Joanneum Research arbeitet an einem automatisierten Früherkennungssystem für Krankheiten im Weinbau. Das System basiert auf Drohnenaufnahmen und künstlicher Intelligenz. Im Rahmen des Projekts überflog eine Drohne der Forschungseinrichtung Weingärten in der Südsteiermark und erstellte dabei hunderte Aufnahmen der Weinstöcke.

Ziel des Projekts mit dem Namen „VinoMon“ ist es, Krankheitsbefall in Weingärten frühzeitig zu erkennen. Im Fokus steht dabei die Goldgelbe Vergilbung, eine für den Weinbau gefährliche Krankheit, die von der amerikanischen Rebzikade übertragen wird.

Drohnenbilder aus der Südsteiermark im Fokus

Die Aufnahmen, die bei den Überflügen in der Südsteiermark entstanden sind, werden anschließend bei Joanneum Research in Graz ausgewertet. Dort werden kranke Pflanzenteile in den Bildern markiert. Diese markierten Aufnahmen dienen als Grundlage, um eine künstliche Intelligenz zu trainieren, die krankheitsbedingte Veränderungen an den Weinstöcken erkennen soll.

Die von der KI gewonnenen Informationen sollen über ein geografisches Informationssystem zugänglich gemacht werden. Auf dieser Grundlage soll das System künftig Winzern und Behörden als Basis für Bekämpfungsmaßnahmen dienen.

Bedrohung durch die Goldgelbe Vergilbung

Die Goldgelbe Vergilbung zählt zu den ernstzunehmenden Krankheiten im europäischen Weinbau. Grundsätzlich handelt es sich um eine sogenannte Phytoplasmose, bei der bakterienähnliche Erreger den Saftstrom der Pflanze beeinträchtigen. Übertragen wird die Krankheit durch die amerikanische Rebzikade, ein Insekt, das sich in den vergangenen Jahrzehnten in verschiedenen europäischen Weinbauregionen ausgebreitet hat.

Befallene Rebstöcke zeigen typischerweise Verfärbungen der Blätter sowie Wachstumsstörungen, die sich negativ auf Ertrag und Qualität der Trauben auswirken können. Da sich die Krankheit über die Zikade als Überträger in Weingärten ausbreiten kann, kommt einer frühzeitigen Erkennung befallener Pflanzen in solchen Fällen eine besondere Bedeutung zu. Üblicherweise erfolgt die Kontrolle von Weingärten auf Krankheitsbefall durch manuelle Begehungen, bei denen einzelne Rebstöcke visuell begutachtet werden. Dieses Vorgehen ist zeitaufwendig und stößt bei größeren Anbauflächen an praktische Grenzen.

Automatisierte Bilderkennung als technischer Ansatz

Der Einsatz von Drohnen in Kombination mit künstlicher Intelligenz stellt einen Ansatz dar, um landwirtschaftliche Flächen systematisch und mit hoher Detailgenauigkeit zu erfassen. Bei vergleichbaren Anwendungen werden Luftbilder genutzt, um Muster zu erkennen, die für das menschliche Auge aus der Distanz oder in großer Zahl schwer zu identifizieren sind. Künstliche Intelligenz wird dabei in der Regel mit einer Vielzahl bereits ausgewerteter und markierter Bilder trainiert, um anschließend eigenständig ähnliche Auffälligkeiten in neuen Aufnahmen zu erkennen.

Ein geografisches Informationssystem ermöglicht es, solche Auswertungen mit konkreten Standortdaten zu verknüpfen. Dadurch lassen sich Informationen über den Zustand einzelner Flächen räumlich darstellen und für unterschiedliche Nutzergruppen, etwa Landwirtschaftsbetriebe oder zuständige Behörden, aufbereiten. In der Landwirtschaft werden solche Systeme grundsätzlich eingesetzt, um Bewirtschaftungsentscheidungen auf Basis konkreter Flächendaten zu treffen.

Für den Weinbau können daraus gewonnene Erkenntnisse eine Grundlage bilden, um Bekämpfungsmaßnahmen gezielt und standortbezogen zu planen. Die Kombination aus Luftbildaufnahmen, künstlicher Intelligenz und geografischer Datenaufbereitung bildet somit einen technischen Rahmen, der in unterschiedlichen Bereichen der Landwirtschaft zur Anwendung kommen kann, um Pflanzenkrankheiten frühzeitig zu identifizieren und Gegenmaßnahmen zu unterstützen.