Unbemannte Luftfahrzeuge (UAVs) können verschiedene Fernerkundungssensoren tragen, die mehrdimensionale, hochpräzise Informationen über landwirtschaftliche Nutzflächen liefern und deren dynamische Überwachung ermöglichen. Zu diesen Informationen gehören vor allem Daten zur räumlichen Verteilung von Nutzpflanzen (Standortbestimmung, Artenbestimmung, Flächenschätzung und dynamische Überwachung von Veränderungen, Erfassung der Feldinfrastruktur), zum Pflanzenwachstum (phänotypische Parameter, Nährstoffindikatoren, Ertrag) sowie zur Dynamik von Stressfaktoren (Bodenfeuchtigkeit, Schädlinge und Krankheiten).
Räumliche Informationen zu landwirtschaftlichen Flächen
Die räumliche Lageinformation von Ackerland umfasst die geografischen Koordinaten der Felder und die durch visuelle Unterscheidung oder maschinelle Erkennung ermittelten Anbauklassifizierungen. Die Feldgrenzen lassen sich anhand der geografischen Koordinaten identifizieren, und die Anbaufläche kann geschätzt werden. Die traditionelle Methode der Digitalisierung topografischer Karten als Grundlage für die Regionalplanung und Flächenschätzung ist wenig zeitnah, und die Diskrepanz zwischen der Grenzlage und der tatsächlichen Situation ist groß und wenig intuitiv, was der Umsetzung von Präzisionslandwirtschaft entgegenwirkt. Die UAV-Fernerkundung ermöglicht die Erfassung umfassender räumlicher Lageinformationen von Ackerland in Echtzeit und bietet damit unübertroffene Vorteile gegenüber traditionellen Methoden. Luftbilder von hochauflösenden Digitalkameras ermöglichen die Identifizierung und Bestimmung grundlegender räumlicher Informationen von Ackerland. Die Entwicklung der räumlichen Konfigurationstechnologie verbessert die Präzision und Tiefe der Untersuchung von Lageinformationen von Ackerland und erhöht die räumliche Auflösung durch die Einbeziehung von Höheninformationen, wodurch eine feinere Überwachung der räumlichen Informationen von Ackerland ermöglicht wird.
Informationen zum Pflanzenwachstum
Das Pflanzenwachstum lässt sich anhand phänotypischer Parameter, Nährstoffindikatoren und des Ertrags charakterisieren. Zu den phänotypischen Parametern zählen Vegetationsbedeckung, Blattflächenindex, Biomasse, Pflanzenhöhe usw. Diese Parameter sind miteinander verknüpft und beschreiben gemeinsam das Pflanzenwachstum. Sie stehen in direktem Zusammenhang mit dem Endertrag und spielen eine zentrale Rolle in der landwirtschaftlichen Datenüberwachung. Zahlreiche Studien wurden zu diesem Thema durchgeführt.
1) Phänotypische Parameter der Kulturpflanze
Der Blattflächenindex (LAI) ist die Summe der einseitigen grünen Blattfläche pro Flächeneinheit. Er charakterisiert die Lichtabsorption und -nutzung der Kulturpflanze und steht in engem Zusammenhang mit der Nährstoffakkumulation und dem Endertrag. Der LAI ist einer der wichtigsten Wachstumsparameter von Nutzpflanzen, der derzeit mittels UAV-Fernerkundung überwacht wird. Die Berechnung von Vegetationsindizes (z. B. Verhältnisvegetationsindex, normalisierter Vegetationsindex, Bodenkonditionierungsvegetationsindex, Differenzvegetationsindex) anhand multispektraler Daten und die Erstellung von Regressionsmodellen mit Referenzdaten ist eine ausgereiftere Methode zur Bestimmung phänotypischer Parameter.
Die oberirdische Biomasse im späten Wachstumsstadium von Nutzpflanzen steht in engem Zusammenhang mit Ertrag und Qualität. Derzeit werden zur Biomassebestimmung mittels UAV-Fernerkundung in der Landwirtschaft hauptsächlich multispektrale Daten verwendet, spektrale Parameter extrahiert und Vegetationsindizes für die Modellierung berechnet; die räumliche Konfigurationstechnologie bietet jedoch gewisse Vorteile bei der Biomassebestimmung.
2) Nährstoffindikatoren für Nutzpflanzen
Die traditionelle Überwachung des Nährstoffstatus von Nutzpflanzen erfordert Feldprobenahmen und chemische Analysen im Labor, um den Gehalt an Nährstoffen oder Indikatoren (Chlorophyll, Stickstoff usw.) zu bestimmen. Die UAV-Fernerkundung hingegen basiert auf der Tatsache, dass verschiedene Substanzen spezifische spektrale Reflexions- und Absorptionseigenschaften aufweisen. Chlorophyll wird anhand seiner zwei starken Absorptionsbereiche im sichtbaren Lichtspektrum überwacht: dem roten Bereich von 640–663 nm und dem blauvioletten Bereich von 430–460 nm, während die Absorption bei 550 nm schwach ist. Blattfarbe und -textur verändern sich bei Nährstoffmangel. Die Ermittlung der statistischen Merkmale von Farbe und Textur in Verbindung mit verschiedenen Mangelerscheinungen und damit verbundenen Eigenschaften ist der Schlüssel zur Nährstoffüberwachung. Ähnlich wie bei der Überwachung von Wachstumsparametern ist die Auswahl charakteristischer Spektralbänder, Vegetationsindizes und Vorhersagemodelle weiterhin ein Schwerpunkt der Forschung.
