Germany
December 13, 2021

Quelle: Fachagentur Nachwachsende Rohstoffe e.V.

Aufwändige und langwierige Feldbonituren in der Rapszüchtung könnten künftig der Vergangenheit angehören. Statt von Menschen, wird diese Aufgabe womöglich in absehbarer Zeit von optischen Sensoren erledigt, die auf Drohnen oder fahrbaren Plattformen montiert sind. Die Technologie dafür hat jetzt ein Team um die Pflanzenzüchter der NPZ Innovation GmbH und der Deutschen Saatveredelung AG entwickelt und erfolgreich getestet.

Das Vorhaben wurde vom Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft (BMEL) über den Projektträger Fachagentur Nachwachsende Rohstoffe e. V. (FNR) gefördert.

Für den Flächenertrag von Raps sind mehrere Faktoren entscheidend: Die Anzahl der Pflanzen pro Fläche, die Anzahl der Schoten pro Pflanze und die Anzahl der Samen pro Schote sowie die Masse der Samen. Ein Züchter, der neue Sorten mit höherem Ertrag anstrebt, möchte die Ausprägung all dieser Merkmale bei seinem Zuchtmaterial kennen. Deshalb sind die üblichen, vom Menschen durchgeführten Bonituren, die sogenannten Phänotypisierungen, bei Raps sehr aufwändig. Alternativ etablieren sich zurzeit Methoden für eine digitale Bonitur von Nutzpflanzen. Für Raps mit seiner komplexen Wuchsform gab es ein solches System bislang noch nicht. Im Projekt RapiD haben Forscher diese Lücke nun geschlossen. Die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler analysierten im Projektverlauf über 47.000 Raps-Parzellen diverser Genotypen mithilfe klassischer Bonituren und parallel mit verschiedenen, auf Drohnen und einem Trägerfahrzeug montierten Kamerasystemen. Insgesamt wurden acht verschiedene Sensortypen auf ihre Praxistauglichkeit für die Pflanzenzüchtung evaluiert.

Miniaturisierung und kostengünstigere Technik bei Kamerasystemen machen es heute möglich, Pflanzenbestände im Maßstab ganzer Äcker per Fernerkundung zu erfassen. Spektralinformationen liefern zudem auch Informationen zu den pflanzlichen Inhaltsstoffen, ohne die Pflanzen dafür ernten zu müssen. In RapiD kamen u. a. RGB-, Multispektral-, Hyperspektral- und Thermalkameras sowie ein Laserscanner zum Einsatz. Die Sensoren wurden mit klassischen Boniturdaten „angelernt“, also kalibriert. Um die Sensor-Daten verarbeiten und aus der Summe der Merkmale den Ertrag vorhersagen zu können, entwickelte das Projektteam zudem spezielle Algorithmen. Zum Projektende lag die Trefferquote des Systems auf gleichem Niveau wie die der herkömmlichen Bonitur: In gut drei Viertel aller Fälle wurde der Biomasseertrag entweder exakt oder mit nur geringer Abweichung vorhergesagt. Mit weiterer Optimierung des Systems und Verbesserung der Algorithmen durch die Verarbeitung einer noch größeren Menge phänotypischer Daten dürfte die Vorhersagesicherheit künftig noch zunehmen. Damit hat die Technologie das Potenzial, Bonituren künftig nicht nur wesentlich schneller bzw. auf größeren Flächen und für mehr Pflanzenparameter als mit klassischen Mitteln durchzuführen, sondern auch mit noch verlässlicheren und objektiveren Ergebnissen. Nicht zuletzt könnte dies auch die Wirtschaftlichkeit in der Pflanzenzüchtung erhöhen und die Entwicklung neuer Rapssorten beschleunigen.

Schon zwischen 2012 und 2017 hatte das RapiD-Team mit Unterstützung des BMEL die Phänotypisierungsplattform „BreedVision“ für Triticale, Weizen und Roggen entwickelt. Dieses Konzept steht kurz vor der Praxisreife.

Das Vorhaben „Ertragsfaktoren von Raps als Nachwachsender Rohstoff: Phänotypisierung unter dynamischen Praxisbedingungen (RapiD)“ umfasste folgende Teilvorhaben (Förderkennzeichen in Klammern). Dort steht auch der gemeinsame Abschlussbericht zur Verfügung:

Teilvorhaben 1 (22021615): NPZ Innovation GmbH – Züchterische und praxisorientierte Phänotypisierung von Raps, Versuche NPZ (https://www.fnr.de/index.php?id=11150&fkz=22021615)

Teilvorhaben 2 (22007616): Deutsche Saatveredelung AG (DSV) – Züchterische und praxisorientierte Phänotypisierung von Raps, Versuche DSV (https://www.fnr.de/index.php?id=11150&fkz=22007616)

Teilvorhaben 3 (22007716): Hochschule Osnabrück – Sensorsysteme und Datenmanagement zur Phänotypisierung von Raps (https://www.fnr.de/index.php?id=11150&fkz=22007716)

Teilvorhaben 4 (22007816): Universität Bonn (INRES) – Feld-Phänotypisierung der Ertragskomponenten bei Raps (https://www.fnr.de/index.php?id=11150&fkz=22007816)

Teilvorhaben 5 (22007916): geo-konzept GmbH – Datenmanagement und georeferenzierte Outdoorphänotypisierung via UAV (https://www.fnr.de/index.php?id=11150&fkz=22007916)

Teilvorhaben 6 (22008016): JKI, Institut für Pflanzenbau und Bodenkunde – Technische Erprobung, Anpassung und Weiterentwicklung der Vermessungsgeräte und Sensoren (https://www.fnr.de/index.php?id=11150&fkz=22008016)

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Weitere Informationen:

https://www.fnr.de/projektfoerderung/projektdatenbank-der-fnr