Ein mobiles Laborfahrzeug soll künftig Quarantäneschädlinge in Weinbergen und Obstplantagen schnell und zuverlässig vor Ort identifizieren. Das PhenoTruck® kombiniert Drohnenüberwachung, hyperspektrale Bildgebung, KI-Analyse und molekularbiologische Tests. Fraunhofer-Forscher entwickeln diese Plattform, um zeitaufwendige Laboruntersuchungen zu ersetzen und schnelle Gegenmaßnahmen zu ermöglichen.
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Hintergrund zu Quarantäneschädlingen und Klimawandel
Klimawandel und globaler Handel begünstigen die Einschleppung gefährlicher Schädlinge nach Deutschland. Quarantänekrankheiten wie Phytoplasmen bedrohen besonders Wein- und Obstbau, da sie epidemisch ausbrechen und hohe Ertragsverluste verursachen können. Betroffene Pflanzen müssen meldepflichtig bekämpft werden. Bisherige Erkennung erfolgt durch visuelle Inspektionen und Laboranalysen, was personal- und zeitintensiv ist. Frühe Symptome wie Blattverfärbungen bleiben oft unbemerkt.
Das Projekt PhenoTruckAI fokussiert auf Phytoplasmen in Reben (Flavescence dorée, Bois noir, Palatinate grapevine yellows) sowie Apfel- und Birnbaumkrankheiten (Apple proliferation, Pear decline).
Technische Komponenten des PhenoTruck®
Das geländegängige Fahrzeug integriert mehrere Technologien:
- Drohnen mit multispektralen Sensoren scannen große Flächen automatisiert und lokalisieren verdächtige Zonen.
- Eine App dokumentiert Befunde vor Ort.
- Hyperspektrale Kameras analysieren Blattproben auf Verfärbungen in spezifischen Wellenlängenbereichen – sensitiver als das bloße Auge.
KI und molekulare Bestätigung
KI-Modelle werten Daten aus und erreichen Trefferquoten von 95–99 Prozent bei Phytoplasmose-Erkennung. Sie unterscheiden zudem zwischen gefährlicher Flavescence dorée (epidemisch) und weniger riskanten Varianten wie Bois noir (80 Prozent Genauigkeit). Verdächtige Proben testen molekularbiologisch direkt im Fahrzeug: Ein LAMP-Schnelltest liefert Ergebnisse in einer Stunde, schneller als PCR.
Erste Tests und Relevanz
Messkampagnen in Rheinland-Pfalz und Italien validierten das System. Es ermöglicht frühe Interventionen und reduziert Ressourcenaufwand. Die Plattform ist erweiterbar für weitere Anwendungen in Forschung und Pflanzenschutz.
