Mobiles Labor zur schnellen und sicheren Identifizierung von Quarantäneschaderregern in der Landwirtschaft (Projekt PhenoTruck^AI)

Verbreitung von Quarantäneschaderregern frühzeitig entdecken

Quarantäneschaderreger stellen für die europäische Landwirtschaft, insbesondere für den Wein- und Obstbau, eine bedeutende Herausforderung dar. Begünstigt durch den Klimawandel breiten sich neue Schadorganismen in den Anbauregionen aus und können wirtschaftliche Schäden verursachen sowie die Natur beeinträchtigen.

Da Quarantäneschaderreger in den meisten Fällen schwer zu bekämpfen sind, zielen alle Maßnahmen darauf ab, ihre Einschleppung und Ausbreitung frühzeitig zu unterbinden. Dafür müssen befallene Pflanzen mittels effektiver Monitoringverfahren identifiziert werden. Dazu führen die zuständigen Pflanzenschutzdienste aufwendige Feldbegehungen durch und schicken Verdachtsproben zur genauen Analyse in molekularbiologische Labore. Diesen Prozess will das Entwicklungsteam im Projekt PhenoTruck^AI nun ganzheitlich unterstützen.

Mit einem mobilen Labor, dem PhenoTruck^®, kann die Identifizierung von Quarantäneschaderregern dorthin verlagert werden, wo sie gebraucht wird: direkt zum Erzeuger, an den Feldrand, in den Weinberg oder in die Obstplantage. Durch einen schnellen, flächendeckenden Nachweis von Erregern können Schäden gemildert und im besten Fall vermieden werden. Das Entwicklungsteam des Fraunhofer IFF hat gemeinsam mit seinen Projektpartnern das mobile System zur Pflanzenüberwachung am Beispiel von Phytoplasmosen im Obst- und Weinbau entworfen.

Monitoring von Quarantäneschaderregern mit Spektralsensorik und künstlicher Intelligenz

Das Monitoringverfahren erfolgt in drei Stufen:

1. Mittels Drohnen mit Multispektralsensorik werden Bestandsaufnahmen durchgeführt. Die Spektralkanäle können für eine grobe Ersteinschätzung der Stressfaktoren genutzt werden. So können Verdachtsgebiete kartiert, überwacht und dokumentiert werden. Zusätzlich kann eine Bonitur-App mit GNSS-Funktion direkt im Feld genutzt werden.
2. In den Verdachtsgebieten entnommene Pflanzenproben werden in einem hyperspektralen Messlabor untersucht. Dabei werden charakteristische Spektren der Befallssymptomatik ermittelt und KI-Modelle trainiert, die Schaderreger erkennen. Die Modelle werden automatisiert auf die Messdaten angewendet. Auf diese Weise kann eine Vielzahl der gesammelten Proben vorselektiert werden. Dies ist besonders relevant, wenn Befallssymptome von anderen Stressfaktoren abgegrenzt oder unterschiedliche Phytoplasmosearten unterschieden werden sollen.
3. Die vorselektierten Proben werden in einem mobilen Labor mittels molekularbiologischer Vor-Ort-Pathogenidentifizierung (LAMP) analysiert. Dies stellt den offiziellen Nachweis der Schaderreger dar.

Diese Arbeitsschritte greifen im und um den PhenoTruck^® direkt vor Ort ineinander. So können Pflanzenschutzdienste sowie Obst- und Weinbauern bei der Bonitur effektiv unterstützt werden. Die Blattproben werden gezielt vorausgewählt, bevor der Nachweis der Schaderreger erfolgt. Das geschieht direkt vor Ort – ohne Zeitverzug durch Probentransporte.

Der PhenoTruck^®

Der PhenoTruck^® ist ein vom Fraunhofer IBMT entworfener geländegängiger Leichtlaster, der mit zwei Forschungslaboren samt Schleuse ausgestattet ist. Ein Labor wurde vorrangig für hyperspektrale Messungen, das zweite für molekularbiologische Anwendungen konzipiert. Das Design erlaubt ein breites Einsatzspektrum in den Laboren. Zur Ausstattung gehören eine Klimatisierung, ein Kühlschrank, angepasste Schränke und eine Durchreiche. Insbesondere verfügt der PhenoTruck^® über einen an den Motor angeschlossenen Generator, sodass Strom unabhängig erzeugt werden kann. Im Hyperspektrallabor kann direkt vor Ort ein KI-Rechner genutzt werden.

Zum PhenoTruck^® gehört ein Außenzelt, in dem die Proben systematisch vorbereitet werden können. Bei schlechtem Wetter können die Proben so wettergeschützt vorbereitet werden und unnötige Wege zwischen den Laboren entfallen. Innerhalb der Schleuse steht ein Waschbecken zur Verfügung.

