Blooming charge assessment in apple orchards for automatic thinning activities

Ziel dieser Arbeit war es, ein System zu entwickeln, das automatisch objektive Informationen über die Blütendichte in Apfelplantagen liefert und als Instrument für die Ausdünnung von Blüten verwendet werden kann. Üblicherweise wird dieser Vorgang, basierend auf der persönlichen Erfahrung des Arbeiters, manuell durchgeführt. In diesem Beitrag wird die Verwendung eines mobilen Labors (ByeLab) zur ortsspezifischen Beurteilung der Blütendichte von Apfelbäumen mithilfe optischer Sensoren vorgestellt und diskutiert. Das Byelab wurde mit mehreren Sensoren ausgestattet, darunter einem GNSS-RTK-System, drei optischen Sensoren (OptRx™), zwei LiDAR-Sensoren und einer Inertialen Messeinheit (IMU). Während OptRx™ und LiDAR verwendet wurden, um den Vegetations-index (VI) bereitzustellen und das Oberflächenprofil des gescannten Baldachins zu erfassen, wurden mit der GNSS-RTK-Einheit alle vom optischen Sensor und den LIDARs erfassten Daten georeferenziert. Schließlich wurde die IMU verwendet, um das Rauschen und Verzerrungen der erfassten Daten aufgrund der durch die Bodenunebenheiten erzeugten Vibrationen zu korrigieren. Eine LabView-Anwendung wurde verwendet, um die von den Sensoren erfassten Daten zu synchronisieren. Anschließend wurden alle Messungen von einem in MatLab^® implementierten Algorithmus verarbeitet. Im April 2018 wurden drei Erhebungen durchgeführt, um die gesamte Blütezeit abzudecken: Blühbeginn, Vollblüte und Ende der Blüte. Untersuchungen zur Blütenreflexionssignatur haben ergeben, dass der Normierte Differenzierte Vegetationsindex (NDVI) der am besten geeignete Parameter zur Unterscheidung zwischen Blättern und Blüten ist. In der Tat hat der NDVI-Wert eine negative Korrelation mit der Blütendichte, da reine Blüten leicht negative NDVI-Werte aufweisen, jedenfalls sind sie sehr nahe bei 0. Trotz der gleichmäßigen NDVI-Messungen der Blüten konnte die Verwendung von OptRx™-Sensoren keine signifikanten Korrelationen zwischen der Anzahl der Blumen und den NDVI-Werten aufzeigen, da sie eine durchschnittliche Bewertung einer Fläche zurückgeben. In Zukunft werden weitere Studien durchgeführt, um zu beurteilen, ob andere auf Bildanalysen basierende Techniken bessere und empfindlichere Ergebnisse in Bezug auf die Bewertung der Blütendichte liefern können. Diese Ergebnisse könnten als Referenz für die Automatisierung von Maschinen verwendet werden, die bei Ausdünnungsvorgängen nach einem standortspezifischen Ansatz eingesetzt werden.