Speziell die hyperspektrale Bildgebung eröffnet in der Qualitätskontrolle von Landwirtschaftsprodukten und in der Lebensmittelherstellung neue Horizonte. Die multispektrale Analyse der chemischen Zusammensetzung geht weit über die Möglichkeiten der klassischen Bildverarbeitung hinaus. Das Hyperspektral Imaging wird bereits bei der Ernte von Feldfrüchten, der Geflügelfleischproduktion und der Qualitätssicherung in der Nahrungsmittelproduktion eingesetzt.
Polytec Magazin
Hyperspectral Imaging in der Bildverarbeitung
Lebensmittelinspektion auf hohem Niveau
Hyperspectral Imaging in Umweltschutz und Landwirtschaft
Hyperspektrale Bildgebung in Landwirtschaft und Umweltschutz ist seit der Verfügbarkeit sinnvoll einsetzbarer von UAVs (Drohnen) ist ein stark wachsender Trend.
Polytec lieferte dem Karlsruher Institut für Technologie (KIT) nach intensiver Anwendungsberatung und Machbarkeitsanalyse ein schlüsselfertiges Hyperspec SWIR-System auf Basis einer DJI M600 Drohne. Das System wird im Rahmen eines Forschungsprojekts in Peru zur Boden-, Gewässer- und Landnutzungs-Untersuchungen eingesetzt.
Dr. rer. Nat. Sina Keller, Projektleiterin am Institut für Photogrammetrie und Fernerkundung (IPF):
Ziel im TRUST-Projekt (gefördert vom Bundesministerium für Bildung und Forschung) des Instituts für Photogrammetrie und Fernerkundung (IPF) des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) ist es, anhand hyperspektraler Daten physikalische Größen wie Bodenfeuchte, Wasserqualitätsparameter, Bodenart und Landnutzung zu bestimmen. Die Herausforderungen im TRUST-Teilvorhaben sieht Dr. Sina Keller (Nachwuchsarbeitsgruppenleiterin am KIT) sowohl in der Aufnahme der Daten, der Entwicklung von innovativen Verfahren und der Ableitung der Zielparameter aus den hyperspektralen Daten als Ersatzgrößen.
Die hyperspektralen Daten müssen im Einzugsgebiet des Lurins in Lima (Peru) als Untersuchungsgebiet aufgenommen werden. Um bestmögliche Daten über einem größeren Gebiet zu erhalten, kommt die Hyperspec SWIR Kamera von Headwall auf der DJI M600 UAV zum Einsatz, die von der Firma Polytec vertrieben wird. Bei den aufwendigen Datenaufnahmen in widrigem Gelände bietet diese Kombination eine gute Basis, wie Doktorand M. Sc. Felix M. Riese aus seinem Messkampagnen in Peru berichtet. Die Daten stellen dann die Grundlage für die Verfahren aus dem Bereich des Maschinellen Lernens dar, um die oben genannten physikalischen Größen zu schätzen.
Weitere Informationen zur Forschungsarbeit des IPFs finden Sie verlinkten Youtube-Video “Künstliche Intelligenz in der Umweltforschung” und unter https://www.ipf.kit.edu/mitarbeiter_trust_projekt.php.
Informationen zum TRUST-Projekt sind unter http://trust-grow.de einzusehen.