KI-gestützte Unkrautbekämpfung für nachhaltige Landwirtschaft

Die Landwirtschaft steht vor der Herausforderung, Unkraut effizient zu bekämpfen, ohne auf umweltschädliche Pestizide zurückzugreifen. Besonders in der Schweiz, wo Parzellen klein und uneben sind, stossen bestehende mechanische Hackgeräte an ihre Grenzen. Die FHNW entwickelte gemeinsam mit Strebel Maschinen AG eine innovative Lösung: ein KI-gestütztes Hackgerät, das Unkraut in unterschiedlich breiten Saatreihen erkennt und gezielt entfernt. Dadurch soll der Pestizideinsatz um bis zu 100 % reduziert werden.

Bisherige Hackgeräte haben Einschränkungen:

• Sie arbeiten mit festen Reihenabständen und können nicht flexibel auf verschiedene Kulturen reagieren.

• Die manuelle Anpassung der Hackwerkzeuge ist zeitaufwendig und unpraktisch.

• Sie sind für flache Felder optimiert und können Hanglagen nicht kompensieren.

• Bestehende Bildverarbeitungssysteme arbeiten nicht zuverlässig genug bei unterschiedlichen Lichtverhältnissen und Pflanzenstadien.

Mit steigender politischer und gesellschaftlicher Forderung nach pestizidfreier Landwirtschaft ist eine hochpräzise, anpassungsfähige Lösung erforderlich.

Das Projekt verfolgt vier zentrale Ziele:

1. KI-gestützte Unkrauterkennung: Eine Bildverarbeitungslösung mit künstlicher Intelligenz (KI) analysiert in Echtzeit die Saatreihen und unterscheidet zwischen Unkraut und Nutzpflanzen.

2. Individuelle Hackkörpersteuerung: Jeder Hackkörper wird hydraulisch gesteuert und kann sich flexibel an unterschiedliche Saatreihenbreiten (35–75 cm) anpassen.

3. Hanglagenkompensation: Durch eine mechanische Entkopplung der Querkräfte zwischen Traktor und Hackgerät wird sichergestellt, dass das System auch an Hanglagen präzise arbeitet. Die Kameras erfassen die Positionen der Saatreihen und gleichen ein mögliches Abrutschen des Traktors aus.

4. Sicher im Strassenverkehr: Ohne effizientsverlust und Mehraufwand sicher im Strassenverkehr transportierbar

• Erste Feldtests zeigen, dass das System Unkraut mit einer Genauigkeit von 90 % entfernt, während weniger als 2 % der Nutzpflanzen beschädigt werden.
• Die KI erkennt und verarbeitet Saatreihen mit einer Präzision von ±2,5 cm bei Fahrgeschwindigkeiten von bis zu 10 km/h.
• Im Vergleich zu bisherigen Bildverarbeitungslösungen reagiert das System weniger empfindlich auf Schatten und wechselnde Lichtverhältnisse.
• Das System reduziert den Einsatz chemischer Unkrautvernichter drastisch und verbessert so die Wasserqualität und Bodenökologie.
• Ein neuartiger Klappmechanismus gewährleistet die sichere und einfache Transportierbarkeit des Geräts auf schweizerischen Strassen.

In den nächsten Schritten wird das System im praktischen Feldeinsatz getestet, um die KI-gestützte Erkennung weiter zu validieren und zu optimieren. Zudem soll das Hackgerät für den praktischen Einsatz durch Landwirte getestet und zur Marktreife gebracht werden.

Das Projekt zeigt, wie moderne KI-Technologie und nachhaltige Landwirtschaft erfolgreich kombiniert werden können, um die Umwelt zu schützen und gleichzeitig die Effizienz zu steigern.

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  Bildbasierte Saatreihendetektion

  Die vorliegende Arbeit hat das Ziel, einen Algorithmus zu entwickeln und zu testen, welcher
  auf Basis von digitalen Bildern die Position der Saatreihe im Kamerakoordinatensystem
  zuverlässig detektieren kann.

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  Saatreihendetektion mit neuronalen Netzwerken

  In der vorliegenden Arbeit geht es darum, ein neuronales Netz für die Detektion von Saatreihen in einem Bild von einem landwirtschaftlichen Acker zu entwickeln.

Auftraggeber	Strebel Maschinen AG
Ausführung	Institut für Automation FHNW
Dauer	4 Jahre
Förderung	Innosuisse
Projektteam	Prof. Dr. Jürg P. Keller, Thomas Kuhn