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Methoden zur automatischen Unkrauterkennung für die Prozesssteuerung von Herbizidmaßnahmen
-kein Abstract-
-no abstract
Methods of automatic weed detection for process control of herbicide treatments
Eine teilflächenspezifische Unkrautbekämpfung ermöglicht die Anwendung von Herbiziden zu reduzieren.
Kenntnisse über die Unkrautarten und -dichte, sowie deren lokales Vorkommen werden benötigt. Eine
manuelle Unkrauterfassung zeigt sich unwirtschaftlich, so dass automatisierte Systeme zur Erfassung
in der landwirtschaftlichen Praxis benötigt werden. Ein Bilderkennungssystem ist für diese Aufgabe
am besten geeignet. Zu dessen Entwicklung wurden Bilddaten von Unkrautarten über mehrere Jahre, auf
Ackerschlägen und in Gewächshausversuchen, erfasst. Aus den Daten wurden Parameter zur Unkrauterkennung
abgeleitet. Ein Teil der Arbeit befasst sich mit der Segmentierung der Unkrautpflanzen, die im
Keimblattstadium vorliegen sollten. Vermehrt in fortgeschrittenen Entwicklungsstadien wurden
Höheninformationen zur Trennung von überlappenden Pflanzen benötigt. Gängigen Verfahren waren im
Sonnenlicht nicht praktikabel. Mit der Stereotriangulation wurde eine erfolgreiche Segmentierung
gefunden. Danach wurden von Einzelpflanzen charakteristische Merkmale gewonnen. Mit Hilfe von Berechnung
verschiedener Momente wurde die Lage der Pflanzen bestimmt. Pflanzen, die sich nicht ähnlich waren,
ließen sich mit geometrischen Merkmalen bei Erkennungsraten von 70 – 80 % unterscheiden. Mit einem
Verfahren, welches die Keimblätter in Sektionen einteilt, dann Winkel berechnet und diese Folge von einen
Künstlichen Neuronalen Netz beurteilen lässt, lassen sich auch Keimblätter von Pflanzen, die sich sehr
ähneln, differenzieren und es wurden Erkennungsraten von bis zu 92 % erzielt. Im weiter entwickelten
Zustand der Pflanzen ließen sich die Pflanzen an Hand weiterer charakteristischer Merkmale (Graphenvergleich
für Matricaria-Arten, Template Matchings für Galium aparine) erkennen. Die Anwendung des geeigneten
Verfahrens wird durch ein wissensbasiertes System gesteuert. Die Auswirkungen verschiedener Erkennungsraten
wurden an Hand von Raum-Zeit-Simulationen zur Populationsdynamik untersucht.Side-specific weed management make it possible to reduce herbicide application. Knowledge about weed
species, -density and local occurrence is necessary. Manual capture of weed coverage is non-economical,
automatic weed detection is required for agricultural usage. A system of image recognition is highly
acceptable for this function. For the development images of weeds on agricultural area and in green house
were collected over several years. Parameters for weed recognition were derived. One part of work was
to segment plants in cotyledon stage. At more developed growth stages information about highness was used
to segment overlapping plants. Standard procedures were not practicable at sunlight, so a triangulation
method was used. After this, special characteristics of plants were extracted. By computing of moments
positions of plants were extracted. Not very similar plants were differentiated by geometric features at
a level between 70 to 80 percent. Dividing seed leafs into parts, calculating their angles and rating the
results by an artificial neural network, differentiation of very similar plants could be done at a level
of 92 percent. Plants in a more developed growth stage could be distinguished by other characteristics
(comparison of graphs for Matricaria-species, Template Matching for Galium aparine). The choice of the right
method is regulated by a knowledge-based system. The impact of different detection rates was proved by a
space-time simulation about population dynamics in weeds