Das Ziel des Projekts WeedAISeek ist es, durch die Kombination von KI-Technologie und UAV-Plattformen ein verlässliches und hochgenaues Monitoring der artenspezifischen Unkrautsituation auf landwirtschaftlichen Flächen zu ermöglichen, um eine selektive und teilflächenspezifische Anwendung von Pflanzenschutzmitteln zu ermöglichen. Dabei setzt das Projekt auf eine automatisierte Erkennung der Unkrautpflanzen während des Drohnenfluges in niedriger Flughöhe über das Feld.
Wir nutzen für das Projekt ein rotoren-basiertes UAV System, welches vom Partner CiS GmbH entwickelt wird. Luftbilder werden während des Fluges über eine RGB Kamera an ein KI-Bord (NVIDIA Jetson AGX Xavier) übertragen und über ein Deep-Learning Objektdetektionsmodell basierend auf YOLO ausgewertet. Innerhalb des Projektes wird das Modell für die Fragestellung und für den Workflow vom Projektpartner ATB hinsichtlich seiner Architektur optimiert (Attentionsmechanismen, optimiertes Backbone). Für die Integration des Workflows ist die Hochschule Harz zuständig.
Durch den Einsatz von KI-gestützter UAV Technik und hochpräziser Kartierung von Unkräutern können Landwirte eine selektive und teilflächenspezifische Anwendung von Pflanzenschutzmitteln erreichen, was zu einer Reduzierung der Kosten für den Einsatz von Pflanzenschutzmitteln führt. Darüber hinaus ist das Projekt innovativ, da es auf modernste Technologien wie KI und UAV setzt, um die Landwirtschaft effizienter und nachhaltiger zu gestalten. Dies führt zu einem Wettbewerbsvorteil für Landwirte, die diese Technologien einsetzen, und fördert die Entwicklung neuer Technologien und Lösungen (z.B. Fernerkundung) in der Landwirtschaft insgesamt.
