WO2018054767A1 - Bekämpfung von schadorganismen - Google Patents

Bekämpfung von schadorganismen Download PDF

Info

Publication number
WO2018054767A1
WO2018054767A1 PCT/EP2017/073253 EP2017073253W WO2018054767A1 WO 2018054767 A1 WO2018054767 A1 WO 2018054767A1 EP 2017073253 W EP2017073253 W EP 2017073253W WO 2018054767 A1 WO2018054767 A1 WO 2018054767A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
computer system
traps
trap
harmful organisms
user
Prior art date
Application number
PCT/EP2017/073253
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Daniel Rechsteiner
Franco Fois
Sebastian Hellweg
Björn KIEPE
Andreas JOHNEN
Original Assignee
Bayer Cropscience Aktiengesellschaft
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Bayer Cropscience Aktiengesellschaft filed Critical Bayer Cropscience Aktiengesellschaft
Priority to EP17769036.9A priority Critical patent/EP3516580B1/de
Priority to EP21204536.3A priority patent/EP3979214A1/de
Priority to ES17769036T priority patent/ES2908475T3/es
Publication of WO2018054767A1 publication Critical patent/WO2018054767A1/de

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/60Type of objects
    • G06V20/69Microscopic objects, e.g. biological cells or cellular parts

Definitions

  • the present invention is concerned with the control of harmful organisms in the cultivation of crops.
  • the present invention is a system, a method and a computer program product for detecting an infestation of cultivated plants with harmful organisms.
  • the damage threshold indicates the infestation density with pests, diseases or the stocking with weeds, from which a fight makes economic sense. Up to this value, the additional economic effort through control is greater than the feared crop failure. If the infestation exceeds this value, the control costs are at least offset by the expected additional yield.
  • the damage threshold can be very different. In the case of pests or diseases that can only be combated with great effort and with negative side effects for further production, the damage threshold can be very high. However, if even a small infestation can become a source of spread that threatens to destroy the entire production, the damage threshold can be very low.
  • traps such as glued-on color plates or catching trays are used, with the help of which harmful organisms are caught, identified and counted.
  • rapeseed pests for example, yellow trapping shells are used, which attract the pests with the aid of their yellow color.
  • the catch pan is filled with water to which a surfactant has been added to lower the surface tension so that attracted pests drown. In the case of a glued table, the pests stick to the glue.
  • the traps are checked regularly. By counting the pests in a trap, damage thresholds can be determined. Counting, however, is tedious and error prone.
  • Dennis Sprute et al. disclose a method for pest monitoring of the grape moth by evaluating a moth oviposition map via smartphone application (A. Ruckeishausen et al. (ed.): Intelligent Systems - State of the Art and New Possibilities, Lecture Notes in Informatics (LNI), Society for Computer Science, Bonn 2016, pages 201-204; http://subs.emis.de/LNI/Proceedings/Proceedings
  • a first subject of the present invention is thus a method for determining an infestation of crop plants with harmful organisms, comprising the following steps:
  • a further subject of the present invention is a system for determining an infestation of cultivated plants with harmful organisms comprising:
  • a further subject of the present invention is a computer program product comprising a data carrier, on which a computer program is stored, which can be loaded into the working memory of a mobile computer system and there causes the computer system to carry out the following steps:
  • cultiva plant is understood to mean a plant that is purposefully cultivated by the intervention of humans as a useful or ornamental plant.
  • field is understood to mean a spatially delimitable area of the earth's surface that is used for agriculture by planting crops, nourishing them and harvesting them in such a field.
  • a "harmful organism” is understood below to mean a mobile organism which can appear in the cultivation of crop plants and damage the cultivated plant or negatively influence the crop harvesting Examples of such harmful organisms are animal pests such as insects or arachnids.
  • the harmful organism must be "mobile” in the sense that it can fall into a trap, preferably an animal pest belonging to the group of insects (in the various stages of larvae (caterpillars, caterpillars) to adult stages), snails
  • the harmful organisms are particularly those which can be attracted by a color (eg the yellow color of yellow trapping shells) .
  • rapeseed pests such as, for example, the large canola weevil, the spotted cabbage weevil, the rape beetle, the cabbage weevil, Kohlschotenmücke and Rapserdfloh
  • the trap is preferably a catching bowl or a glued color chart.Other / other features may be present in addition to or instead of a color that attract harmful organisms (lure), for example the use of a pheromone as an attractant.
  • lure When using one or more lure (s), its influence on the amount of attracted harmful organisms shall be taken into account: in the case of lure, more harmful organisms shall be present at the same infestation density than in a trap without lure.
  • one or more lures are used, which achieve a constant effect at least over the period between the establishment of the trap and the first infestation control. Since a color as a lure over such a period usually remains constant, it has an advantage over a pheromone, which can quickly volatilize. Catchpots also have the advantage of being easy to wash out and then reused many times over.
  • the correlation between the number of harmful organisms trapped in a trap after a defined period of time and the density of infestation (calibra- tion) can be determined by means of test series.
  • the manufacturers of traps usually indicate in the instructions for use, from which number of harmful organisms a threshold is exceeded, so that a user does not have to make such series of experiments themselves.
  • the traps are placed in the field (usually according to the manufacturer's instructions).
  • step (B) of the method according to the invention In order to be able to find the traps in the infestation control, the respective location of the established traps is detected in a second step (step (B) of the method according to the invention).
  • Detection is understood to mean that the position of the trap in the field is detected and stored so that the trap can be retrieved quickly and easily at a later time based on the captured position data.
  • the geographic coordinates (latitude and longitude) of the trap are determined and stored for detection.
  • Common is the use of the Sexagesimalsystems, ie a degree is divided into sixty minutes, one minute again in sixty seconds. Conceivable, however, is the decimal notation, in which over any number of decimal places the desired accuracy can be achieved.
  • the detection of the location is preferably done using a positioning system.
  • a known positioning system is, for example, a satellite navigation system such as NAVSTAR GPS, GLONASS, Galileo Beidou.
  • GPS Global Positioning System
  • the GPS sensor is connected to a mobile computer system on which a computer program is installed.
  • a computer program is installed.
  • Today's smartphones and tablet computers are examples of mobile computer systems that have computer programs (usually referred to as "app (s)" installed) that have a GPS sensor, and digital cameras.
  • the detection of the location of a trap is done using a GPS sensor and computer assisted.
  • a GPS sensor For example, it is conceivable that the person setting up a trap would use the mobile computer system after setting up the trap to store the current location determined by the GPS sensor on the computer system.
  • a corresponding computer program is started on the mobile computer system, which is started by the trap display.
  • the computer program can be prompted to determine the current location by means of the GPS sensor and then store this together with the information that has been set up at the site, in a memory of the computer system.
  • the trap has a machine-readable code by which to initiate the detection of the location of a trap.
  • machine-readable code When such machine-readable code is read by the mobile computer system, it initiates the determination of the location using the GPS sensor.
  • the Compute rogramm is configured accordingly so that it interprets the information read by the machine-readable code so that it detects the current position by means of the GPS sensor and this together with the information that is at this position a trap in a memory of the Computer system stores.
  • the machine-readable code has a unique identifier (e.g., an identification number or an identification number) for each individual case. However, it is also conceivable to provide a type-specific identifier for each case type present.
  • the machine-readable code is an opto-electronically readable code, such as a bar code (eg Codabar, Code 28 and others), a 2D code (eg Codablock, Code 49, etc.) or a matrix code (eg DataMatrix, MaxiCode, Aztec Code, QR code, etc.).
  • the trap is equipped with an electronic chip (IC, integrated circuit), or an RFID transponder (Radio Frequency Identification).
  • IC integrated circuit
  • RFID transponder Radio Frequency Identification
  • detection of the location of a trap is initiated by generating a digital record of the trap.
  • the mobile computer system comprises a camera unit with which a digital recording of the trap can be made (today's smartphones and tablet computers are for example mobile computer systems which have such a camera unit, but also digital cameras can be considered as mobile computer systems with a camera unit some digital cameras also have a GPS sensor).
  • the trapper is instructed to generate a digital trap recording after setting up a trap.
  • the mobile computer program is configured such that the generation of the digital recording initiates the determination of the current location by the GPS sensor and storing the current location along with the information that a trap has been established at the location.
  • the digital recording of the trap is stored together with the location in a memory of the computer system.
  • This embodiment is particularly user friendly because the user does not have to worry about capturing the location. He simply carries the appropriately configured computer system along with one or more traps and is instructed to place one or more traps and then photograph the traps set up. By generating the photographic image, the coordinates of the location of the trap are then determined and stored.
  • the coordinates of the current location are determined by means of a GPS sensor.
  • a computer program checks whether a trap has already been detected at the current location (or within a radius of a few meters (for example within a radius of one meter to ten meters)). If no trap is detected at the current location, the photograph is interpreted as a newly created trap and a newly established trap is registered by the computer program. In a further step, it is checked whether pests have reached the established traps.
  • the user of the method according to the invention thus searches for the established traps (step (C) of the method according to the invention). Since the locations (positions) of the traps are stored, he can find them easily and quickly.
  • he is supported by a mobile computer system that includes a GPS sensor.
  • the computer system indicates to the user by means of an arrow (on a screen) the direction of the case to be searched, as is customary, for example, in GPS-based navigation systems for hikers.
  • the distance to the case to be searched is displayed on a screen.
  • a virtual representation of the field is shown together with the established traps. This allows the user to see where traps are in the field.
  • the user's position may also be displayed in the virtual representation so that the user can see how he himself is positioned relative to the trapped traps, in which direction he must move to reach a trap, and how far as he is yet removed from an established trap.
  • augmented reality technology to assist the user in retrieving the trapped traps, a technology that displays a real world on a screen and visually displays it through computer-generated additional information
  • a computer system eg smartphone
  • a head-mounted display eg video glasses (Eye Tap)
  • video glasses Eye Tap
  • the infestation control takes place.
  • the user of the method according to the invention receives one or more digital images of the trap contents (step (D) of the method according to the invention).
  • he preferably uses a digital camera.
  • a digital camera is a camera which uses a digital storage medium as the recording medium instead of a photographic film (analog camera), the image being previously digitized by means of an electronic image converter.
  • a smartphone with a camera unit is an example of a digital camera with a connected computer system.
  • the terms "(digital) image” and "(digital) image” are used synonymously in this description.
  • the user captures a single digital image of the trap on which all trapped pest organisms are detected. It is also conceivable, however, that the user generates several recordings of the trap in order to detect all harmful organisms present in the trap. In the event that the user takes more than one image of a trap in order to detect all harmful organisms, he preferably takes the images so that image areas of at least two Overlap images. This facilitates the later evaluation of the images according to step (E) of the method according to the invention (see below).
  • the user creates an image in which all the harmful organisms in the trap are detected and generates additional images of individual harmful organisms present in the trap.
  • the identification of the pests then takes place on the basis of the images of the individual harmful organisms and the count based on the image with all pests present in the case.
  • the user is assisted in the generation of the digital images by the digital camera and / or a computer system connected to the digital camera.
  • the digital camera and / or a computer system connected to the digital camera can detect the trap depicted on the image sensor of the digital camera (using the camera optics) and provide the user of the camera with an optical and / or acoustic and / or sensory feedback "correctly positioned" means that the trap is imaged on the image sensor so that later, automated detection of the harmful organisms can be carried out
