Automatisierte und KI-gestützte Peronospora Befallsprognose zur Weiterentwicklung des integrierten Pflanzenschutzes im bayerischen Hopfenanbau

Im Projekt PeroHop4.0 wird der bestehende "Peronospora-Warndienst" (Warndienst für Sporenflug des falschen Mehltaus im Hopfen) als wesentliche Säule des integrierten Pflanzenschutzes im Hopfenbau durch den Einsatz moderner Technologien weiterentwickelt. In einem ersten Schritt erfolgt eine KI-basierte Automatisierung der Sporenanalyse für Pseudoperonospora humuli (falscher Mehltau) auf Basis digital-mikroskopischer Aufnahmen, die eine zuverlässige, reproduzierbare und weniger aufwändige Erfassung der Sporenbelastung gewährleistet (Peronospora-Warndienst 2.0). In einem zweiten Schritt werden eine oder mehrere automatisierte Echtzeit-Sporenfallen für den Anwendungsfall adaptiert, um eine skalierbare Lösung mit geringem Personalaufwand zu erreichen (Peronospora-Warndienst 3.0). Schließlich wird auf Basis umfangreicher historischer Daten ein KI-basiertes, flächenbezogenes Frühwarnsystem entwickelt, das für einzelne Regionen Vorhersagen zum Befallsgeschehen der nächsten drei Tage bereitstellt (Peronospora-Warndienst 4.0). Diese Innovationen führen zu einer ressourcenschonenden Pflanzenschutzstrategie, die den Einsatz chemischer Pflanzenschutzmittel deutlich reduziert. Durch die praxisnahe Entwicklung, die Integration in den bestehenden Warndienst sowie die kostenfreie Bereitstellung ist eine hohe Akzeptanz der Hopfenbaubetriebe gewährleistet. Langfristig leistet das Projekt einen entscheidenden Beitrag zur Nachhaltigkeit und Zukunftssicherung des Hopfenanbaus und die entwickelten Methoden sind auf andere Pathogene und Kulturen (wie z.B. echten Mehltau im Hopfen; Apfelschorf im Obstbau, Mehltau in Weinanlagen uvm.) übertragbar.

PeroHop4.0 ist ein Verbundforschungsprojekt der Landesanstalt für Landwirtschaft (Johan Portner und Team; Institut für Pflanzenbau und Pflanzenzüchtung 5a), TUM (Prof. Heinz Bernhardt und Christina Sebald; Lehrstuhl für Agrarsystemtechnik und Dr. Hans Hausladen; Plant Technology Center) und HSWT (Prof. Florian Haselbeck und Team; Smart Farming), das institutsübergreifend Kompetenzen bündelt, um mit modernen Technologien und automatisierten Analysen Mehrwert für die landwirtschaftliche Praxis zu schaffen.

Offene Stelle im Projekt

Ziel des Projektes ist die Modernisierung des „Peronospora-Warndienst“ durch den Einsatz von Digitalmikroskopie, automatisierten Sporenfallen und künstlicher Intelligenz (KI) zur Steigerung und langfristiger Sicherung von Qualität und Effizienz des Warndienstes.

Beteiligte Institutionen:
- Technische Universität München (TUM), Lehrstuhl für Agrarsystemtechnik und Plant Technology Center
- Hochschule Weihenstephan-Triesdorf
- Bayerische Landesanstalt für Landwirtschaft
- Hopfenverwertungsgenossenschaft e.G. (HVG)

„Peronospora-Warndienst“:
Die derzeitige manuelle Sporenauswertung soll durch Digitalmikroskopie, automatisierte Sporenfallen und künstliche Intelligenz (KI) (teil-)automatisiert und um flächenspezifische Prognosen erweitert werden. Durch die Kombination moderner Technologie mit dem Fachwissen des Konsortiums soll ein effizienteres und nachhaltigeres System mit besserer regionaler Auflösung entstehen.

Erwarteter Nutzen:
- Deutlicher Beitrag zur Reduktion des Einsatzes von Pflanzenschutzmitteln und damit zur Umweltentlastung.
- Arbeitswirtschaftliche Vorteile für die mit hoher Arbeitslast konfrontierten landwirtschaftlichen Betriebe, ökonomische, arbeitswirtschaftliche und ökologischen Vorteile für landwirtschaftlicher Betriebe).