MULTIFUSE – Fortschrittliche multimodale Sensorik und Datenfusion für die digitale Früherkennung von Stresssymptomen bei Pflanzen
Förderträger: Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR)
Bewilligungszeitraum: 01.08.2025 – 31.07.2028
Weitere beteiligte Einrichtungen: Tokyo University of Agriculture and Technology (Japan); Consiglio Nazionale delle Ricerche (Italy); Universitat de Girona (Spain); CNRS (France); Hungarian Research Network Institute for Computer Science and Control (Hungary)
Der Klimawandel stellt die Landwirtschaft vor wachsende Herausforderungen. Extreme Wetterereignisse treten häufiger auf, und die Dynamik von Pflanzen-Pathogen-Interaktionen verändert sich kontinuierlich. Um eine nachhaltige Präzisionslandwirtschaft unter diesen Bedingungen zu ermöglichen, sind neue Sensorlösungen gefragt, die Stressreaktionen von Pflanzen frühzeitig erkennen und zwischen unterschiedlichen Ursachen unterscheiden können.
Im Verbundprojekt MULTIFUSE werden pflanzenwissenschaftliche Expertise, optische Sensorik und Datenverarbeitung zusammengeführt, um ein multisensorisches Gesamtsystem zu entwickeln. Eingesetzt werden unter anderem Raman-Spektroskopie, Mehrkanal-Fluoreszenzbildgebung, optische Kohärenztomographie (OCT), Polarimetrie und hyperspektrale Bildgebung (HSI). Die erhobenen Daten werden in einer gemeinsamen Plattform fusioniert und dienen der Erstellung eines Bewertungsmodells für den Pflanzenstatus.
Das LUH-Teilprojekt fokussiert sich auf die Kombination von Reflektanzdaten (HSI), Photosyntheseleistung (Chlorophyllfluoreszenz) und 3D-Morphologie (OCT). Ziel ist es, die Vorhersagegüte im Vergleich zu monomodalen Verfahren deutlich zu steigern. Zudem werden Veränderungen dieser Parameter unter definierten Stressbedingungen mit biologischen Prozessen in Beziehung gesetzt, um das Verständnis pflanzlicher Stressreaktionen zu vertiefen. Damit soll eine differenzierte und praxisnahe Stressdetektion ermöglicht werden, die neue Perspektiven für eine klimaangepasste Pflanzenproduktion eröffnet.
LaserRoots – Laser-induzierte Bewurzelungsstimulation von Stecklingen
Dieses Vorhaben wird mit Mitteln des Europäischen Fonds für regionale Entwicklung (EFRE) und des Landes Niedersachsen gefördert
LUH Teilprojekt: „SteBeLa - Steuerung und Bewertung der Laser-induzierten Bewurzelungsstimulation von Stecklingen“
Bewilligungszeitraum: 01.08.2025 – 31.07.2028
Weitere beteiligte Einrichtungen: Hochschule Osnabrück; Laser Zentrum Hannover e.V.; Institut für Pflanzengenetik (LUH)
Die vegetative Vermehrung über Stecklinge ist eine Schlüsseltechnik im Gartenbau, in der Land- und Forstwirtschaft sowie für den Artenschutz. Entscheidend ist die Bildung von Adventivwurzeln, die von genetischen, physiologischen und umweltbedingten Faktoren beeinflusst wird. Bei verholzenden Pflanzen treten jedoch oft geringe Bewurzelungsraten auf, die zu Vermehrungsausfällen von über 50 % führen können. Erste Studien zeigen, dass ein gezielter Gewebeabtrag durch Laserbehandlung die Wurzelbildung etwa bei Rosenstecklingen signifikant verbessert. Damit eröffnet sich eine innovative Möglichkeit, klimaresiliente Gehölze effizienter und ressourcenschonender zu vermehren.
Das Projekt LaserRoots verfolgt das Ziel, die Laser-induzierte Bewurzelungsstimulation wissenschaftlich fundiert zu untersuchen, technisch weiterzuentwickeln und auf verschiedene Pflanzenarten zu übertragen. Der Ansatz ist berührungsfrei, reduziert das Kontaminationsrisiko, spart Ressourcen und bietet großes Potenzial für die Automatisierung in der Pflanzenproduktion.