  • the trap has features that can be recognized by the digital camera or the computer system connected to the digital camera by means of image recognition methods , Corners and / or edges of the ansons to shape the yellow trap in a different color. Also conceivable are color patterns on or on the case, which are visually detectable. Such features allow automated detection of whether the camera is positioned with respect to the trap such that the captured image of the trap has sufficient sharpness and the trap is completely captured on the image so that the subsequent detection of harmful organisms on the image can proceed correctly.
  • a circular and yellow collecting tray For example, it is conceivable to use a circular and yellow collecting tray.
  • the user is asked to create a digital image of the catch pan in the supervision. Due to the yellow color, the catching tray stands out from the environment (green plants, brown arable land) and can therefore be recognized on the digital image by means of image recognition methods.
  • the computer program can check if the illustrated shell is circular. If it is not circular but oval, this is an indication that the camera is not properly positioned against the shell and the subsequent detection of pests is difficult.
  • the user could be given a feedback to position the camera differently, so that the image shows a circular shell.
  • step (E) of the method according to the invention Digital recordings of traps are stored in a memory of the digital camera and / or the computer system connected to the digital camera.
  • step (E) of the method according to the invention the harmful organisms recorded on one or more digital images are counted and identified. The purpose of the identification is to determine whether a trapped organism is a harmful organism, a beneficial organism or an organism of no concern for the cultivation of the crop.
  • an identifier may signify the association with the three categories: "harmful,””useful,” and “neutral.”
  • the identification of a pest organism is indicative of actions that may be taken against the pest organism
  • a measure to be taken may be, for example, the application of a particular pest control agent
  • the identification of a pest is understood to mean a process which makes it possible to select a suitable pest control agent.
  • the term “species” may mean, for example, a category such as “harmful organism”, “beneficial organism” or “neutral organism”, or it may be e.g. a category such as "harmful organism which can be controlled by the X” or he may e.g. a taxon, where "X” stands for a particular control agent.
  • these digital recordings are preferably first converted into a single digital recording before the identification and counting of the harmful organisms begins.
  • the mostly dark-colored harmful organisms are easily recognizable in comparison with the usually light (for example, yellow) background of the trap. They usually form an irregular pattern that can be recognized by an image recognition method. This pattern may e.g. be used to overlay pattern portions that occur in multiple images, and so merge the multiple images into a digital image.
  • the identification and counting of harmful organisms is automated. This means that a user of the method according to the invention does not have to count and identify the harmful organisms themselves, but that the respective image is supplied by a computer program in a main memory of a computer system image processing and image recognition algorithms. With the aid of these algorithms, the image is analyzed and, if necessary, prepared (filtering and similar operations) and features are extracted that allow conclusions to be drawn as to how many harmful organisms are present and what they are. Such algorithms are extensively described in the prior art.
  • an artificial neural network to identify harmful organisms.
  • further information is used to identify the harmful organisms.
  • the geo-position can be used. For example, if the trap is in Germany, other harmful organisms may be considered than if the trap is in Brazil, for example.
  • the current season is also important information that can be used. Depending on the season, different harmful organisms can appear. But also the grown crop, in the vicinity of which a harmful organism has been caught, can give information about the harmful organism present.
  • the identification and / or enumeration of the harmful organisms may be performed on the mobile computer system carried by the user when generating the digital recordings of the traps.
  • the computer system that the user carries with him is used to generate the recordings and then to transfer the recordings to another, preferably stationary, computer system on which the image recognition takes place.
  • captured images may be transmitted to an external, preferably stationary and preferably central computer system (e.g., one with more processing power) for further analysis over the cellular network and / or the Internet. This transfer may occur immediately after generating one or more digital images of a trap content.
  • the transmission at a later time e.g.
  • the transmission can be wireless or wired.
  • the transmission can take place via a short-range or a long-range communication link. It is conceivable that the transmission of information between the mobile and the stationary computer system takes place via a mobile radio connection and / or the Internet. It is also conceivable that the mobile computer system is connected via a cable connection with the stationary computer system in order to transmit the image recordings. Preferably, the transmission takes place via a mobile radio connection and / or the Internet.
  • the result of step (E) is information about which harmful organisms have fallen into the trap and how many are there.
  • step (F) of the method according to the invention one or more infestation densities are determined.
  • an infestation density for each species can be calculated for the location where the trap was set up.
  • the infestation densities that have been determined for the respective locations are stored together with the respective location in a long-term memory (eg hard disk) of a computer system.
  • a threshold Based on the infestation density can be seen whether a threshold has been exceeded. If a damage threshold has been exceeded, the user is preferably given a recommendation as to which measures he should take. Preferably, he receives information about which control agent he should use and in what amount he should use the control agents.
  • the user may also be given recommendations at a favorable or optimal time for the application of control agents.
  • the system can use weather forecasts.
  • a so-called digital application map is generated on the basis of the information on which places in the field pests have occurred in what quantity.
  • the digital prescription map is a virtual representation of the field.
  • the digital application card is machine-readable and indicates at which partial surfaces of the field an application of one or more control agents is to take place. It is preferably indicated in which amounts and in which concentration a controlling agent is to be used. Also, a favorable or optimal time can be specified.
  • the digital application card or parts thereof can be loaded into a main memory of an application device.
  • An application device is understood to be a mechanical device for applying a control agent formulation to a field.
  • Such an application device usually comprises at least one container for receiving at least one control agent formulation, a spray device, with which the control agent formulation is delivered in the field and a control device, with the promotion of the at least one control agent formulation from its container Directed spray device.
  • the digital prescription map is preferably stored in the main memory of the control unit.
  • the control unit is also preferably in communication with a position determining system which determines the position of the application device in the field.
  • the control device sets the application process in motion when it is recorded on the digital application map that an application is to take place at one location and when the position determination system reports that the application device is currently located at this location.
  • a predictive model is used to predict pest infestations.
  • Such predictive models are extensively described in the art and are also commercially available.
  • the ProPlant Expert Decision Support System (Newe M., Meier H., Johnen A., Volk T .: ProPlant Expert.com - An Online Consultation System on Crop Protection in cereals, rape, potatoes and sugarbeet.
  • www.proPlantexpert.com uses for prediction data on cultivated crops (stage of development, growing conditions, crop protection measures), weather conditions (temperature, duration of sunshine, wind speed, precipitation) as well as known pests / diseases (economic limits, pest pressure). With the help of this data, a field-specific risk of infestation is estimated and a recommendation at the time of treatment, pesticides and an assessment of past plant protection measures is drawn up.
  • such a forecasting model is used to determine the timing and / or the locations for setting up the traps.
  • the prognosis model is used to determine when infestation of harmful organisms is to be expected.
  • a farmer receives a message as to when he should set up which traps.
  • he also receives information about where he should set up the traps. For example, it is conceivable to set up the traps at the locations where, due to local conditions, a particularly high infestation risk exists and / or at which harmful organisms have already been observed in the past.
  • the traps to be checked and the already controlled traps are displayed on a virtual map of the field, which can be distinguished on the virtual map to be controlled and already controlled, for example, by a different color and / or geometric design.
  • the information obtained in step (E) and / or (F) of the method of the invention can be used to calibrate, update and / or optimize the forecast model.
  • the forecast model makes a prediction about whether a pest infestation must be expected.
  • the infestation control on the basis of the established traps then gives the feedback as to whether an infestation actually exists and how serious the infestation is. This information can then flow back into the forecasting model.
  • the present system can be used to treat infestation, e.g. to document to an authority.
  • the entire process from setting up the traps to determining infestation densities is supported by one or more computer programs.
  • the system according to the invention comprises a number N of traps, where N is an integer.
  • N is in the range of 2 to 100, more preferably in the range of 3 to 20.
  • the inventive method further comprises a smartphone or a tablet PC as a mobile computer system, which has a GPS sensor and a digital camera.
  • the digital camera is capable of capturing images of the trapped pests with such resolution that automatic identification of the pests can occur.
  • the method of the invention comprises a stationary computer system connected to the mobile computer system via a long-range wireless communication link.
  • a computer program is installed which makes predictions for the infestation of a field with harmful organisms on the basis of weather, pest, culture and environmental conditions.
  • a user of the mobile computer system receives a notification from the stationary computer system that there is a risk of infesting one of his fields with a harmful organism. It is recommended to the user to place a number N of traps for the harmful organism in his field. He preferably receives recommendations on which places in the field the traps are set up. The locations were thereby selected by the computer program on the stationary computer system so that there is a maximum risk of pest infestation for at least one location according to the predictive model.
  • the user is guided by the mobile computer system by means of the GPS sensor to those places where he should set up a trap.
  • the user sets up the respective trap and acknowledges the setting up by taking a digital image of the trap using the digital camera of his mobile computer system.
  • the information that a trap has been set up in one location is transmitted from the mobile computer system to the stationary computer system along with the location information.
  • the user receives information from the stationary computer system at what times he should control the established traps.
  • the user receives reminders when the appointment is approaching infestation control and / or the appointment is reached and / or exceeded.
  • the user is guided with the help of the GPS sensor of his mobile computer system to the respective location of the case to be controlled.
  • he is asked to take a digital picture of the contents of the trap.
  • He is supported by his mobile computer system. He positions the digital camera facing the trap so that the contents of the trap are imaged on the image sensor of the digital camera. If the entire content is visible on the image sensor and it is sufficiently sharply displayed, the user receives a corresponding indication (optically, acoustically and / or sensory). He takes a digital picture.
  • the digital image is forwarded to the stationary computer system.
  • further information is transmitted to the stationary computer system, e.g. Time, date, geo-coordinates and / or information about the grown crop, etc.
  • the digital image is analyzed, if necessary, with the addition of the metadata. The harmful organisms recorded on the image are identified and counted.
  • the user receives information about the result of the image analysis from the stationary computer system. It also gets information on what to do next, such as whether and how the trap can / should be reactivated for further use in the field. After several traps have been checked at one time or at different times, the user will be notified by the stationary computer system of the measures he should take to combat identified harmful organisms.
  • the information on the controlled traps and the trapped organisms identified and quantified is used by the stationary computer system to update the forecasting model and / or to communicate a notification of an existing risk of infestation to one or more other farmers.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Catching Or Destruction (AREA)

Abstract

Die vorliegende Erfindung befasst sich mit der Bekämpfung von Schadorganismen beim Anbau von Kulturpflanzen. Gegenstand der vorliegenden Erfindung ist ein System, ein Verfahren und ein Computerprogrammprodukt zur Ermittlung eines Befalls von Kulturpflanzen mit Schadorganismen.

