Bestandsermittlung aus der Luft
Bestandsermittlung aus der Luft
Der Fokus der zu entwickelnden Methodik liegt auf die Bestandsermittlung von Feldmäusen und Feldhamstern aus der Luft. Zu diesem Zweck kommen Unmanned Aerial Vehicles (UAV) wie Drohnen und modernste Auswertungsalgorithmen wie Deep Machine Learning zum Einsatz, deren Anwendbarkeit und Wirtschaftlichkeit im direkten Vergleich zu konventionellen Methoden gestellt werden sollen.
Der Fokus der zu entwickelnden Methodik liegt auf die Bestandsermittlung von Feldmäusen und Feldhamstern aus der Luft. Zu diesem Zweck kommen Unmanned Aerial Vehicles (UAV) wie Drohnen und modernste Auswertungsalgorithmen wie Deep Machine Learning zum Einsatz, deren Anwendbarkeit und Wirtschaftlichkeit im direkten Vergleich zu konventionellen Methoden gestellt werden sollen.
Konventionelle Methoden
Die Erhebung von Feldhamster- und Feldmausbeständen erfolgt auf befallenen Schlägen konventionell anhand von Feldbegehungen. Diese unterscheiden sich in der Art ihrer Durchführung voneinander. Die Feldkartierung des Feldhamsterbestandes wird mit einer Menschenkette durchgeführt, die sich geschlossen über den Verdachtsschlag bewegt und überprüft, ob Feldhamster oder bewohnte Baue auf dem Schlag vorkommen. Der Einsatz einer Menschenkette ist deswegen notwendig, um sicherzustellen, dass kein Tier der Kartierung entgehen kann.
Feldmausbestände hingegen werden anhand der Lochtretmethode ermittelt. Diese sieht vor, dass pro befallenen Schlag an bis zu vier weit voneinander entfernten Flächen von mindestens 250 m² (16 x 16 Meter) alle Mäuselöcher zugetreten werden. Nach 24 Stunden erfolgt die zweite Feldbegehung, bei der die wiedergeöffneten Löcher gezählt werden. Bei 5 bis 8 geöffneten Löchern (das entspricht 80 bis 120 Mäusen pro m²) gilt auf Anbaukulturen wie Wintergetreide und Raps der Bekämpfungsrichtwert als erreicht. Auf anderen Flächentypen wie Grünflächen gilt dies erst ab 11 geöffneten Löchern. Ist die von Feldmäusen befallene Fläche in dem Feldhamstervorkommensgebiet gelegen, so schließt sich die Feldkartierung des Feldhamsters an. Erst wenn sichergestellt wurde, dass ein keine Feldhamster vorkommen, kann gegen die Feldmaus mit Mitteln wie Rodentiziden vorgegangen werden.
Die Erhebung von Feldhamster- und Feldmausbeständen erfolgt auf befallenen Schlägen konventionell anhand von Feldbegehungen. Diese unterscheiden sich in der Art ihrer Durchführung voneinander. Die Feldkartierung des Feldhamsterbestandes wird mit einer Menschenkette durchgeführt, die sich geschlossen über den Verdachtsschlag bewegt und überprüft, ob Feldhamster oder bewohnte Baue auf dem Schlag vorkommen. Der Einsatz einer Menschenkette ist deswegen notwendig, um sicherzustellen, dass kein Tier der Kartierung entgehen kann.
Feldmausbestände hingegen werden anhand der Lochtretmethode ermittelt. Diese sieht vor, dass pro befallenen Schlag an bis zu vier weit voneinander entfernten Flächen von mindestens 250 m² (16 x 16 Meter) alle Mäuselöcher zugetreten werden. Nach 24 Stunden erfolgt die zweite Feldbegehung, bei der die wiedergeöffneten Löcher gezählt werden. Bei 5 bis 8 geöffneten Löchern (das entspricht 80 bis 120 Mäusen pro m²) gilt auf Anbaukulturen wie Wintergetreide und Raps der Bekämpfungsrichtwert als erreicht. Auf anderen Flächentypen wie Grünflächen gilt dies erst ab 11 geöffneten Löchern. Ist die von Feldmäusen befallene Fläche in dem Feldhamstervorkommensgebiet gelegen, so schließt sich die Feldkartierung des Feldhamsters an. Erst wenn sichergestellt wurde, dass ein keine Feldhamster vorkommen, kann gegen die Feldmaus mit Mitteln wie Rodentiziden vorgegangen werden.
Projektspezifische Methodik
Im Rahmen des Projektvorhabens CRIFORA kommen Drohnensysteme zum Einsatz, mit denen der Feldhamster- und Feldmausbestand eines spezifischen Schlages aus der Luft ermittelt werden sollen. Diese Drohnensysteme sind ausgestattet mit einem CMOS-Sensor und einem Mikrobolometer. Diese ermöglichen die Erfassung von Echtfarbenbilder mit hoher Auflösung und die Thermalinformationen der Geländeöberfläche. Anhand des Einsatzes künstlicher Intelligenz und Deep Learning Algorithmen sollen diese Daten automatisiert ausgewertet werden und die Detektion von Feldhamster- und Feldmausbaue ermöglichen. Diese sollen jedoch nicht nur detektiert, sondern auch differenziert werden. Besonderes Augenmekr wird an dieser Stelle darauf gelegt, dass neben der Bauart auch die geographischen Koordinaten eines jeden Baues ausgegeben wird.
Die Validierung der Ergebnisse erfolgt anhand zeitgleich durchgeführten Feldbegehungen, die, wie auch die Befliegungen, strategisch über das Jahr und Flächen mit vielfältigen Bedingungen und Anbaukulturen verteilt sind. Auf diese Weise sollen die optimalen Zeitpunkte ermittelt werden, die eine genaue Bestandsaufnahme der Feldhamster- und Feldmausbestände und -baue ermöglichen.
Im Rahmen des Projektvorhabens CRIFORA kommen Drohnensysteme zum Einsatz, mit denen der Feldhamster- und Feldmausbestand eines spezifischen Schlages aus der Luft ermittelt werden sollen. Diese Drohnensysteme sind ausgestattet mit einem CMOS-Sensor und einem Mikrobolometer. Diese ermöglichen die Erfassung von Echtfarbenbilder mit hoher Auflösung und die Thermalinformationen der Geländeöberfläche. Anhand des Einsatzes künstlicher Intelligenz und Deep Learning Algorithmen sollen diese Daten automatisiert ausgewertet werden und die Detektion von Feldhamster- und Feldmausbaue ermöglichen. Diese sollen jedoch nicht nur detektiert, sondern auch differenziert werden. Besonderes Augenmekr wird an dieser Stelle darauf gelegt, dass neben der Bauart auch die geographischen Koordinaten eines jeden Baues ausgegeben wird.
Die Validierung der Ergebnisse erfolgt anhand zeitgleich durchgeführten Feldbegehungen, die, wie auch die Befliegungen, strategisch über das Jahr und Flächen mit vielfältigen Bedingungen und Anbaukulturen verteilt sind. Auf diese Weise sollen die optimalen Zeitpunkte ermittelt werden, die eine genaue Bestandsaufnahme der Feldhamster- und Feldmausbestände und -baue ermöglichen.
