Nicht zuletzt das geografische Relief Österreichs hat Eric Stumpe davon überzeugt, im Anschluss an sein Maschinenbaustudium von Hannover in die Alpenrepublik zu ziehen. "Ich wandere gerne", schmunzelt der 31-jährige Junior Researcher an der Fachhochschule St. Pölten. "Deswegen finde ich Österreich interessanter als meine Heimat Niedersachsen." Neben dem luftigen Charme der Ostalpen weckte auch die Analyse von Pflanzen Stumpes Interesse.

Bestände kontrollieren

Unterstützt von der Gesellschaft für Forschungsförderung Niederösterreich will er im Rahmen seiner Dissertation Verfahren entwickeln, mit denen sich die Trockenheit von Pflanzen, der Nährstoffgehalt von Böden sowie der Reifegrad von Obst automatisiert kontrollieren lassen. Das soll mithilfe von Methoden des Deep Learning gelingen, also von neuronalen Netzen, die aus vorhandenen Beobachtungsdaten lernen, wann eine Pflanze zu trocken, ein Boden zu nährstoffarm oder eine Frucht erntereif ist. Die notwendigen Daten, um das Modell lernen zu lassen, werden mittels Kameras generiert, es handelt sich also um visuelle Daten.

Der zugehörige experimentelle Aufbau besteht aus je einer Pflanze, über der in rund 50 Zentimeter Abstand eine Konstruktion aus Aluminiumprofilen angebracht ist. An dieser sind die Beleuchtung und vier verschiedene Kameratypen montiert. Eine klassische Farbkamera filmt das Geschehen im RGB-Farbraum (Rot, Grün, Blau). Eine Wärmebildkamera liefert Temperaturinformationen. Eine Hyperspektralkamera nimmt für eine große Anzahl verschiedener Wellenlängen des sichtbaren und des nichtsichtbaren Bereichs des elektromagnetischen Spektrums die jeweilige Intensität auf – und das für jeden einzelnen Bildpunkt.

Erleichterte Detektivarbeit

Eine Tiefenkamera schließlich gibt als Werte den Abstand zwischen Bildsensor und Objekt aus. Jede Kamera liefert spezifische Informationen, die den Lernalgorithmen des neuronalen Netzes als Eingangswerte dienen. Ändert sich beispielsweise der Abstand zwischen Kamera und Blatt, kann das ein Hinweis darauf sein, dass die Pflanze zu verwelken beginnt. Aber auch die Information der Wärmebildkamera kann für dieselbe Diagnose sprechen: "Wenn die Pflanze zu trocken wird, schließt sie ihre Poren, um zu vermeiden, dass Wasser entweicht", so Stumpe. "Dadurch erwärmt sich die Oberfläche, und das kann man mit der Wärmekamera erfassen." Die Kameras liefern unterschiedliche Typen von Daten, die zuweilen auf denselben Sachverhalt schließen lassen.

Dadurch kann man Störfaktoren, etwa durch ungünstigen Lichteinfall, kompensieren. Zudem sollte sich die Vorhersagequalität des Modells dadurch erhöhen. Das Projekt sei zwar primär Grundlagenforschung, betont Stumpe. Ein denkbarer Einsatzbereich der Methode sei etwa die Aquaponik, wo man durch die exakte Kontrolle relevanter Parameter Ressourcen wie Wasser oder Dünger effizienter einsetzen könnte. (Raimund Lang, 2.9.2023)