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09.10.2019 | Originalbeitrag | Ausgabe 4/2019

Gesunde Pflanzen 4/2019

Wachstumsverhalten der Beifußblättrigen Ambrosie (Ambrosia artemisiifolia L.) auf landwirtschaftlichen Nutzflächen Brandenburgs – Schlussfolgerungen für die Bildverarbeitung kameragestützter Monitoring-Strategien

Zeitschrift:
Gesunde Pflanzen > Ausgabe 4/2019
Autoren:
Karl-Heinz Dammer, Joachim Intreß, Michael Schirrmann, Andreas Garz

Zusammenfassung

Eine Voraussetzung für die Verhinderung der weiteren Ausbreitung des invasiven Neophyten Beifußblättrige Ambrosie (Ambrosia artemisiifolia L.) aus Nordamerika ist ein effektives Monitoring zum Auffinden von Nestern und Einzelpflanzen in den entsprechenden Naturräumen. Berührungslos arbeitende Kamerasensoren an landwirtschaftlichen, kommunalen und Luft-Fahrzeugen sind ein geeignetes Mittel, um große Landschaftsareale zu untersuchen. Die Vielzahl der dabei anfallenden Bilder muss mit geeigneten Bildverarbeitungsmethoden zeitnah, idealerweise in Echtzeit (real time, online) ausgewertet werden.
In landwirtschaftlich genutzten Flächen ist es günstig, ein Monitoring mit den ohnehin anfallenden Feldarbeiten zu verbinden. Sich ändernde Aufnahmebedingungen für die Kameratechnik in Raum und Zeit sind daher die Folge. Das Erscheinungsbild der Ambrosie sowie der Begleitflora weisen spezifische Eigenschaften auf, die üblicherweise mit Hilfe von Metadaten beschrieben werden können. In der Bildverarbeitung gibt es eine Vielzahl von Methoden zur Objektklassifikation, die bei spezifischen Situationen Ihre Vor- und Nachteile haben. Eine Methode der Wahl zur Klassifikation von Ambrosie ist nach derzeitigem Kenntnisstand in naher Zukunft nicht zu erwarten.
Im Beitrag werden Beispiele für das Erscheinungsbild der Ambrosie in verschiedenen Feldern zu verschiedenen Zeitpunkten im Jahr aufgezeigt. Entsprechend schließt sich eine Bildverarbeitung an, die Ambrosiengewebe im Bild klassifiziert. Vor- und Nachteile der ausgewählten Methoden werden diskutiert. Ein Ausblick für eine „Metadaten-angepasste Bildverarbeitung – metadata adapted image analysis“ wird aufgezeigt.

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