Description

Bekämpfung von Schadorganismen
Die vorliegende Erfindung befasst sich mit der Bekämpfung von Schadorganismen beim Anbau von Kulturpflanzen. Gegenstand der vorliegenden Erfindung ist ein System, ein Verfahren und ein Computerprogrammprodukt zur Ermittlung eines Befalls von Kulturpflanzen mit Schadorganismen.
Beim Pflanzenschutz ist das Ermitteln von Schadschwellen aus ökologischer und wirtschaftlicher Sicht unabdingbar.
Die Schadschwelle gibt die Befallsdichte mit Schaderregern, Krankheiten oder den Besatz mit Unkräutern an, ab denen eine Bekämpfung wirtschaftlich sinnvoll wird. Bis zu diesem Wert ist der wirtschaftliche Mehraufwand durch eine Bekämpfung größer als der zu befürchtende Ernteausfall. Übersteigt der Befall diesen Wert, werden die Bekämpfungskosten durch den zu erwartenden Mehrertrag zumindest ausgeglichen.
Je nach dem Wesen eines Schädlings oder einer Krankheit kann die Schadschwelle sehr unterschiedlich sein. Bei Schädlingen oder Krankheiten, die nur mit großem Aufwand und mit negativen Begleiterscheinungen für die weitere Produktion zu bekämpfen sind, kann die Schadschwelle sehr hoch sein. Kann jedoch schon ein geringer Befall zu einem Ausbreitungsherd werden, der die gesamte Produktion zu vernichten droht, kann die Schadschwelle sehr niedrig sein.
Die wichtigste Voraussetzung, um die Schadschwelle erkennen zu können, ist eine effiziente Befallskontrolle. Hierzu werden Fallen wie beispielsweise beleimte Farbtafeln oder Fangschalen verwendet, mit deren Hilfe Schadorganismen gefangen, identifiziert und ausgezählt werden. Bei Rapsschädlingen werden beispielsweise Gelbfangschalen verwendet, die mit Hilfe ihrer gelben Farbe die Schädlinge anlocken. Die Fangschale ist mit Wasser gefüllt, dem ein Tensid beigefügt wurde, um die Oberflächenspannung zu erniedrigen, so dass angelockte Schädlinge ertrinken. Im Fall einer beleimten Tafel bleiben die Schädlinge am Leim kleben. Die Fallen werden regelmäßig kontrolliert. Durch Zählen der in einer Falle befindlichen Schädlinge lassen sich Schadschwellen ermitteln. Das Auszählen ist jedoch mühsam und fehleranfällig. Es ist denkbar, dass sich verschiedene Schadorganismen in einer Falle befinden, die unabhängig voneinander erfasst werden müssen, um für jeden einzelnen Schadorganismus den jeweiligen Befall feststellen zu können. Es ist denkbar, dass die Person, die die Fallen kontrolliert, nicht über eine ausreichende Schulung und/oder Erfahrung verfügt, um alle Schädlinge einwandfrei identifizieren zu können.
Dennis Sprute et al. offenbaren ein Verfahren zum Schädlingsmonitoring des Traubenwicklers durch Auswertung einer Motten-Eiablage-Karte mittels Smartphone-Anwendung (A. Ruckeishausen et al. (Hrsg.): Intelligente Systeme - Stand der Technik und neue Möglichkeiten, Lecture Notes in Informatics (LNI), Gesellschaft für Informatik, Bonn 2016, Seiten 201-204; http://subs.emis.de/LNI/Proceedings/Proceedings
253/201. pdf). Das Verfahren ist jedoch nicht dazu bestimmt und nicht geeignet, verschiedene Schadorganismen zu erkennen - es ist lediglich zum automatisierten Auszählen von Motten-Eiern gedacht. Weiguang Ding und Graham Taylor offenbaren eine System zur automatischen Mottenerkennung anhand von Bildern von aufgestellten Fallen ("Automatic moth detection from trap Images for pest management" , Computers and Eleectronics in Agriculture, Bd. 123 (2016), Seiten 17-28).
In der Realität ist es jedoch oft mühsam, den Standort von aufgestellten Fallen wiederzufinden, da sich die Umgebung der Fallen beispielsweise aufgrund der stetig wachsenden Kulturpflanzen stetig ändern kann. Es ist denkbar, dass die Kulturpflanzen über die aufgestellten Fallen hinauswachsen, so dass die Fallen aus der Entfernung nicht mehr zu erkennen sind. Bei einer Inaugenscheinnahme der Fallen muss die entsprechende Person zunächst die Fallen wiederfinden.
Damit ergibt sich die technische Aufgabe, ein System und ein Verfahren bereitzustellen, mit dem der Befall von Kulturpflanzen mit Schadorganismen effizient ermittelt werden kann.
Erfindungsgemäß wird diese Aufgabe durch die Gegenstände der unabhängigen Ansprüche 1, 11 und 15 gelöst. Bevorzugte Ausführungsformen finden sich in den abhängigen Ansprüchen und in der vorliegenden Beschreibung.
Ein erster Gegenstand der vorliegenden Erfindung ist damit ein Verfahren zur Ermittlung eines Befalls von Kulturpflanzen mit Schadorganismen, umfassend die folgenden Schritte:
(A) Aufstellen einer oder mehrerer Fallen für die Schadorganismen in einem Feld, in dem die Kulturpflanzen angebaut werden,
( B) Erfassen des jeweiligen Standorts der einen oder mehreren Fallen,
(C) Wiederaufsuchen der einen oder mehreren Fallen anhand des jeweilig erfassten Standorts,
(D) Aufnahme eines oder mehrerer digitaler Bilder der in der einen oder mehreren Fallen befindlichen S chadorganismen,
(E) automatisiertes Identifizieren und Zählen der in der einen oder mehreren Fallen befindlichen Schadorganismen,
(F) Ermitteln einer oder mehrerer Befallsdichten der jeweils identifizierten Schadorganismen an den erfassten Standorten.
Ein weiterer Gegenstand der vorliegenden Erfindung ist ein System zur Ermittlung eines Befalls von Kulturpflanzen mit Schadorganismen umfassend:
(a) eine oder mehrere Fallen für die Schadorganismen,
(b) Mittel zur Erfassung eines oder mehrerer Standorte, an denen die eine oder mehrere Fallen aufgestellt worden sind,
(c) Mittel zum Wiederfinden der einen oder mehreren aufgestellten Fallen,
(d) Mittel zur Aufnahme eines oder mehrerer digitaler Bilder der in der einen oder mehreren Fallen befindlichen Schadorganismen,
(e) Mittel zur Identifizierung der in der einen oder mehreren Fallen befindlichen Schadorganismen,
(f) Mittel zur Ermittlung der jeweiligen Menge der identifizierten Schadorganismen, (g) Mittel zur Ermittlung einer Befallsdichte der identifizierten Schadorganismen an den erfassten Standorten.
Ein weiterer Gegenstand der vorliegenden Erfindung ist ein Computerprogrammprodukt umfassend einen Datenträger, auf dem ein Computerprogramm gespeichert ist, das in den Arbeitsspeicher eines mobilen Computersystems geladen werden kann und dort das Computersystem dazu veranlasst, folgende Schritte ausführen:
- Empfangen einer Mitteilung über ein bestehendes Risiko für den Befall eines Feldes mit einem tierischen S chadorganismus,
- Anzeigen einer Aufforderung zum Aufstellen einer oder mehrerer Fallen in dem Feld gegenüber einem Nutzer,
- Erfassen und Speichern der Position des mobilen Computersystems zusammen mit der Information, dass sich an der Position eine Falle befindet, für den Fall, dass der Nutzer das Aufstellen einer Falle gegenüber dem Computerprogramm anzeigt,
- Empfangen einer Mitteilung zur Kontrolle einer aufgestellten Falle,
- Leiten des Nutzers zu der zu kontrollierenden Falle anhand der gespeicherten Position,
- Anzeigen einer Aufforderung zur Aufnahme einer oder mehrerer digitaler Bilder der in der Falle befindlichen Schadorganismen gegenüber dem Nutzer,
- entweder Übertragen des oder der digitalen Bilder an ein weiteres Computersystem und Empfangen von Informationen über die Zahl und Art der identifizierten Schadorganismen, oder Analysieren des oder der digitalen Bilder und Ermitteln der Zahl und Art der in der Falle befindlichen Schadorganismen,
- Anzeigen von Informationen über die Zahl und Art der identifizierten Schadorganismen gegenüber dem Nutzer. Die Erfindung wird nachstehend näher erläutert, ohne zwischen den Erfindungsgegenständen (Verfahren, System, Computerprogrammprodukt) zu unterscheiden. Die nachfolgenden Erläuterungen sollen vielmehr für alle Erfindungsgegenstände in analoger Weise gelten, unabhängig davon, in welchem Kontext (Verfahren, System, Computerprogrammprodukt) sie erfolgen. In einem ersten Schritt des erfindungsgemäßen Verfahrens werden Fallen für Schadorganismen, die beim Anbau einer Kulturpflanze auftreten können, in dem Feld, in dem die Kulturpflanzen angebaut werden, aufgestellt.
Unter dem Begriff „Kulturpflanze" wird eine Pflanze verstanden, die durch das Eingreifen der Menschen zielgerichtet als Nutz- oder Zierpflanze angebaut wird.
Unter dem Begriff „Feld" wird ein räumlich abgrenzbarer Bereich der Erdoberfläche verstanden, der landwirtschaftlich genutzt wird, indem auf einem solchen Feld Kulturpflanzen angepflanzt, mit Nährstoffen versorgt und geerntet werden. Unter einem„Schadorganismus" wird nachfolgend ein mobiler Organismus verstanden, der beim Anbau von Kulturpflanzen in Erscheinung treten und die Kulturpflanze schädigen, oder die Ernte der Kulturpflanze negativ beeinflussen kann. Beispiele für derartige Schadorganismen sind tierische Schädlinge wie beispielsweise Insekten oder Spinnentiere.
Der Schadorganismus muss in dem Sinne„mobil" sein, dass er in eine Falle gelangen kann. Vorzugsweise handelt es sich um einen tierischen Schädling aus der Gruppe der Insekten (in den verschiedenen Stadien von Larve (Raupe, Afterraupe) bis zum Adultstadium), Schnecken, Würmer und Spinnentiere. Besonders bevorzugt handelt es sich bei den Schadorganismen um solche, die sich durch eine Farbe (z.B. die gelbe Farbe bei Gelbfangschalen) anlocken lassen. Beispiele für derartige Schadorganismen sind Rapsschädlinge wie beispielsweise Großer Rapsstengelrüssler, Gefleckter Kohltriebrüssler, Rapsglanzkäfer, Kohlschotenrüssler, Kohlschotenmücke und Rapserdfloh. Bei der Falle handelt es sich vorzugsweise um eine Fangschale oder eine beleimte Farbtafel. Neben oder anstelle einer Farbe können weitere/andere Merkmale vorhanden sein, die Schadorganismen anlocken (Lockmittel). Denkbar ist zum Beispiel die Verwendung eines Pheromons als Lockmittel.
Bei Verwendung eines oder mehrerer Lockmittel(s) ist dessen/deren Einfluss auf die Menge angelockter Schadorganismen zu berücksichtigen: in eine Falle mit Lockmittel gelangen bei gleicher Befallsdichte mehr Schadorganismen als in eine Falle ohne Lockmittel. Vorzugsweise werden ein oder mehrere Lockmittel verwendet, die zumindest über den Zeitraum zwischen Aufstellen der Falle und erster Befallskontrolle eine konstante Wirkung erzielen. Da eine Farbe als Lockmittel über einen solchen Zeitraum in der Regel konstant bleibt, hat sie einen Vorteil gegenüber einem Pheromon, das sich schnell verflüchtigen kann. Fangschalen haben zudem den Vorteil, dass sie sich einfach auswaschen lassen und dann viele Male wiederverwendet werden können.