Im LUH-Teilprojekt SteBeLa liegt der Fokus auf der detaillierten Analyse der laserinduzierten Veränderungen in Stecklingen. Hierfür werden physiologische Reaktionen und transkriptomische Anpassungen untersucht, um Optimierungspotenziale zu identifizieren. Zudem wird der Einsatz der optischen Kohärenztomographie (OCT) geprüft, um die Abtragstiefe in Echtzeit zu kontrollieren und den Prozess gezielt zu steuern. Damit leistet das Projekt einen Beitrag zur Etablierung nachhaltiger, innovativer Vermehrungsverfahren.
DHYNAMite – Integrativer Pflanzenschutz durch Drohnen-basierte hyperspektrale Identifizierung von Spinnmilbenbefallsherden und bedarfsgerechte Nützlingsapplikation im Freilandgurkenanbau
Förderträger: Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR)
Bewilligungszeitraum: 01.08.2025 – 31.07.2028
Weitere beteiligte Einrichtungen: Katz Biotech AG; HAIP Solutions GmbH; Weber Agrar Robotik GmbH; Abteilung Angewandte Entomologie (LUH)
Spinnmilben zählen zu den bedeutendsten Schädlingen im Gurkenanbau im Freiland und können zu gravierenden Ernteverlusten bis hin zum Totalausfall führen. Derzeitige Bekämpfungsstrategien basieren auf einem großflächigen Einsatz chemischer Pflanzenschutzmittel, was ökologische Risiken, Resistenzbildungen und zunehmende regulatorische Einschränkungen mit sich bringt. Dadurch entsteht ein dringender Bedarf an nachhaltigen Alternativen im Pflanzenschutz.
Das Projekt DHYNAMite verfolgt einen innovativen Ansatz, indem es moderne drohnengestützte Sensortechnik mit biologischer Schädlingsbekämpfung verbindet. Hyperspektrale Bildgebung ermöglicht eine automatisierte Bestandsüberwachung, bei der Befallsherde präzise erkannt und kartiert werden. Auf dieser Grundlage erfolgt die gezielte und bedarfsgerechte Ausbringung von Nützlingen per Drohne. Ergänzend wird die Wirksamkeit der biologischen Maßnahmen innerhalb einer durchgängigen Prozesskette überwacht.
Mit dieser Kombination aus optischer Sensorik und biologischem Pflanzenschutz soll eine ressourcenschonende und wirtschaftlich konkurrenzfähige Alternative zu chemischen Pflanzenschutzmitteln etabliert werden. Die praxisnahe Entwicklung gewährleistet, dass die Ergebnisse direkt in marktfähige Produkte und Dienstleistungen umgesetzt werden können. Zugleich leistet das Projekt einen Beitrag zum besseren Verständnis der Einsatzmöglichkeiten von Nützlingen im Freilandanbau und stärkt die Grundlagen für eine nachhaltige Landwirtschaft.
LAMA - Untersuchung der Reparaturmechanismen von Mikrorissen in Apfelkutikula anhand eines laserinduzierten Mikrorissmodells
Förderträger: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
Bewilligungszeitraum: 2023 – 2026
Die Oberflächenqualität ist ein zentrales Merkmal für den Marktwert von Obst. Bei Äpfeln können Hautdefekte wie Berostung erhebliche wirtschaftliche Verluste im Erwerbsobstbau verursachen. Eine besondere Rolle spielen Mikrorisse in der Kutikula, der polymeren Schutzschicht, die die Fruchtoberfläche bedeckt. Diese wirkt als Barriere gegen Wasserverlust, Pathogene und UV-Belastung, kann aber durch Wachstumsprozesse stark beansprucht werden.
Kommt es zu übermäßiger elastischer Dehnung, entstehen Mikrorisse, die die Anfälligkeit für Oberflächenerkrankungen erhöhen. Reparaturmechanismen wie Wachsablagerung oder Peridermbildung können diese Schäden begrenzen, wobei Letzteres zu einer Berostung führt. Bisher fehlt jedoch ein experimentelles System, um die Reparaturprozesse gezielt zu untersuchen.
Das LAMA Projekt entwickelt ein laserbasiertes Modell zur standardisierten Erzeugung von Mikrorissen in Apfelkutikula. Diese künstlich induzierten Defekte lassen sich im Anschluss mit optischer Spektroskopie, Mikroskopie und mechanischen Methoden präzise erfassen. So können Reparaturprozesse erstmals systematisch untersucht und quantifiziert werden. Die Ergebnisse tragen dazu bei, die Grundlagen des Oberflächenschutzes besser zu verstehen und Strategien zu entwickeln, die die Fruchtqualität im Erwerbsanbau langfristig sichern.
