosen zum Erstauftreten von Zuckerrübenblattkrankheiten und zur Cercospora Behandlungsstrategie abgerufen werden.

Die Praktikabilität eines solchen Systems in den Händen der Zuckerrübenanbauer und der Berater soll dieses Jahr in der Praxis erprobt werden. Auf Basis der zu sammelnden Erfahrungen werden weitere Verbesserungen der App erfolgen. Es ist geplant, das System im nächsten Jahr auf die Erkennung von Getreideblattkrankheiten zu erweitern.