Die Korrelation zwischen der Zahl der nach einem definierten Zeitraum in einer Falle befindlichen Schadorganismen und der Befallsdichte (Kalibirierung) lässt sich durch Versuchsreihen ermitteln. Die Hersteller von Fallen geben in der Regel in der Gebrauchsanweisung bereits an, ab welcher Zahl von Schadorganismen eine Schadschwelle überschritten ist, so dass ein Anwender derartige Versuchsreihen nicht selbst vornehmen muss.
Die Fallen werden (meist gemäß der Herstellerangaben) in dem Feld aufgestellt.
Um die Fallen bei der Befallskontrolle wiederfinden zu können, wird in einem zweiten Schritt (Schritt (B) des erfindungsgemäßen Verfahrens) der jeweilige Standort der aufgestellten Fallen erfasst.
Unter Erfassung wird verstanden, dass die Position der Falle in dem Feld ermittelt und gespeichert wird, so dass die Falle zu einem späteren Zeitpunkt anhand der erfassten Positionsdaten schnell und einfach wiedergefunden werden kann. Vorzugsweise werden zur Erfassung die geographischen Koordinaten (geographische Breite und geographische Länge) der Falle ermittelt und gespeichert. Üblich ist dabei die Verwendung des Sexagesimalsystems, d.h. ein Grad ist unterteilt in sechzig Minuten, eine Minute wiederum in sechzig Sekunden. Denkbar ist aber auch die Dezimalschreibweise, bei der über beliebig viele Nachkommastellen die gewünschte Genauigkeit erreicht werden kann.
Die Erfassung des Standorts erfolgt vorzugsweise unter Verwendung eines Positionsbestimmungssystems. Ein bekanntes Positionsbestimmungssystem ist beispielsweise ein Satellitennavigationssystem wie beispielsweise NAVSTAR GPS, GLONASS, Galileo der Beidou.
Da sich die Abkürzung GPS (Globales Positionsbestimmungssystem) in der Umgangssprache als generische Bezeichnung für alle Satellitennavigationssysteme etabliert hat, wird nachfolgend der Begriff GPS als Sammelbezeichnung für alle Positionsbestimmungssysteme verwendet.
Heutzutage verfügen nahezu alle so genannten Smartphones und Tablet-Computer über einen GPS-Sensor, mit dessen Hilfe die Position des Smartphones bzw. Tablet-Computers bestimmt werden kann. In einer bevorzugten Ausführungsform erfolgt damit die Erfassung des Standorts einer Falle mit Hilfe eines GPS-Sensors.
Vorzugsweise ist der GPS-Sensor mit einem mobilen Computersystem verbunden, auf dem ein Computerprogramm installiert ist. Heutige Smartphones und Tablet-Computer sind Beispiele für mobile Computersysteme, auf denen Computerprogramme (meist als„App(s)" bezeichnet) installiert sind, und die über einen GPS-Sensor verfügen. Ein weiteres Beispiel sind Digitalkameras.
In einer bevorzugten Ausführungsform erfolgt die Erfassung des Standorts einer Falle unter Verwendung eines GPS-Sensors und computerunterstützt. Es ist zum Beispiel denkbar, dass diejenige Person, die eine Falle aufstellt, nach dem Aufstellen der Falle das mobile Computersystem einsetzt, um den aktuellen Standort, der durch den GPS-Sensor ermittelt wird, auf dem Computersystem zu speichern.
Es ist zum Beispiel denkbar, dass auf dem mobilen Computersystem ein entsprechendes Computerprogramm installiert ist, das durch den Fallenaufsteller gestartet wird. Beispielsweise durch Drücken eines virtuellen Knopfes (Button) kann das Computerprogramm veranlasst werden, den aktuellen Standort mittels des GPS- Sensors zu ermitteln und diesen dann zusammen mit der Information, dass an dem Standort eine Falle aufgestellt worden ist, in einem Speicher des Computersystems abzuspeichern.
In einer Ausführungsform verfügt die Falle über einen maschinenlesbaren Code, durch den sich das Erfassen des Standorts einer Falle initiieren lässt. Wird ein solcher maschinenlesbarer Code von dem mobilen Computersystem gelesen, initiiert dies die Ermittlung des Standorts mit Hilfe des GPS-Sensors. Das Compute rogramm ist entsprechend konfiguriert, so dass es die von dem maschinenlesbaren Code gelesene Information so interpretiert, dass es die aktuelle Position mittels des GPS-Sensors ermittelt und diese zusammen mit der Information, dass sich an dieser Position eine Falle befindet, in einem Speicher des Computersystems speichert.
Es ist denkbar, dass der maschinenlesbare Code eine für jede einzelne Falle eindeutige Kennung (z.B. eine Kennnummer oder eine Identifikationsnummer) verfügt. Es ist aber auch denkbar, für jeden vorliegenden Fallentyp eine typspezifische Kennung vorzusehen. Vorzugsweise handelt es sich bei dem maschinenlesbaren Code um einen optoelektronisch lesbaren Code, wie beispielsweise einen Strichcode (z.B. Codabar, Codel28 u.a.), einen 2D-Code (z.B. Codablock, Code 49 u.a.) oder einen Matrix-Code (z.B. DataMatrix, MaxiCode, Aztec-Code, QR-Code, u.a.).
Es ist aber auch denkbar, dass die Falle mit einem elektronischen Chip (IC, engl, integrated circuit), oder einem RFID-Transponder (engl. Radio-frequency identification) ausgestattet ist.
In einer bevorzugten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung wird die Erfassung des Standorts einer Falle durch das Erzeugen einer digitalen Aufnahme der Falle initiiert. In einem solchen Fall umfasst das mobile Computersystem eine Kameraeinheit, mit der eine digitale Aufnahme der Falle erstellt werden kann (heutige Smartphones und Tablet-Computer sind beispielsweise mobile Computersysteme, die über eine solche Kameraeinheit verfügen, aber auch Digitalkameras können als mobile Computersysteme mit Kameraeinheit aufgefasst werden - einige Digitalkameras verfügen zudem über einen GPS-Sensor). Der Fallenaufsteller wird instruiert, nach dem Aufstellen einer Falle eine digitale Aufnahme der Falle zu erzeugen. Das mobile Computerprogramm ist so konfiguriert, dass die Erzeugung der digitalen Aufnahme das Ermitteln des aktuellen Standorts mittels des GPS-Sensors und das Speichern des aktuellen Standorts zusammen mit der Information, dass an dem Standort eine Falle aufgestellt worden ist, initiiert. Vorzugsweise wird die digitale Aufnahme der Falle zusammen mit dem Standort in einem Speicher des Computersystems gespeichert. Diese Ausführungsform ist besonders nutzerfreundlich, da sich der Nutzer keine Gedanken über die Erfassung des Standorts machen muss. Er führt einfach das entsprechend konfigurierte Computersystem zusammen mit einer oder mehreren Fallen mit sich und wird instruiert, eine oder mehrere Fallen aufzustellen und die aufgestellten Fallen dann zu fotografieren. Durch die Erzeugung der fotografischen Aufnahme werden dann die Koordinaten des Standorts der Falle ermittelt und gespeichert.
In einer bevorzugten Ausführungsform werden bei der Erzeugung einer fotografischen Aufnahme die Koordinaten des aktuellen Standorts mittels GPS-Sensor ermittelt. Ein Computerprogramm prüft, ob an dem aktuellen Standort (bzw. in einem Umkreis von wenigen Metern (beispielsweise in einem Umkreis von einem Meter bis zehn Metern)) bereits eine Falle erfasst ist. Falls an dem aktuellen Standort noch keine Falle erfasst ist, wird die fotografische Aufnahme als neu aufgestellte Falle gedeutet und vom Computerprogramm eine neu aufgestellte Falle registriert. In einem weiteren Schritt wird kontrolliert, ob Schädlinge in die aufgestellten Fallen gelangt sind. Der Anwender des erfindungsgemäßen Verfahrens sucht also die aufgestellten Fallen auf (Schritt (C) des erfindungsgemäßen Verfahrens). Da die Standorte (Positionen) der Fallen gespeichert sind, kann er sie einfach und schnell wiederfinden. Vorzugsweise wird er dabei von einem mobilen Computersystem, das einen GPS-Sensor umfasst, unterstützt.
Denkbar ist beispielsweise, dass das Computersystem dem Nutzer durch einen Pfeil (auf einem Bildschirm) die Richtung der aufzusuchenden Falle anzeigt, wie es beispielsweise bei den GPS -gestützten Navigationssystemen für Wanderer üblich ist.
Denkbar ist auch, dass die Entfernung zur aufzusuchenden Falle auf einem Bildschirm angezeigt wird.
Denkbar ist auch, dass auf dem Bildschirm des mobilen Computersystems eine virtuelle Repräsentation des Felds zusammen mit den aufgestellten Fallen dargestellt ist. So kann der Nutzer erkennen, wo sich im Feld Fallen befinden. Zusätzlich kann auch die Position des Nutzers in der virtuellen Repräsentation angezeigt werden, so dass der Nutzer erkennen kann, wie er selbst in Bezug zu den aufgestellten Fallen positioniert ist, in welche Richtung er sich bewegen muss, um zu einer Falle zu gelangen, und wie weit er noch von einer aufgestellten Falle entfernt ist.
Es ist auch denkbar, die Technologie der„erweiterten Realität" (engl, augmented reality) zu verwenden, um den Nutzer beim Wiederauffinden der aufgestellten Fallen zu unterstützen. Bei dieser Technologie wird eine reale Welt auf einem Bildschirm dargestellt und diese Darstellung durch computergenerierte Zusatzinformationen optisch erweitert. Es ist zum Beispiel denkbar, die reale Welt auf dem Bildschirm eines Computersystems (z.B. Smartphone) in einem so genannten Live-Modus darzustellen und in diese Darstellung virtuelle Objekte, welche die aufgestellten Fallen repräsentieren, zu ergänzen. Auch die Verwendung eines Head-up-Displays oder eines Head-mounted-Displays (z.B. Videobrille (Eye Tap)) sind denkbar.
Nachdem der Anwender des erfindungsgemäßen Verfahrens eine aufgestellte Falle aufgesucht hat, erfolgt die Befallskontrolle. Dazu nimmt der Anwender des erfindungsgemäßen Verfahrens ein oder mehrere digitale Bilder des Falleninhalts auf (Schritt (D) des erfindungsgemäßen Verfahrens). Dazu verwendet er vorzugsweise eine Digitalkamera. Eine Digitalkamera ist eine Kamera, die als Aufnahmemedium anstatt eines fotografischen Films (Analogkamera) ein digitales Speichermedium verwendet, wobei das Bild zuvor mittels eines elektronischen Bildwandlers digitalisiert wird. Wie bereits oben beschrieben, ist ein Smartphone mit einer Kameraeinheit ein Beispiel für eine Digitalkamera mit angeschlossenem Computersystem. Die Begriffe„(digitales) Bild" und„(digitale) Aufnahme" werden in dieser Beschreibung synonym verwendet.
In einer Ausführungsform nimmt der Anwender ein einziges digitales Bild der Falle auf, auf dem alle in der Falle befindlichen Schadorganismen erfasst sind. Denkbar ist aber auch, dass der Anwender mehrere Aufnahmen von der Falle erzeugt, um alle in der Falle befindlichen Schadorganismen zu erfassen. In dem Fall, dass der Anwender mehr als ein Bild von einer Falle aufnimmt, um alle Schadorganismen erfassen zu können, nimmt er die Bilder vorzugsweise so auf, dass sich Bildbereiche von mindestens jeweils zwei Bildern überlappen. Dies erleichtert die spätere Auswertung der Bilder gemäß Schritt (E) des erfindungsgemäßen Verfahrens (siehe unten).
