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Mit der App gegen Pflanzenschädlinge

Quelle: euronews (auf Deutsch) - Länge: 02:04s - Veröffentlicht: < > Embed
Video: Mit der App gegen Pflanzenschädlinge

Hier wird nicht gerade ein Foto mit dem Handy geschossen.

Die Tomatenpflanze leidet an Mehltau, einer Pilzkrankheit.

Mit der Plantix-App=391&tx_ttnews[tt_news]=2844&cHash=2c7dff2455e43e8e2e5a40a753234071 kann man per Foto bestimmen, um welche Pflanzenkrankheit es sich handelt.

Die Idee dazu hatte die Diplom-Geografin Simone Strey, Gründerin des Startup PEAT “Also die Idee dahinter ist ja eigentlich, dass wir Kleinbauern eine Unterstützung bieten, um Schäden an ihren Pflanzen einfacher zu bestimmen.

Ganz oft ist es einfach so, dass das Wissen noch beim Experten, beim Pflanzenberater ist, und nicht direkt im Feld.

Mit der App wollen wir quasi ein Lexikon für die Tasche machen, das man auf dem Feld dabei hat, das man direkt benutzen kann, um den Schaden an der Pflanze zu bestimmen”, erklärt Simone Strey, Geschäftsführerin von PEAT.

Die App gibt es bereits in Deutschland, Österreich und der Schweiz.

Gerade wird sie in Indien und Brasilien getestet.

Seit Juni 2015 wurden bereits mehr als 100.000 Fotos von Plantix analysiert.

“Und das Beispiel, das wir hier gerade sehen, ist Indien.

Wir haben bereits über 10.000 Bilder aus Indien erhalten und analysieren, was ist das größte Problem in Indien.

Sind es die Viren?

Sind es die Pilze?

Sind es Bakteriosen, die sich einschleichen?

Sind es Mangelernährungen an Pflanzen oder sind es Insekten, die den größten Schaden verursachen?

All das lässt sich über unser Tool Albatros anschauen und wir können so auf einer Metaebene analysieren, wie man die Landwirtschaft in Indien effizienter und nachhaltiger gestalten kann”, so Robert Strey, Programmierer bei PEAT.

Laut den Entwicklern lassen sich mit der App bereits über 60 Krankheiten bestimmen.

Gemeinsam mit dem Institut für Bodenkunde der Leibniz Universität Hannover wird gerade ein fakultätsübergreifendes Forschungsprojekt zum Thema “Artificial intelligence-based Process- and Pattern Recognition in Natural sciences and Technology” aufgebaut.



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