Hyperspektrale Anwendungen

Das Team des Fraunhofer IFF brachte seine langjährige Erfahrung im Einsatz von Hyper- und Multispektralsensorik in das Projekt ein. Dazu wurde ein mobiler Messaufbau entwickelt, der mit professionellen hyperspektralen Zeilenkameras und Halogenbeleuchtung ausgestattet ist. Die Proben werden mithilfe einer Translationsstage durch das Aufnahmefeld der Kameras bewegt. Auf diese Weise entstehen hyperspektrale Bilder.

Sowohl für das Training der Modelle als auch für ihre Anwendung werden die Daten mithilfe eines Reflexionstargets kalibriert. Die einzelnen Blätter in den Aufnahmen werden segmentiert und die Blattpixel zu größeren Patches zusammengefasst. Auf diese Weise entstehen stabile Datensätze. Die Daten werden mit Referenzdaten zusammengeführt und zum Training von Modellen genutzt. Die Modelle lernen, wie sich Krankheitssymptome im spektralen Bereich darstellen. Dieses Wissen nutzen die Modelle in der Anwendung, um aus den Spektren unbekannter Proben den Krankheitszustand zu erschließen. Die Modelle werden mit einem AutoML-Ansatz erstellt, bei dem mehrere Modelle trainiert werden und das leistungsstärkste Modell für die weitere Anwendung ausgewählt wird.

Diese Verarbeitungsschritte wurden mit dem hauseigenen HawkSpex^®Flow Framework umgesetzt. Die Software ermöglicht durch die Definition von Arbeitsschritten eine automatisierte und reproduzierbare Verarbeitung zahlreicher hyperspektraler Datensätze. Sie wurde außerdem für die mobile Auswertung der Datensätze direkt vor Ort im PhenoTruck^® genutzt.

Ein besonderer Fokus lag während des Projekts auf der Untersuchung der Generalisierbarkeit der Modelle. Dazu wurden Datensätze unterschiedlicher Sorten und Plantagen sowie von Proben mit unterschiedlichen biotischen und abiotischen Stressfaktoren herangezogen. Die Proben und die zugehörigen Referenzdaten wurden von unserem Projektpartner AgroScience bereitgestellt. Ein weiterer Fokus lag auf der effizienten Übertragung von Modellen von einem Jahr auf das nächste mithilfe einer passenden Transfermethode. Dazu wurden Datensätze aus drei Jahren in Rheinland-Pfalz und einer Messkampagne in Südtirol verwendet.

Messkampagnen und Erfahrungen

Die Messkampagne in Südtirol war ein erster Testlauf für die Durchführung hyperspektraler Messkampagnen in einem mobilen Laborfahrzeug. Die Blätter wurden vor Ort eingesammelt und anschließend direkt eingemessen. Die Durchführung war in gewohnter Qualität zügig möglich, und die gesammelten Erfahrungen flossen in die Entwicklung des PhenoTruck^® ein. Die Messkampagne verdeutlichte zudem die großen Vorteile einer mobilen Plattform für die Durchführung von Messungen in Italien. So konnte die gefürchtete Quarantänekrankheit Flavescence dorée im Projekt untersucht werden, die es zu diesem Zeitpunkt noch nicht in Deutschland gab. Durch schnelles Monitoring, auch mit dem PhenoTruck^®, soll eine umfassende Ausbreitung in Deutschland verhindert werden.

Die Entwicklung mündete schließlich in eine Validierungsmesskampagne mit dem zum Projektende fertiggestellten mobilen PhenoTruck^® direkt im Weinbaugebiet. Dabei wurden die Einzelkomponenten in den Truck integriert und die Einsatzfähigkeit des PhenoTruck^® bestätigt. Der PhenoTruck^® steht nun als Forschungsplattform für Aufträge und Projekte bereit.

Projektergebnisse in PhenoTruck^AI

• Entwicklung des mobilen Labors PhenoTruck^® sowie abschließende Validierungsmesskampagne 2025
• Umfassende Messkampagnen über drei Jahre in Rheinland-Pfalz sowie eine Messkampagne in Südtirol zur Detektion von Flavescence dorée
• Drohnen sowie Bonitursysteme mit GNSS-Anbindung
• Hyperspektraler Messaufbau und automatisierte Auswertungspipeline
• Entwicklung verschiedener Detektionsmodelle und Erforschung einer effektiven Transfermethode

Fachlich verantwortlich:

Bonito Thielert 

Seite zuletzt fachlich geprüft: 08.2026