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DiPredict

KI-basierte Optimierung der Selektion unter Trockenstress in der Weizenzüchtung


Laufzeit

2024-04-01 bis 2027-12-31

Projektleitung

  • Andreas, Stahl
  • Gwendolin, Wehner


Zuständige Fachinstitut

Institut für Resistenzforschung und Stresstoleranz


Beteiligte JKI-Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler

  • Andreas, Stahl
  • Sebastian, Warnemünde
  • Gwendolin, Wehner

Kooperationspartner

  • Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg


Gesamtziel des Projektes

Im Rahmen des Projekts soll die sensorgestützte Evaluierung von Trockenstresstoleranz für Weizen optimiert und hochdurchsatzfähig gemacht werden. Dies umfasst zunächst die KI-Modellierung der Wassernutzungseffizienz mittels Hyperspektralkamerasensorik in kontrollierter Stressumgebung (Plantarray, JKI Quedlinburg). Daran schließt sich die Übertragung der darin gewonnenen Erkenntnisse via Hochdurchsatz-Drohnentechnik auf pflanzenzüchterische Feldversuche an verschiedenen Standorten Sachsen-Anhalts an. Außerdem sollen KI-basierte Verfahren entwickelt werden, um aus Drohnenaufnahmen verschiedener Sensoren (RGB, Hyperspektral, LiDAR) die Ertragsstruktur unterschiedlicher Weizengenotypen vorhersagen zu können. Dazu werden neue und weiterführende, speziell an die besonderen Anforderungen von Outdoor-Umgebungen angepasste KI-Systeme zur Sensordatenanalyse entwickelt.


Mittelgeber

Europäische Union