Im Projekt CrackSense setzt das ATB auf Sensor- und Datentechnologien zur Verbesserung der Fruchtqualität. Das von der EU mit 7,5 Mio Euro geförderte Projekt CrackSense ist vor Kurzem mit einem KickOff beim koordinierenden Volcani Centre (ARO) in Israel offiziell gestartet. 

Das EU-Projekt CrackSense vereint 14 Partner aus sieben europäischen Ländern, die gemeinsam Lösungen zur Prävention des Aufplatzens von Früchten erarbeiten wollen. Die Forschung konzentriert sich auf das Monitoring und die Prognose durch den Einsatz und die Skalierung von Sensortechnologien und digitalen Daten.

Das Aufplatzen von Früchten beruht auf einer Schädigung der Schalen und verringert die Qualität der Früchte und den Ertrag erheblich. Das Projekt hat daher zum Ziel, die Umweltbedingungen mit ihrem Einfluss auf die Fruchtqualität im Anbau zu untersuchen.

Durch die Erprobung und den Einsatz von Sensortechnologien, die Echtzeitdaten liefern, wird CrackSense die Entstehung von Rissen in Zitrusfrüchten, Granatäpfeln, Trauben und Kirschen an Standorten in Israel, Frankreich, Deutschland, Litauen und Griechenland erforschen, um Schädigungen durch Aufplatzen künftig zu vermeiden.

Das Phänomen der Rissbildung tritt hauptsächlich in der Vorerntephase auf und ist häufig eine physiologische Reaktion auf Klima- und Umweltbedingungen. Es beginnt an der Oberfläche der Frucht, wo die Risse die Schale durchdringen und in das innere Gewebe eindringen. Dies kann bei vielen Obstsorten zu erheblichen Ertragseinbußen führen.

Das ATB ist im Projekt verantwortlich für das Arbeitspaket Zwei. Zu den Aufgaben zählt insbesondere die proximale Erfassung von rissbezogenen Fruchteigenschaften mit Hilfe von LiDAR-Laserscannern, Wärme- und RGB-Kameras sowie Edge Devices und die Datenbereitstellung auf einer Online-Plattform. Daten auf Fruchtebene, die bislang nicht verfügbar waren, wie die Feuchtigkeit der Früchte, sind von besonderem Interesse für die Beschreibung und frühzeitige Erkennung von Rissbildungen an einzelnen Früchten mithilfe von mechanistischen und Deep-Learning-Modellen. Dieser Ansatz wird an Früchten mit unterschiedlicher Schalenstärke und Farbe wie Granatäpfeln, Zitrusfrüchten und Trauben sowie an Früchten, die wie Süßkirschen in Clustern wachsen, validiert werden.

CrackSense ist um die Erfassung vielfältiger und punktueller Datensätze in den Pilotregionen bemüht, wobei sowohl Fern- als auch Naherkundungstechnologien zum Einsatz kommen. Die im Rahmen des Projekts gesammelten Sensordaten werden mit Daten aus der Erdbeobachtung (bereitgestellt von Copernicus, z. B. dem Sentinel-Satelliten) und anderen Datensätzen, die die Umweltbedingungen widerspiegeln, kombiniert. Biophysikalische und biochemische Merkmale, die die Pflanzenphysiologie steuern, werden von Drohnen in großen räumlichen Maßstäben überwacht mit dem Ziel, die Ressourcennutzung zu optimieren und die Obstproduktion zu verbessern.

CrackSense will mit den erarbeiteten Ergebnissen ein auf weitere landwirtschaftliche Kulturen übertragbares Modell und Strategien zur Eindämmung des Aufbrechens von Früchten schaffen. Damit ließe sich der finanzielle Gewinn für Landwirte und Erzeuger um bis zu 50 % erhöhen, so die Erwartung der Projektpartner.

Das Projekt CrackSense wird aus Mitteln der Europäischen Union im Rahmen des Forschungs- und Innovationsprogramms Horizon Europe unter der Fördervereinbarung Nr. GA Nr. 101086300 finanziert. Koordiniert wird das Projekt von The Agricultural Research Organisation of Israel - The Volvani Centre (ARO). Weitere Informationen finden Sie auf der Website des Projekts: cracksense.eu  

Kontakt ATB: Dr. Manuela Zude-Sasse