Denkbar ist auch, dass der Anwender ein Bild erzeugt, in dem alle in der Falle befindlichen Schadorganismen erfasst sind und weitere Bilder von einzelnen, in der Falle befindlichen Schadorganismen erzeugt. Die Identifizierung der Schädlinge erfolgt dann auf Basis der Aufnahmen der einzelnen Schadorganismen und die Zählung auf Basis des Bilds mit allen in der Falle vorhandenen Schädlingen.
Vorzugsweise wird der Anwender bei der Erzeugung der digitalen Bilder durch die Digitalkamera und/oder ein mit der Digitalkamera verbundenes Computersystem unterstützt.
Es ist zum Beispiel denkbar, dass die Digitalkamera und/oder ein mit der Digitalkamera verbundenes Computersystem die auf dem Bildsensor der Digitalkamera (mittels der Kameraoptik) abgebildete Falle erkennen kann und dem Nutzer der Kamera eine optische und/oder akustische und/oder sensorische Rückmeldung geben kann, ob die Kamera gegenüber der Falle richtig positioniert ist.„Richtig positioniert" bedeutet dabei, dass die Falle in der Weise auf dem Bildsensor abgebildet ist, dass die spätere, automatisierte Erkennung der Schadorganismen vorgenommen werden kann. Die hierzu erforderlichen Kriterien können als Regeln vorab in der Digitalkamera und/oder in dem mit der Digitalkamera verbundenen Computersystem implementiert werden. Es ist auch denkbar, dass die Falle über Merkmale verfügt, die von der Digitalkamera oder dem mit der Digitalkamera verbundenen Computersystem durch Bilderkennungsverfahren erkannt werden können. Denkbar wäre zum Beispiel, Ecken und/oder Kanten der ansonsten gelben Falle in einer anderen Farbe zu gestalten. Denkbar sind auch Farbmuster an oder auf der Falle, die visuell erfassbar sind. Solche Merkmale erlauben eine automatisierte Erkennung, ob die Kamera gegenüber der Falle so positioniert ist, dass das aufgenommene Bild der Falle genügende Schärfe besitzt und die Falle vollständig auf dem Bild erfasst ist, so dass die spätere Erkennung von Schadorganismen auf dem Bild korrekt ablaufen kann.
Es ist beispielsweise denkbar, eine kreisförmige und gelbe Fangschale zu verwenden. Der Nutzer wird aufgefordert, ein digitales Bild von der Fangschale in der Aufsicht zu erzeugen. Die Fangschale hebt sich aufgrund der gelben Farbe von der Umgebung (grüne Pflanzen, brauner Ackerboden) ab und kann daher mittels Bilderkennungsmethoden auf dem digitalen Bild erkannt werden. Das Computerprogramm kann prüfen, ob die abgebildete Schale kreisförmig ist. Ist sie nicht kreisförmig sondern oval, ist dies ein Anzeichen dafür, dass die Kamera nicht richtig gegenüber der Schale positioniert ist und die spätere Erkennung von Schädlingen erschwert wird. Hier könnte dem Nutzer eine Rückmeldung gegeben werden, die Kamera anders zu positionieren, so dass die Abbildung eine kreisförmige Schale zeigt.
Digitale Aufnahmen von Fallen werden in einem Speicher der Digitalkamera und/oder des mit der Digitalkamera verbundenen Computersystems gespeichert. In einem weiteren Schritt (Schritt (E) des erfindungsgemäßen Verfahrens) werden die auf einem oder mehreren digitalen Bildern erfassten Schadorganismen gezählt und identifiziert. Die Identifizierang dient dazu, entscheiden zu können, ob es sich bei einem gefangenen Organismus um einen Schadorganismus, einen Nützling oder einen Organismus handelt, der für den Anbau der Kulturpflanzen ohne Belang ist. Dementsprechend kann eine Identifizierang die Zuordnung zu den drei Kategorien:„schädlich",„nützlich", und„neutral" bedeuten. Vorzugsweise dient die Identifizierang eines Schadorganismus der Identifizierang von Maßnahmen, die gegen den Schadorganismus ergriffen werden können. Insofern kann die Identifizierang auch die Zuordnung zu einer zu ergreifenden Maßnahme sein. Eine zu ergreifende Maßnahme kann beispielsweise die Applikation eines bestimmten Schädlingsbekämpfungsmittels sein. Vorzugsweise wird unter Identifizierang eines Schadorganismus ein Vorgang verstanden, der es erlaubt, ein geeignetes Mittel zur Bekämpfung des Schadorganismus auszuwählen.
Unter Identifizierang kann aber auch die Zuordnung einzelner Schadorganmisen zu einem Taxon verstanden werden, d.h. die Zuordnung zu einer Klasse, Ordnung, Überfamilie, Familie, Unterfamilie, Tribus, Gattung, Art, Unterart oder zu einer Zwischenstufe im Sinne der biologischen Taxonomie.
Synonym zu dem Begriff „Identifzieren des Organisums" wird in dieser Beschreibung auch der Begriff „Bestimmen der Art des Organismus" verwendet. Dementsprechend kann der Begriff „Art" z.B. eine Kategorie wie„schädlicher Organimus",„nützlicher Organismus" oder„neutraler Organismus" bedeuten, oder er kann z.B. eine Kategorie wie "Schadorganismus, der mit dem X bekämpft werden kann" bedeuten, oder er kann z.B. ein Taxon bedeuten, wobei "X" für ein bestimmtes Bekämpfungsmittel steht.
Wurden von einer Falle mehrere Aufnahmen erzeugt, um alle in der Falle befindlichen Schadorganismen zu erfassen, werden diese digitalen Aufnahmen vorzugsweise zunächst in eine einzige digitale Aufnahme überführt, bevor die Identifizierung und Auszählung der Schadorganismen beginnt. In der Regel sind die zumeist dunkelfarbigen Schadorganismen gegenüber dem zumeist hellen (z.B. gelben) Hintergrand der Falle gut zu erkennen. Sie bilden zumeist ein unregelmäßiges Muster, das durch ein Bilderkennungsverfahren erkannt werden kann. Dieses Muster kann z.B. verwendet werden, um Musteranteile, die in mehreren Bildern auftreten, zu überlagern und so die mehreren Bilder zu einem digitalen Bild zusammenzufügen.
Die Identifizierang und Auszählung der Schadorganismen erfolgt automatisiert. Das bedeutet, dass ein Anwender des erfindungsgemäßen Verfahrens die Schadorganismen nicht selbst zählen und identifizieren muss, sondern dass das jeweilige Bild durch ein Computerprogramm in einem Arbeitsspeicher eines Computersystems Bildbearbeitungs- und Bilderkennungsalgorithmen zugeführt wird. Mit Hilfe dieser Algorithmen wird das Bild analysiert, ggf. präpariert (Filterungen und ähnliche Operationen) und es werden Merkmale extrahiert, die einen Schluss darüber erlauben, wie viele Schadorganismen vorliegen und welcher Art diese sind. Derartige Algorithmen sind im Stand der Technik ausgiebig beschrieben.
Es ist denkbar zur Identifizierang von Schadorganismen ein künstliches neuronales Netz zu verwenden. Vorzugsweise werden weitere Informationen zur Identifizierung der Schadorganismen herangezogen. Beispielsweise kann die Geo-Position genutzt werden. Befindet sich die Falle beispielsweise in Deutschland, so kommen andere Schadorganismen in Betracht als wenn sich die Falle beispielsweise in Brasilien befindet. Auch die aktuelle Jahreszeit ist eine wichtige Information, die genutzt werden kann. Je nach Jahreszeit können unterschiedliche Schadorganismen in Erscheinung treten. Aber auch die angebaute Kulturpflanze, in deren Nähe ein Schadorganismus gefangen worden ist, kann Auskunft über den vorliegenden Schadorganismus geben.
Die Identifizierung und/oder Auszählung der Schadorganismen kann auf dem mobilen Computersystem vorgenommen werden, das der Anwender mit sich trägt, wenn er die digitalen Aufnahmen der Fallen erzeugt. Es ist aber auch denkbar, dass das Computersystem, dass der Anwender mit sich führt, dazu verwendet wird, die Aufnahmen zu erzeugen und die Aufnahmen dann auf ein anderes, vorzugsweise stationäres Computersystem zu übertragen, auf dem die Bilderkennung abläuft. Wird vom Anwender ein Smartphone oder ein Tablet-Computer als mobiles Computersystem eingesetzt, können aufgenommene Bilder zur weiteren Analyse über das Mobilfunknetz und/oder das Internet an ein externes, vorzugsweise stationäres und vorzugsweise zentrales Computersystem (z.B. eines mit mehr Rechenleistung) übertragen werden. Diese Übertragung kann unmittelbar nach Erzeugen einer oder mehrerer digitaler Bilder eines Falleninhalts erfolgen. Es ist aber auch denkbar, dass die Übertragung zu einem späteren Zeitpunkt, z.B. nachdem alle Fallen kontrolliert worden sind, erfolgt. Die Übertragung kann drahtlos oder kabelgebunden erfolgen. Die Übertragung kann über eine kurzreichweitige oder eine langreichweitige Kommunkationsverbindung erfolgen. Denkbar ist, dass die Übertragung von Informationen zwischen dem mobilen und dem stationären Computersystem über eine Mobilfunkverbindung und/oder das Internet erfolgt. Denkbar ist aber auch, dass das mobile Computersystem über eine Kabelverbindung mit dem stationären Computersystem verbunden wird, um die Bildaufnahmen zu übertragen. Vorzugsweise erfolgt die Übertragung über eine Mobilfunkverbindung und/oder das Internet. Das Ergebnis des Schritts (E) ist eine Information darüber, welche Schadorganismen in die Falle gelangt sind und in welcher Zahl sie dort vorliegen.
Diese Information kann dem Anwender angezeigt werden. In einem weiteren Schritt (Schritt (F) des erfindungsgemäßen Verfahrens) erfolgt die Ermittlung einer oder mehrerer Befallsdichten.
Da für jeden in eine Falle gelangten Schadorganismus die jeweilige Zahl bekannt ist, lässt sich für den Standort, an dem die Falle aufgestellt ist/war, eine Befallsdichte für jede Spezies errechnen. Vorzugsweise werden die Befallsdichten, die für die jeweiligen Standorte ermittelt worden sind, zusammen mit dem jeweiligen Standort in einem Langzeitspeicher (z.B. Festplatte) eines Computersystems gespeichert.
Anhand der Befallsdichte lässt sich erkennen, ob eine Schadschwelle überschritten worden ist. Ist eine Schadschwelle überschritten worden, wird dem Anwender vorzugsweise eine Empfehlung gegeben, welche Maßnahmen er ergreifen sollte. Vorzugsweise erhält er Informationen darüber, welche Bekämpfungsmittel er einsetzen sollte und in welcher Menge er die Bekämpfungsmittel einsetzen sollte.
Es ist denkbar, dass dem Nutzer auch Empfehlungen zu einem günstigen oder optimalen Zeitpunkt für eine Ausbringung von Bekämpfungsmittel gegeben werden. Dazu kann das System beispielsweise Wettervorhersagen nutzen.
In einer bevorzugten Ausführungsform wird auf Basis der Informationen, an welchen Orten im Feld Schädlinge in welcher Menge aufgetreten sind, eine so genannte digitale Applikationskarte erzeugt.
Die digitale Applikationskarte ist eine virtuelle Repräsentation des Feldes. Die digitale Applikationskarte ist maschinenlesbar und gibt an, bei welchen Teilflächen des Feldes eine Applikation eines oder mehrerer Bekämpfungsmittel erfolgen soll. Vorzugsweise ist angegeben, in welchen Mengen und in welcher Konzentration ein Bekämpfungsmittel eingesetzt werden soll. Auch ein günstiger oder optimaler Zeitpunkt kann angegeben sein.
