Bislang bedeutet ein Verdacht: Menschen laufen Reihen ab, prüfen Blatt für Blatt. Visuelle Bonitur. Jede Pflanze einzeln. Verdachtsproben wandern ins Labor, oft kilometerweit entfernt. Tage vergehen, manchmal Wochen. Ein System, das gründlich ist, aber langsam.

Forschende des Fraunhofer-Institut für Fabrikbetrieb und -automatisierung IFF und des Fraunhofer-Institut für Biomedizinische Technik IBMT haben gemeinsam mit der RLP AgroScience GmbH diese Logik infrage gestellt. Ihre Antwort steht auf vier Rädern: der "PhenoTruck". Ein geländegängiges Laborfahrzeug, das Diagnostik dorthin bringt, wo sie gebraucht wird – ins Feld.

Technik statt Zeitverlust

Die Idee ist so einfach wie radikal: Wenn die Probe ins Labor muss, warum nicht das Labor zur Probe bringen?

„Durch den Klimawandel und den globalen Handel und Austausch gelangen immer wieder gefährliche gebietsfremde Pflanzenschädlinge nach Deutschland. Quarantäne-schaderreger stellen besonders für den Obst- und Weinbau eine große Gefahr dar", sagt Bonito Thielert vom Fraunhofer IFF. „Daher validieren wir die Erkennung von Schaderregern am Beispiel von Phytoplasmosen im Obst- und Weinbau mittels des PhenoTruck®, einem im Projekt entwickelten geländegängigen Laborfahrzeug mit spezieller Ausstattung zur Krankheitsüberwachung an Pflanzen."

Der Blick aus der Luft

Der Prozess beginnt nicht am Blatt, sondern in der Luft. Flugdrohnen mit Multispektralsensoren erfassen großflächig Anbaugebiete. Auffällige Areale werden markiert, per eigens entwickelter Bonitur-App dokumentiert und gezielt beprobt.

Im mobilen Labor folgt der zweite Blick – diesmal spektral verfeinert. Hyperspektralkameras analysieren symptomatische Blätter in zahlreichen Wellenlängenbereichen. Verfärbungen, die dem menschlichen Auge kaum auffallen, werden messbar.

„Phytoplasmosen zeigen sich durch eine verfrühte Verfärbung von Blättern", erklärt Thielert. „Weist eine Pflanze bei einer Blatt-probe im Labor Symptome auf, so zeigt sich dies in bestimmten Wellenlängenberei-chen mit der Hyperspektralanalyse deutlicher und reproduzierbarer als durch wahrnehmbare Farbveränderungen."

Muster erkennen – schneller als das Auge

Die entstehenden Datenmengen wären ohne Künstliche Intelligenz kaum zu bewältigen. KI-Modelle analysieren die spektralen Signaturen automatisiert.

„Unsere KI-Modelle erkennen zu einem hohen Prozentsatz (95 bis 99 Prozent), ob eine Phytoplasmose vorliegt. Eine Besonderheit ist die Fähigkeit unserer KI, Datensätze automatisiert durchlaufen zu lassen", so Thielert. „Mehr noch: Die Modelle unterscheiden zwischen FD, BN und PGY – mit einer Genauigkeit von 80 Prozent. Das ist entscheidend. Denn während sich Flavescence dorée epidemisch von Rebe zu Rebe ausbreiten kann, sind BN und PGY in ihrer Ausbreitung begrenzter. Ähnliche Symptome, unterschiedliche Konsequenzen."

Molekularer Beweis in einer Stunde

Trotz aller Sensorik bleibt die molekulare Analyse der Goldstandard. Im mobilen Labor werden Verdachtsproben daher unmittelbar untersucht. Ein speziell entwickelter LAMP-Schnelltest liefert bereits nach rund einer Stunde ein Ergebnis – schneller als eine klassische PCR.

Die Arbeitsteilung im Projekt ist klar: Die RLP AgroScience GmbH verantwortete die visuelle und molekulare Pathogendiagnostik. Das Fraunhofer IFF brachte seine Expertise in KI-basierter Analyse, Hyperspektraldaten-Auswertung und Drohnenintegration ein. Das Fraunhofer IBMT entwickelte und realisierte die mobile Plattform.

Was hier entsteht, ist mehr als ein Fahrzeug. Es ist ein neues Organisationsmodell für Pflanzengesundheit: dezentral, datenbasiert, mobil. Und womöglich ein Prototyp für eine Landwirtschaft, die auf Geschwindigkeit und Präzision gleichermaßen angewiesen ist.

Projekt PhenoTruckAI

Mobiles Labor zur schnellen und sicheren Identifizierung von Quarantäneschaderregern in der Landwirtschaft

Projektlaufzeit

September 2021 bis September 2025

Projekt- und Kooperationspartner

• RLP AgroScience GmbH, jetzt DLR Rheinland-Pfalz (Projektkoordination, visuelle und molekulare Pathogendiagnostik)
• Fraunhofer IBMT (Realisierung des PhenoTruck)
• Fraunhofer IFF (KI-basierte Analyse und Auswertung von Hyperspektraldaten, Drohnenauswertung und Entwicklung einer Bonitur-App)

Fördergeldgeber

Bundesministerium für Landwirtschaft, Ernährung und Heimat

Projektträger

Bundesanstalt für Landwirtschaft und Ernährung