3) Ernteertrag
Die Steigerung der Ernteerträge ist das Hauptziel der Landwirtschaft, und eine genaue Ertragsprognose ist sowohl für die landwirtschaftliche Produktion als auch für Managemententscheidungen von großer Bedeutung. Zahlreiche Forscher haben versucht, durch Multifaktorenanalyse Ertragsprognosemodelle mit höherer Vorhersagegenauigkeit zu entwickeln.
Landwirtschaftliche Feuchtigkeit
Die Bodenfeuchte in Ackerflächen wird häufig mittels thermischer Infrarotspektroskopie überwacht. In Gebieten mit dichter Vegetationsdecke verringert der Verschluss der Blattspaltöffnungen den Wasserverlust durch Transpiration. Dies reduziert den latenten Wärmefluss an der Oberfläche und erhöht den fühlbaren Wärmefluss, was wiederum zu einem Anstieg der Kronentemperatur führt. Da der Wasserstressindex die Energiebilanz der Kulturpflanzen widerspiegelt und den Zusammenhang zwischen Pflanzenwassergehalt und Kronentemperatur quantifizieren kann, gibt die mittels thermischer Infrarotsensoren gemessene Kronentemperatur Aufschluss über den Feuchtigkeitsstatus des Ackerlandes. Bei unbewachsenem Boden oder kleiner Vegetationsdecke kann die Bodenfeuchte indirekt über die Untergrundtemperatur abgeleitet werden. Dies beruht auf dem Prinzip, dass die spezifische Wärmekapazität von Wasser hoch ist und sich die Temperatur nur langsam ändert. Daher spiegelt die räumliche Verteilung der Untergrundtemperatur im Tagesverlauf indirekt die Bodenfeuchteverteilung wider. Bei der Überwachung der Kronentemperatur stellt unbedeckter Boden einen wichtigen Störfaktor dar. Einige Forscher haben den Zusammenhang zwischen der Temperatur unbedeckten Bodens und der Bodenbedeckung durch die Kulturpflanzen untersucht, die durch unbedeckten Boden verursachte Diskrepanz zwischen den gemessenen Kronentemperaturen und dem tatsächlichen Wert aufgeklärt und die korrigierten Ergebnisse zur Verbesserung der Messgenauigkeit bei der Überwachung der Bodenfeuchte verwendet. Auch im praktischen Ackerbau steht die Bodenfeuchteverlustmessung im Fokus. Studien, die Infrarotkameras zur Überwachung des Feuchtigkeitsverlusts in Bewässerungskanälen einsetzen, erreichen eine Genauigkeit von bis zu 93 %.
Schädlinge und Krankheiten
Die Überwachung von Pflanzenschädlingen und -krankheiten mittels Nahinfrarot-Spektralreflexion basiert auf Folgendem: Blätter reflektieren im Nahinfrarotbereich durch das Schwammgewebe und das Zaungewebe. Gesunde Pflanzen, bei denen die Zwischenräume dieser beiden Gewebe mit Feuchtigkeit gefüllt sind und sich ausdehnen, reflektieren verschiedene Strahlungsarten gut. Bei einer Schädigung der Pflanze werden die Blätter beschädigt, das Gewebe welkt, der Wassergehalt sinkt und die Infrarotreflexion nimmt bis zum vollständigen Verlust ab.
Die thermische Infrarot-Temperaturüberwachung ist ein wichtiger Indikator für Schädlinge und Krankheiten an Nutzpflanzen. Gesunde Pflanzen halten ihre Temperatur hauptsächlich durch die Steuerung der Spaltöffnungen (Stomata) und damit der Transpiration stabil. Im Krankheitsfall kommt es zu pathologischen Veränderungen. Die Wechselwirkungen zwischen Pathogen und Wirt, insbesondere die Auswirkungen auf die Transpiration, bestimmen den Temperaturanstieg und -abfall im befallenen Bereich. In der Regel führt dies zu einer Deregulierung der Spaltöffnungen, wodurch die Transpiration im erkrankten Bereich höher ist als im gesunden. Die verstärkte Transpiration führt zu einem Temperaturabfall im infizierten Bereich und einem höheren Temperaturunterschied zur Blattoberfläche, bis nekrotische Flecken auftreten. Die Zellen im nekrotischen Bereich sind vollständig abgestorben, die Transpiration kommt zum Erliegen, und die Temperatur steigt wieder an. Da jedoch der Rest des Blattes infiziert wird, bleibt der Temperaturunterschied zur Blattoberfläche stets höher als bei einer gesunden Pflanze.
Sonstige Informationen
Im Bereich der landwirtschaftlichen Flächenüberwachung bieten UAV-Fernerkundungsdaten ein breites Anwendungsspektrum. Beispielsweise lassen sie sich nutzen, um mithilfe verschiedener Texturmerkmale die Fläche von Maisabfällen zu ermitteln, den Reifegrad von Baumwollblättern anhand des NDVI-Index zu bestimmen und Applikationskarten für Abscisinsäure zu erstellen. Diese Karten ermöglichen eine gezielte Ausbringung von Abscisinsäure auf Baumwolle und helfen so, einen übermäßigen Pestizideinsatz zu vermeiden. Angesichts der Anforderungen an die landwirtschaftliche Flächenüberwachung und -bewirtschaftung ist die kontinuierliche Erforschung und Erweiterung der Anwendungsbereiche von UAV-Fernerkundungsdaten ein unabdingbarer Trend für die zukünftige Entwicklung einer digitalisierten Landwirtschaft.
Veröffentlichungsdatum: 24. Dezember 2024