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Entwicklung und Evaluation automatisierter Bildanalyseverfahren zur Messung der Applikationsverteilung von Sprühdrohnen im Feldversuch

Beschreibung

Mit dem verstärkten Einsatz von Sprühdrohnen in der modernen Agrarwirtschaft stellt die Kontrolle der Ausbringung und Verteilung von Pflanzenschutzmitteln eine zentrale Herausforderung dar. Dieses studentische Forschungsprojekt am Institut für Phytomedizin richtet sich an Studierende, die Interesse an digitaler Pflanzenpathologie, Fernerkundung und Präzisionslandwirtschaft haben und einen praxisorientierten Einblick in aktuelle Forschung an der Schnittstelle von Agrarwissenschaft und Technologie erhalten möchten.

Im Fokus steht die Weiterentwicklung und Validierung bestehender Messverfahren zur Quantifizierung der Applikationsverteilung nach dem Einsatz von Sprühdrohnen. Insbesondere soll untersucht werden, wie der Einsatz bildgebender Verfahren (z. B. hochauflösende Scans oder Makrofotografie von Wassersensitiv-Papieren) und automatisierter Bildauswertung (z. B. Bildverarbeitung via Python/Open-Source-Tools) zur objektiven, effizienten und reproduzierbaren Beurteilung der Sprühverteilung beitragen kann.

Studierende planen und führen im Labormaßstab eigene Versuchsreihen durch, in denen ausgewählte Sprühparameter systematisch variiert werden. Die Verteilung der Sprühflüssigkeit wird durch wasserempfindliches Spezialpapier erfasst und bildlich dokumentiert. Darauf aufbauend entwickeln die Teilnehmenden eine Analyse-Pipeline für die automatisierte Auswertung der Tropfenmuster (zum Beispiel durch Segmentierung und Partikelerkennung), vergleichen die Resultate mit manuellen Auswertungen und validieren ihre Methoden. Abschließend sollen die Erkenntnisse dokumentiert, kritisch reflektiert sowie Verbesserungsbedarfe und Empfehlungen für den Einsatz im Feld abgeleitet werden.

Beschreibung des interdisziplinären Teils des Projekts

Das Projekt verbindet Kompetenzen aus den Ingenieur- und Agrarwissenschaften, Pflanzenpathologie sowie der digitalen Bildverarbeitung. Im Rahmen des Projektes profitieren die Studierenden vom engen Austausch mit Forschenden unterschiedlicher Fachrichtungen. Neben agronomischen Grundlagen (Wirkung und Ausbringung von Pflanzenschutzmitteln) werden Kompetenzen in Informatik/Softwareentwicklung, Sensorik sowie der physikalischen Messtechnik aufgebaut. Je nach Kenntnisstand können eigene kleine Softwaretools oder ergänzende Ansätze (wie der Entwurf von Testflächen mittels 3D-Druck) zur methodischen Erweiterung mit eingebracht werden, sodass eine multidisziplinäre Herangehensweise angeregt wird.

Projektzeitraum

Wintersemester 2025/2026

Bewerbungszeitraum

13. bis 27.10.2025

Durchführung

semesterbegleitend

Details zu Projektzeitraum und Durchführung

In der Anfangsphase erfolgt eine gemeinsame Planung der Versuchsreihen und eine Einführung in die notwendigen Methoden und Geräte. Die Durchführung der praktischen Arbeiten, einschließlich der Versuchsaufbauten, Bildaufnahmen und Auswertungsexperimente, findet überwiegend am Institut und – je nach Fragestellung – ergänzend im Gewächshaus statt. Ein großer Teil der Bildauswertung kann flexibel im Home-Office oder in den PC-Pools durchgeführt werden. Die Studierenden arbeiten eigenständig oder in kleinen Teams, werden aber jederzeit wissenschaftlich betreut und erhalten regelmäßig Feedback. Die genaue Terminierung und die individuelle Zeiteinteilung werden zu Projektbeginn gemeinsam mit den Betreuenden abgestimmt, um auf Studienpläne und persönliche Präferenzen Rücksicht zu nehmen.

Studienfach

Agrarbiologie
Agrarwissenschaften
Nachwachsende Rohstoffe und Bioenergie

Betreuende

Christian Trautmann

Institut

Institut für Phytomedizin (360) (Phytopathologie)

Sprache

deutsch/englisch

Teilnehmendenanzahl

min. 1, max. 2

Arbeitsaufwand

ca. 180 Stunden pro Teilnehmende:r | 6 ECTS-Punkte

Arbeitsaufwand (Stunden und ggf. ECTS) sind ungefähre Angaben. Die tatsächlich vergebenen ECTS-Punkte ergeben sich aus der tatsächlich geleisteten Arbeit.

 

Für dieses Projekt ist kein Motivationsschreiben des Studierenden erforderlich

Projektart

experimentell

Lernziele

Die Teilnehmende lernen in diesem Projekt:

Grundlagen der Versuchsanlage und -durchführung im Kontext feldbezogener Anwendungen

Einsatz digitaler Tools zur bildbasierten Datenerhebung und -auswertung

Erwerb und praktische Umsetzung bildverarbeitungsspezifischer Grundkenntnisse (Schwellenwertbestimmung, Segmentierung, Partikelerkennung)

Eigenständiges Entwickeln und Validieren automatisierter Auswertungsverfahren

Kritische Reflexion von Reproduzierbarkeit, Genauigkeit und Limitationen der verwendeten Methoden

Dokumentation wissenschaftlicher Ergebnisse und Ableitung praxisrelevanter Empfehlungen

Interdisziplinäre, teamspezifische und eigenverantwortliche Arbeitsweise

Anmerkungen für Studierende

Programmierkenntnisse sind nicht zwingend erforderlich, aber von Vorteil. 

Schlagworte

Pflanzen, Methoden, Experimente, Versuchsaufbau. Versuchsdurchführung, Präzissionslandwirtschaft, Agrardrohnen, Bildanalyse, KI