Vegetationskontrolle

Künstliche Intelligenz bekämpft Ambrosia, Greiskraut und Co.

Beste Aufnahmen trotz hoher Geschwindigkeiten.
Beste Aufnahmen trotz hoher Geschwindigkeiten.Joanneum Research
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ÖBB und Asfinag wollen KI-Methoden zur Kontrolle von unliebsamen Pflanzen, die an Schiene und Straße wuchern, einsetzen. Der Bewuchs kann dank Hochgeschwindigkeitsaufnahmen schnell und unkompliziert detektiert werden.

Züge oder andere Fahrzeuge mit Kameras an Bord sind kein ungewöhnlicher Anblick. Hinter einer speziellen Kamera, die in letzter Zeit für ein Pilotprojekt der ÖBB und der Asfinag auf einen Zug oder Bus montiert wurde, verbergen sich allerdings eine völlig neue Technologie und ein ehrgeiziges Ziel: Mithilfe von künstlicher Intelligenz (KI) soll es möglich werden, ausgewählte Pflanzen an Bahngleisen, Autobahnen und Schnellstraßen zu erfassen und in einem geographischen Informationssystem (GIS) übersichtlich darzustellen.

KI statt Glyphosat

Ein großes Vorhaben bei rund 5000 Kilometern Schienennetz und 2200 Kilometern hochrangiger Straßen in Österreich, deren Bewuchs aus Gründen der Verkehrssicherheit regelmäßig kontrolliert und entfernt werden muss. Aber nicht nur quantitativ ist das Projekt „FloraMon“ (abgeleitet von Pflanzen-Monitoring) eine Herausforderung, sondern auch qualitativ. Gilt es doch, die feinen Strukturen etwa eines Ackerschachtelhalms bei Geschwindigkeiten von bis zu 100 km/h in ultrahoher Auflösung zu dokumentieren. Vor allem zwei Gründe sprechen für diese neuen Wege der Vegetationskontrolle: Zum einen entschieden sowohl die Asfinag, die seit 2015 keinerlei Herbizide mehr nutzt, als auch die ÖBB schon vor Längerem, auf Glyphosat zu verzichten. „Glyphosat war aber hochwirksam und konnte breitbandig eingesetzt werden. Es gibt kein anderes solches Allroundmittel“, erklärt Projektleiter Peter Schallauer, Informatiker bei Joanneum Research. Durch den Wegfall von Glyphosat brauche es viele unterschiedliche Alternativen. Chemische Mittel wolle man möglichst sparsam und je nach Pflanzenart einsetzen.

Zum anderen werden Neophyten – also gebietsfremde Pflanzen – hierzulande vermehrt zur Bedrohung für heimische Arten. „Ihre Samen werden unter anderem entlang der hochrangigen Verkehrswege durch die Fahrzeuge verbreitet. Sie legen viele Kilometer zurück“, so Schallauer.

Im Projekt „FloraMon“ leisten Deep Neural Networks (DNN) die Arbeit des Detektierens der unerwünschten Pflanzen. Das sind tiefe neuronale Netze, die versuchen, die Architektur des menschlichen Gehirns nachzubilden und aus Trainingsdaten selbstständig das Gewünschte zu lernen. „Vor zehn Jahren wäre eine solche Aufgabenstellung nicht lösbar gewesen“, sagt der KI-Experte. „Die Methoden gab es auch damals schon, aber noch nicht die nötige Rechenleistung.“

Sechs der sieben Pflanzenarten, die von der KI im Pflanzen-Monitoring-Projekt erfasst werden, sind Neophyten: Ambrosia, Götterbaum, Greiskraut, Seidenpflanze, Sommerflieder, Staudenknöterich. Nur die siebte Pflanze, der Ackerschachtelhalm, sei hierzulande heimisch, gelte aber etwa in Neuseeland oder Australien ebenfalls als Neophyt, sagt Peter Schallauer, dessen Spezialgebiet die Qualitätskontrolle und Restauration von Bildern in Video und Film sowie die Analyse visueller Inhalte ist. 

Bis zu tausend Bilder pro Pflanze

Bildmaterial ist auch für „FloraMon“ von zentraler Bedeutung. So brauchte es eine große Anzahl an Bildern der sieben Pflanzen, mit denen die neuronalen Netzwerke trainiert werden mussten. Das DNN-basierte Modell, das aus diesen Bildern erstellt wird, macht es erst möglich, die problematischen Pflanzen zu erkennen und wiederum in Bildern zu dokumentieren.

Schallauers Resümee: „Pro Pflanzenart konnten zwischen mehreren Hundert und tausend Bilder bzw. Bildausschnitte gesammelt werden. Auch das entwickelte Aufnahmesystem hat sich sehr gut bewährt.“ Mit den Aufnahmen konnten sehr hochqualitative Pflanzendetektoren trainiert werden. Nun laufen Gespräche, wie das entwickelte Prototyp-System im Normalbetrieb von ÖBB und Asfinag produktiv umgesetzt werden könnte.

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