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Das Agrar-Forschungszentrum AgriTech der amerikanischen Cornell University in Geneva (New York) hat einen autonomen Roboter namens „PhytoPatholoBot“ entwickelt. Dieser erkennt mit einer Bildgebungstechnologie frühzeitig Echten und Falschen Mehltau sowie die Blattrollkrankheit (Grapevine Leafroll Disease) an Reben. Mit diesem Verfahren wird die rechtzeitige Bekämpfung von Krankheitserregern möglich gemacht, ohne dass sie manuell identifiziert werden müssen.
Der PhytoPatholoBot liefert ein konstantes sowie hochwertiges Bild und verfügt über eine autonome Navigation mit GPS. Er liefert eine Auswertung pro Rebzeile mit roten Bereichen, die eine höhere Infektion anzeigen, und weißen Bereichen, die eine geringere Infektion aufweisen. Dank Künstlicher Intelligenz (KI) kann der Roboter nahezu Echtzeit-Schlussfolgerungen über die Krankheiten liefern. Winzer können sich somit auf die Rebstöcke konzentrieren, die am stärksten betroffen sind.
Die von den Robotern gesammelten Daten sollen zudem Satellitendaten der NASA validieren, um künftig Rebkrankheiten auch aus dem Weltraum erkennen zu können. Die NASA und Cornell AgriTech arbeiten in zahlreichen Projekten zusammen, um Satelliten- und Robotiktechnologien in der Landwirtschaft zu nutzen.
Bei der Veranstaltung „Space for Ag Tour“ in der vergangenen Woche wurde der fachliche Austausch zwischen Forschern, Landwirten und der NASA beschlossen, um Erdbeobachtungssatelliten und Instrumente für den Spezialkulturanbau zu verbessern. Katie Gold, Expertin für angewandte Rebenpathologie bei Cornell Agri Tech, betonte das enorme Potenzial von Satellitendaten für Spezialkulturen wie dem Weinbau.
Ein weiteres Forschungsprojekt konzentriert sich auf die Überwachung des Wasserverbrauchs von Rebstöcken durch Fernerkundung. Damit sollen nachhaltige Bewässerungsstrategien in Weinbergen entwickelt werden. Mit einem von Cornell entwickelten Instrument wird der Wasserverlust durch Verdunstung und Transpiration gemessen und mit NASA-Satellitendaten validiert.
(ru / Cornell University)