Vorzugsweise lässt sich die digitale Applikationskarte oder Teile davon in einen Arbeitsspeicher einer Applikationsvorrichtung laden. Unter einer Applikationsvorrichtung wird eine maschinelle Vorrichtung zum Applizieren einer Bekämpfungsmittel-Formulierung auf einem Feld verstanden. Eine solche Applikationsvorrichtung umfasst in der Regel mindestens einen Behälter zur Aufnahme mindestens einer Bekämpfungsmittel-Formulierung, eine Sprühvorrichtung, mit der die Bekämpfungsmittel-Formulierung auf dem Feld abgegeben wird und eine Steuereinrichtung, mit der die Förderung der mindestens einen Bekämpfungsmittel-Formulierung aus ihrem Behälter in Richtung Sprühvorrichtung gesteuert wird. Die digitale Applikationskarte wird dementsprechend vorzugsweise in dem Arbeitsspeicher der Steuereinheit gespeichert. Die Steuereinheit steht darüber hinaus vorzugsweise mit einem Positionsbestimmungssystem in Verbindung, das die Lage der Applikationsvorrichtung auf dem Feld ermittelt. Vorzugsweise setzt die Steuereinrichtung den Applikationsprozess dann in Gang, wenn auf der digitalen Applikationskarte verzeichnet ist, dass an einem Ort eine Applikation erfolgen soll und wenn das Positionsbestimmungssystem meldet, dass sich die Applikationsvorrichtung gerade an diesem Ort befindet.
Vorzugsweise wird ein Prognosemodell zur Vorhersage von Schädlingsbefällen zur Unterstützung eingesetzt. Solche Prognosemodelle sind im Stand der Technik ausgiebig beschrieben und auch kommerziell verfügbar. Das Entscheidungsunterstützungssystem proPlant Expert (Newe M., Meier H., Johnen A., Volk T.: proPlant expert.com - an online consultation System on crop protection in cereals, rape, potatoes and sugarbeet. EPPO Bulletin 2003, 33, 443-449; Johnen A., Williams LH., Nilsson C, Klukowski Z., Luik A., Ulber B.: The proPlant Decision Support System: Phenological Models for the Major Pests of Oilseed Rape and Their Key Parasitoids in Europe, Biocontrol-Based Integrated Management of Oilseed Rape Pests (2010) Ed.: Ingrid H. Williams. Tartu 51014, Estonia. ISBN 978-90-481-3982-8. p. 381 - 403; www.proPlantexpert.com) verwendet zur Prognose Daten zur angebauten Kultur (Entwicklungsstadium, Wachstumsbedingungen, Pflanzenschutzmaßnahmen), zur Witterung (Temperatur, Sonnenscheindauer, Windgeschwindigkeit, Niederschlag) sowie zu den bekannten Schädlingen / Krankheiten (ökonomische Grenzwerte, Schädlings- Krankheitsdruck). Mit Hilfe dieser Daten wird ein feldspezifisches Befallsrisiko abgeschätzt und eine Empfehlung zu Behandlungszeitpunkt, Pflanzenschutzmittel sowie eine Bewertung vergangener Pflanzenschutzmaßnahmen erstellt.
In einer bevorzugten Ausführungsform wird ein solches Prognosemodell verwendet, um den Zeitpunkt und/oder die Standorte zum Aufstellen der Fallen festzulegen. Es ist zum Beispiel denkbar, dass mit Hilfe des Prognosemodells ermittelt wird, wann mit einem Befall von Schadorganismen zu rechnen ist. Ein Landwirt erhält bei Überschreiten einer vorher definierten Risikoschwelle für das Auftreten eines Befalls eine Mitteilung, wann er welche Fallen aufstellen sollte. Vorzugsweise erhält er auch Informationen darüber, wo er die Fallen aufstellen soll. Es ist beispielsweise denkbar, die Fallen an den Standorten aufzustellen, an denen aufgrund lokaler Bedingungen ein besonders hohes Befallsrisiko besteht und/oder an denen in der Vergangenheit bereits Schadorganismen beobachtet worden sind.
Es ist denkbar, dass der Fallenaufsteller GPS -gestützt an die Orte geleitet wird, an denen er eine Falle aufstellen soll.
Das Aufstellen der jeweiligen Falle quittiert er dann beispielsweise durch das Erzeugen einer digitalen Aufnahme der aufgestellten Falle. Der Begriff "quittiert" bedeutet dabei, dass der Fallensteller gegenüber dem Computerprogramm zum Beispiel durch Betätigen eines virtuellen Schalters oder durch Erzeugen einer fotografischen Aufnahme der aufgestellten Falle oder durch Einlesen einer Kennung an der Falle bestätigt, dass die Falle aufgestellt worden ist, so dass das Computerprogramm die Position der aufgestellten Falle speichern kann.
Ferner ist es denkbar, das Prognosemodell zu verwenden, um dem Landwirt eine Meldung zu übermitteln, zu welchen Zeitpunkten er die aufgestellten Fallen kontrollieren soll. Die Kontrolle einer Falle wird dann beispielsweise durch das Erzeugen einer digitalen Aufnahme der Falle mit den darin befindlichen Schadorganismen quittiert/bestätigt.
Es ist auch denkbar, dass die zu kontrollierenden Fallen und die bereits kontrollierten Fallen auf einer virtuellen Karte des Feldes angezeigt werden, wobei sich zu kontrollierende und bereits kontrollierte Fallen auf der virtuellen Karte unterscheiden lassen, beispielsweise durch eine unterschiedliche farbliche und/oder geometrische Gestaltung. Die Informationen, die in Schritt (E) und/oder (F) des erfindungsgemäßen Verfahrens gewonnen werden, können verwendet werden, um das Prognosemodell zu kalibrieren, zu aktualisieren und/oder zu optimieren. Das Prognosemodell macht eine Vorhersage darüber, ob mit einem Schädlingsbefall gerechnet werden muss. Die Befallskontrolle anhand der aufgestellten Fallen gibt dann die Rückmeldung, ob tatsächlich ein Befall vorliegt und wie schwerwiegend der Befall ist. Diese Informationen können dann in das Prognosemodell zurückfließen.
Es ist auch denkbar, diese Informationen zu verwenden, um Landwirte mit Feldern in der Umgebung, die von einer Übertragung der Schädlinge betroffen sein könnten, vorzuwarnen.
Es kann in einigen Ländern erforderlich sein, vor einer Applikation eines Schädlingsbekämpfungsmittels einen Nachweis über einen vorliegenden Befall zu erbringen. Das vorliegende System kann verwendet werden, um einen Befall z.B. gegenüber einer Behörde zu dokumentieren.
Vorzugsweise wird der gesamte Prozess vom Aufstellen der Fallen bis zum Ermitteln von Befallsdichten von einem oder mehreren Computerprogramm unterstützt.
Nachfolgend wird eine bevorzugte Ausführungsform der vorliegenden Erfindung beschrieben.
Das erfindungsgemäße System umfasst eine Zahl N an Fallen, wobei N eine ganze Zahl ist. Vorzugsweise liegt N im Bereich von 2 bis 100, noch mehr bevorzugt im Bereich von 3 bis 20.
Das erfindungsgemäße Verfahren umfasst ferner ein Smartphone oder ein Tablet-PC als mobiles Computersystem, das über einen GPS-Sensor und eine Digitalkamera verfügt. Die Digitalkamera ist in der Lage, Bilder von den in einer Falle befindlichen Schädlingen mit einer solchen Auflösung aufzunehmen, dass eine automatische Identifizierung der Schädlinge erfolgen kann.
Das erfindungsgemäße Verfahren umfasst ein stationäres Computersystem, das mit dem mobilen Computersystem über eine langreichweitige, drahtlose Kommunikationsverbindung verbunden ist.
Auf dem stationären Computersystem ist ein Computerprogramm installiert, das Vorhersagen für den Befall eines Feldes mit Schadorganismen auf Basis von Wetter-, Schädlings-, Kultur- und Umweltbedingungen macht.
Ein Nutzer des mobilen Computersystems (z.B. Landwirt) erhält von dem stationären Computersystem eine Mitteilung, dass ein Risiko für den Befall eines seiner Felder mit einem Schadorganismus besteht. Es wird dem Nutzer empfohlen, eine Zahl N an Fallen für den Schadorganismus in seinem Feld aufzustellen. Er erhält vorzugsweise Empfehlungen, an welchen Orten im Feld die Fallen aufzustellen sind. Die Orte wurden dabei von dem Computerprogramm auf dem stationären Computersystem so ausgewählt, dass für mindestens einen Ort gemäß des Vorhersagemodells ein maximales Risiko eines Schädlingsbefalls besteht. Der Nutzer wird durch das mobile Computersystem mittels des GPS-Sensors an diejenigen Orte geführt, an denen er eine Falle aufstellen sollte. Der Nutzer stellt die jeweilige Falle auf und quittiert das Aufstellen dadurch, dass er ein digitales Bild von der Falle mit Hilfe der Digitalkamera seines mobilen Computersystems aufnimmt. Die Information, dass eine Falle an einem Ort aufgestellt worden ist, wird zusammen mit der Ortsinformation vom mobilen Computersystem an das stationäre Computersystem übertragen.
Der Nutzer erhält von dem stationären Computersystem Informationen darüber, zu welchen Zeiten er die aufgestellten Fallen kontrollieren sollte. Vorzugsweise erhält der Nutzer Erinnerungen, wenn sich der Termin zur Befallskontrolle nähert und/oder der Termin erreicht ist und/oder überschritten ist.
Bei der Befallskontrolle wird der Nutzer mit Hilfe des GPS-Sensors seines mobilen Computersystems an den jeweiligen Ort der zu kontrollierenden Falle geleitet. Hat er die jeweilige Falle erreicht, wird er aufgefordert, ein digitales Bild vom Inhalt der Falle aufzunehmen. Dabei wird er von seinem mobilen Computersystem unterstützt. Er positioniert die Digitalkamera so gegenüber der Falle, dass der Inhalt der Falle auf dem Bildsensor der Digitalkamera abgebildet wird. Ist der gesamte Inhalt auf dem Bildsensor sichtbar und ist er ausreichend scharf abgebildet, erhält der Nutzer einen entsprechenden Hinweis (optisch, akustisch und/oder sensorisch). Er nimmt ein digitales Bild auf. Das digitale Bild wird an das stationäre Computersystem weitergeleitet. Vorzugsweise werden weitere Informationen (Meta-Daten) an das stationäre Computersystem übertragen, wie z.B. Uhrzeit, Datum, Geo-Koordinaten und/oder Informationen über die angebaute Kulturpflanze usw. Auf dem stationären Computersystem wird das digitale Bild ggf. unter Hinzunahme der Meta-Daten analysiert. Es werden die auf der Bildaufnahme festgehaltenen Schadorganismen identifiziert und gezählt.
Der Nutzer erhält von dem stationären Computersystem eine Information über das Ergebnis der Bildanalyse. Ferner erhält er Informationen, was weiter zu tun ist, beispielsweise ob und wie die Falle für den weiteren Einsatz im Feld reaktiviert werden kann/soll. Nachdem mehrere Fallen zu einer Zeit oder zu verschiedenen Zeiten kontrolliert worden sind, erhält der Nutzer vom stationären Computersystem eine Mitteilung über die Maßnahmen, die er zur Bekämpfung von identifizierten Schadorganismen unternehmen sollte.
Die Informationen über die kontrollierten Fallen und die in den Fallen identifizierten und quantifizierten Schadorganismen werden vom stationären Computersystem verwendet, um das Prognosemodell zu aktualisieren und/oder eine Mitteilung über ein bestehendes Befallsrisiko an einen oder mehrere weitere Landwirte zu übermitteln.

