BROCCOLI-AI: Prognose des Ernteertrages von Broccoli mittels künstlicher Intelligenz

Die Verdunova AG in Sennwald ist im Anbau und der Distribution von Brokkoli tätig und dabei mit dem Problem des inhomogenen Wachstums der Pflanzen auf einem Feld konfrontiert. Das bedeutet, dass nicht alle Pflanzen auf einem Feld gleich schnell gedeihen und erntereif werden. Dadurch sind bei der Ernte mehrere Durchgänge nötig.

 

Ziel dieser Arbeit ist es, mit moderner Sensortechnik - kombiniert mit Verfahren der künstlichen Intelligenz - das Erntegewicht bzw. die Reife jeder einzelnen Pflanze möglichst früh zu prognostizieren. Der Stickstoffgehalt in den Pflanzen ist ein verlässlicher Index für das Wachstum. Er ist indirekt im Nah-Infrarotbereich messbar. Mittels einer Agrardrohne und einer geeigneten Kamera wurden wöchentlich Aufnahmen eines Brokkoli-Feldes getätigt und Daten gesammelt. Zusätzlich wurden die Brokkoli bei der Ernte gewogen und kategorisiert, um eine Aussage über das tatsächliche Wachstum machen zu können. Anhand dieser Daten wurde Machine Learning Modelle zur Prognose des Erntegewichtes erstellt.

 

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Datum 08.09.2019
Typ Bachelorarbeit
Studierende Diogo Ferreira
Justin Hehli
Dozenten Prof. Dr. Klaus Frick
Partner DigiLand