Claims

Patentansprüche
1. Verfahren zur Ermittlung eines Befalls von Kulturpflanzen mit Schadorganismen, umfassend die folgenden Schritte:
(A) Aufstellen einer oder mehrerer Fallen für die Schadorganismen in einem Feld, in dem die Kulturpflanzen angebaut werden,
( B) Erfassen des jeweiligen Standorts der einen oder mehreren Fallen,
(C) Wiederaufsuchen der einen oder mehreren Fallen anhand des jeweilig erfassten Standorts,
(D) Aufnahme eines oder mehrerer digitaler Bilder der in der einen oder mehreren Fallen befindlichen Schadorganismen,
(E) automatisiertes Identifizieren und Zählen der in der einen oder mehreren Fallen befindlichen Schadorganismen,
(F) Ermitteln einer oder mehrerer Befallsdichten der jeweils identifizierten Schadorganismen an den erfassten Standorten.
2. Verfahren nach Anspruch 1, wobei ein Nutzer zur Erfassung der Standorte der aufgestellten Fallen ein mobiles Computersystem verwendet, das über einen GPS-Sensor verfügt.
3. Verfahren nach Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, dass der Nutzer des mobilen Computersystems das Aufstellen einer Falle dadurch quittiert bestätigt,
dass er einen maschinenlesbaren Code, der sich an oder auf der Falle befindet, in den Arbeitsspeicher des mobilen Computersystems einliest, oder
dass er mit Hilfe eines Bildsensors, der mit dem mobilen Computersystem verbunden ist, eine digitale Aufnahme von der aufgestellten Falle erstellt.
4. Verfahren nach einem der Ansprüche 2 oder 3, dadurch gekennzeichnet, dass der Nutzer beim Wiederaufsuchen einer aufgestellten Falle mittels des mobilen Computersystems an den Standort der aufgestellten Falle geführt wird.
5. Verfahren nach einem der Ansprüche 2 bis 4, dadurch gekennzeichnet, dass durch die Aufnahme eines oder mehrerer digitaler Bilder in Schritt (D) registriert wird, dass die entsprechenden Fallen kontrolliert worden sind.
6. Verfahren nach einem der Ansprüche 2 bis 5, dadurch gekennzeichnet, dass die in Schritt (D) aufgenommenen Bilder an ein weiteres Computersystem übertragen werden, auf dem die Bilder analysiert werden, um die Zahl und Art der in einer Falle befindlichen Schadorganismen zu bestimmen.
7. Verfahren nach einem der Ansprüche 2 bis 5, dadurch gekennzeichnet, dass die in Schritt (D) aufgenommenen Bilder auf dem mobilen Computersystem analysiert werden, um die Zahl und Art der in einer Falle befindlichen Schadorganismen zu bestimmen.
8. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 7, dadurch gekennzeichnet, dass zur Ermittlung der Zahl und/oder Art der in einer Falle befindlichen Schadorganismen neben den digitalen Bildern Informationen zum Standort der Falle und zur Jahreszeit, in der die digitalen Bilder erzeugt worden sind, herangezogen werden.
9. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 8, dadurch gekennzeichnet, dass zur Ermittlung der Zahl und/oder Art der in einer Falle befindlichen Schadorganismen neben den digitalen Bildern Informationen zu der am Standort der Falle angebauten Kulturpflanze herangezogen werden.
10. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 9, dadurch gekennzeichnet, dass zur Aufnahme der digitalen Bilder ein mobiles Computersystem verwendet wird, das über einen Bildsensor und einen GPS-Sensor verfügt, und das so konfiguriert ist, dass es einen Nutzer bei der Erstellung der digitalen Bilder in der Weise unterstützt, dass es mittels eines Signals dem Nutzer zu erkennen gibt, wann eine auf dem Bildsensor abgebildete Abbildung des Falleninhalt für die nachfolgende Analyse zur Bestimmung der Zahl und Art der in der Falle befindlichen Schadorganismen geeignet ist, indem es analysiert, ob die auf dem Bildsensor abgebildete Falle über den gesamten abgebildeten Bereich ausreichend scharf abgebildet ist und/oder keine Verzerrungen in der Abbildung auftreten.
11. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 10, wobei
- ein Nutzer aufgrund von Berechnungen eines Prognosemodells für den Befall eines Feldes mit einem Schadorganismus eine Mitteilung erhält, dass in einem Feld ein Befallsrisiko herrscht, der Nutzer eine Aufforderung erhält, eine oder mehrere Fallen für den Schadorganismus in dem Feld aufzustellen,
der Nutzer Informationen zu den Orten im Feld erhält, an denen Fallen aufgestellt werden sollten, wobei vorzugsweise für einen der Orte ein maximales Befallsrisiko vorhergesagt worden ist, der Nutzer eine oder mehrere Fallen in dem Feld aufstellt,
der Nutzer das Aufstellen der einen oder der mehreren Fallen mittels eines Computersystems quittiert bestätigt, wodurch die Geo-Positionen der aufgestellten Fallen in einem Langzeitspeicher eines Computersystems gespeichert werden,
- der Nutzer zu einem Zeitpunkt nach dem Aufstellen der einen oder mehreren Fallen eine Mitteilung erhält, dass er die aufgestellten Fallen kontrollieren soll,
der Nutzer durch ein mobiles Computersystem, das mit einem GPS-Sensor ausgestattet ist, zu den aufgestellten Fallen geführt wird,
der Nutzer von den Schadorganismen, die sich in den zu kontrollierenden Fallen befinden, ein oder mehrere digitale Bilder erstellt,
das eine oder die mehreren digitalen Bilder von einem Computersystem analysiert werden, wobei die Art und Zahl der in einer abgebildeten Falle befindlichen Schadorganismen bestimmt wird, dem Nutzer mittels des mobilen Computersystems Informationen zur Zahl und Art der Schadorganismen angezeigt wird.
12. System zur Ermittlung eines Befalls von Kulturpflanzen mit Schadorganismen umfassend: (a) eine oder mehrere Fallen für die Schadorganismen,
(b) Mittel zur Erfassung eines oder mehrerer Standorte, an denen die eine oder mehrere Fallen aufgestellt worden sind,
(c) Mittel zum Wiederfinden der einen oder mehreren aufgestellten Fallen,
(d) Mittel zur Aufnahme eines oder mehrerer digitaler Bilder der in der einen oder mehreren Fallen befindlichen Schadorganismen,
(e) Mittel zur Identifizierung der in der einen oder mehreren Fallen befindlichen Schadorganismen,
(f) Mittel zur Ermittlung der jeweiligen Menge der identifizierten Schadorganismen,
(g) Mittel zur Ermittlung einer Befallsdichte der identifizierten Schadorganismen an den erfassten Standorten.
13. System nach Anspruch 12, wobei es sich bei den unter den Punkten (a), (b), (c) und (d) um ein mobiles Computersystem handelt, das mit einem GPS-Sensor und einem Bildsensor ausgestattet ist.
14. System nach Anspruch 13, wobei es sich bei den unter den Punkten (e), (f) und (g) genannten Mitteln um ein stationäres Computersystem handelt, das mit dem mobilen Computersystem Daten austauschen kann, wobei die Computersysteme so hergerichtet sind, dass das mobile Computersystem das eine oder die mehreren digitalen Bilder an das stationäre Computersystem übermittelt und das stationäre Computersystem dem mobilen Computersystem die Menge und die Art der identifizierten Schadorganismen übermittelt.
15. System nach einem der Ansprüche 12 bis 14, umfassend ein Prognosemodell zur Vorhersage eines Befallsrisikos für ein Feld mit einem oder mehreren Schadorganismen.
16. Computerprogrammprodukt umfassend einen Datenträger, auf dem ein Computerprogramm gespeichert ist, das in den Arbeitsspeicher eines mobilen Computersystems geladen werden kann und dort das Computersystem dazu veranlasst, folgende Schritte ausführen:
- Empfangen einer Mitteilung über ein bestehendes Risiko für den Befall eines Feldes mit einem tierischen S chadorganismus,
- Anzeigen einer Aufforderung zum Aufstellen einer oder mehrerer Fallen in dem Feld gegenüber einem Nutzer,
- Erfassen und Speichern der Position des mobilen Computersystems zusammen mit der Information, dass sich an der Position eine Falle befindet, für den Fall, dass der Nutzer das Aufstellen einer Falle gegenüber dem Computerprogramm quittiert,
- Empfangen einer Mitteilung zur Kontrolle einer aufgestellten Falle,
- Leiten des Nutzers zu der zu kontrollierenden Falle anhand der gespeicherten Position,
- Anzeigen einer Aufforderung zur Aufnahme einer oder mehrerer digitaler Bilder der in der Falle befindlichen Schadorganismen gegenüber dem Nutzer,
- entweder Übertragen des oder der digitalen Bilder an ein weiteres Computersystem und Empfangen von Informationen über die Zahl und Art der identifizierten Schadorganismen, oder Analysieren des oder der digitalen Bilder und Ermitteln der Zahl und Art der in der Falle befindlichen Schadorganismen, - Anzeigen von Infonnationen über die Zahl und Art der identifizierten Schadorganismen gegenüber dem Nutzer.
PCT/EP2017/073253 2016-09-22 2017-09-15 Bekämpfung von schadorganismen WO2018054767A1 (de)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
EP17769036.9A EP3516580B1 (de) 2016-09-22 2017-09-15 Bekämpfung von schadorganismen
EP21204536.3A EP3979214A1 (de) 2016-09-22 2017-09-15 Bekämpfung von schadorganismen
ES17769036T ES2908475T3 (es) 2016-09-22 2017-09-15 Control de organismos nocivos

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
EP16190062.6 2016-09-22
EP16190062 2016-09-22

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2018054767A1 true WO2018054767A1 (de) 2018-03-29

Family

ID=57153254

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/EP2017/073253 WO2018054767A1 (de) 2016-09-22 2017-09-15 Bekämpfung von schadorganismen

Country Status (3)

Country Link
EP (2) EP3516580B1 (de)
ES (1) ES2908475T3 (de)
WO (1) WO2018054767A1 (de)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP3626077A1 (de) 2018-09-21 2020-03-25 Bayer AG Schädlingskontrolle
WO2020058175A1 (de) 2018-09-21 2020-03-26 Bayer Aktiengesellschaft Detektion von gliederfüssern
WO2021213824A1 (de) 2020-04-23 2021-10-28 Bayer Aktiengesellschaft Flüssigkeitsmanagement für eine fangvorrichtung
EP4091444A1 (de) 2021-05-21 2022-11-23 Bayer AG Fangschale für pflanzenschädlinge

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20090153659A1 (en) * 2003-06-13 2009-06-18 Landwehr Val R System and method for detecting and classifying objects in images, such as insects and other arthropods

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20090153659A1 (en) * 2003-06-13 2009-06-18 Landwehr Val R System and method for detecting and classifying objects in images, such as insects and other arthropods

Non-Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
"Automatic moth detection from trap images for pest management", COMPUTERS AND ELEECTRONICS IN AGRICULTURE, vol. 123, 2016, pages 17 - 28
"Lecture Notes in Informatics (LNI), Gesellschaft für Informatik", 2016, article "Intelligente Systeme - Stand der Technik und neue Möglichkeiten", pages: 201 - 204
DENNISSPRUTE ET AL: "Schädlingsmonitoring desT raubenwicklers durch Auswertungeiner Motten-Eiablage-Kartemittels Smartphone-Anwendung", LECTURENOTES IN INFORMATICS(LNI), 25 February 2016 (2016-02-25), XP055351698, Retrieved from the Internet <URL:http://subs.emis.de/LNI/Proceedings/Proceedings253/201.pdf> [retrieved on 20170306] *
DING WEIGUANG ET AL: "Automatic moth detection from trap images for pest management", COMPUTERS AND ELECTRONICS IN AGRICULTURE, ELSEVIER, AMSTERDAM, NL, vol. 123, 23 February 2016 (2016-02-23), pages 17 - 28, XP029491856, ISSN: 0168-1699, DOI: 10.1016/J.COMPAG.2016.02.003 *
JOHNEN A.; WILLIAMS I.H.; NILSSON C.; KLUKOWSKI Z.; LUIK A.; ULBER B.: "Biocontrol-Based Integrated Management of Oilseed Rape Pests", 2010, article "The proPlant Decision Support System: Phenological Models for the Major Pests of Oilseed Rape and Their Key Parasitoids in Europe", pages: 381 - 403
NEWE M.; MEIER H.; JOHNEN A.; VOLK T.: "proPlant expert.com - an online consultation system on crop protection in cereals, rape, potatoes and sugarbeet", EPPO BULLETIN, vol. 33, 2003, pages 443 - 449, XP055315178, DOI: doi:10.1111/j.1365-2338.2003.00678.x
OTONIEL LÓPEZ ET AL: "Monitoring Pest Insect Traps by Means of Low-Power Image Sensor Technologies", SENSORS, vol. 12, no. 12, 13 November 2012 (2012-11-13), pages 15801 - 15819, XP055352347, DOI: 10.3390/s121115801 *

Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP3626077A1 (de) 2018-09-21 2020-03-25 Bayer AG Schädlingskontrolle
WO2020058175A1 (de) 2018-09-21 2020-03-26 Bayer Aktiengesellschaft Detektion von gliederfüssern
WO2020058170A1 (de) 2018-09-21 2020-03-26 Bayer Aktiengesellschaft Sensorgestütze beobachtung von gliederfüssern
CN112739206A (zh) * 2018-09-21 2021-04-30 拜耳公司 基于传感器的节肢动物观察
CN112911931A (zh) * 2018-09-21 2021-06-04 拜耳公司 节肢动物的检测
US11659826B2 (en) 2018-09-21 2023-05-30 Bayer Aktiengesellschaft Detection of arthropods
US11771074B2 (en) 2018-09-21 2023-10-03 Bayer Aktiengesellschaft Sensor based observation of anthropods
WO2021213824A1 (de) 2020-04-23 2021-10-28 Bayer Aktiengesellschaft Flüssigkeitsmanagement für eine fangvorrichtung
EP4091444A1 (de) 2021-05-21 2022-11-23 Bayer AG Fangschale für pflanzenschädlinge
WO2022243150A1 (de) 2021-05-21 2022-11-24 Bayer Aktiengesellschaft Fangschale für pflanzenschädlinge

Also Published As

Publication number Publication date
EP3979214A1 (de) 2022-04-06
EP3516580B1 (de) 2021-12-08
EP3516580A1 (de) 2019-07-31
ES2908475T3 (es) 2022-04-29

Similar Documents

Publication Publication Date Title
EP3503724B1 (de) Bekämpfung von schadorganismen auf basis der vorhersage von befallsrisiken
EP3700320B1 (de) Erstellung digitaler bearbeitungskarten
EP3528608B2 (de) Planung und ausführung landwirtschaftlicher massnahmen
Kremen et al. Pollinator community assembly tracks changes in floral resources as restored hedgerows mature in agricultural landscapes
EP3852520A1 (de) Detektion von gliederfüssern
DE602004012409T2 (de) Schädlingsbekämpfungssystem
EP3516580B1 (de) Bekämpfung von schadorganismen
DE102015216080A1 (de) Anordnung zur Sammlung von Bilddaten
EP3745857A1 (de) Bekämpfung resistenter schadorganismen
WO2017071928A1 (de) Verfahren und informationssystem zum erkennen zumindest einer auf einem feld angepflanzten pflanze
EP3522704B1 (de) Identifizierung von nützlingen und/oder schadstoffen in einem feld für kulturpflanzen
EP3626077A1 (de) Schädlingskontrolle
EP3673425A1 (de) Ertragsabschätzung beim anbau von kulturpflanzen
WO2018015030A1 (de) System zur automatischen erkennung von pflanzen
DE102015221092A1 (de) Verfahren und Informationssystem zum Erfassen zumindest eines Pflanzenparameterdatensatzes einer auf einem Feld wachsenden Pflanze
RU2695490C2 (ru) Способ мониторинга сельскохозяйственных угодий
WO2019034785A1 (de) Nutzung von daten aus feldversuchen im pflanzenschutz zur kalibrierung und optimierung von vorhersagemodellen
Weis An image analysis and classification system for automatic weed species identification in different crops for precision weed management
Brewer et al. Sampling strategies for square and boll-feeding plant bugs (Hemiptera: Miridae) occurring on cotton
Chougule et al. Decision support for grape crop protection using ontology
Porter Detection of Sericea Lespedeza (Lespedeza cuneata) Infestations Using Small Unmanned Aerial System (SUAS) Imagery
AYDIN et al. THE ROLE OF PRECISION FARMING IN PEST MANAGEMENT AND CROP YIELD
Steigerwald Management of Woody Plant Encroachment: Decision Theory, Ecological Theory, & Evaluation
Bowers Pollinator Ecology, Habitat Management, and Landscape Restoration on Federal and Private Lands in South-East Washington State
Swinton Site‐Specific Pest Management

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 17769036

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 2017769036

Country of ref document: EP

Effective date: 20190423