Experimentelle Untersuchung von charakteristischen Veränderungen der spektralen Reflektanz von Salatpflanzen bei Blattlausbefall
Bibliographic record
Abstract
Die große Salatblattlaus, Nasonovia ribisnigri, ist einer der Hauptschädlinge in Salatkulturen. Da das Vorkommen von Insekten in frischem Salat von Konsumenten nicht toleriert wird, bedeutet auch ein geringer Befall einen Ausschuss von der Vermarktung. Daher werden Salatfelder bei hohem Befallsdruck regelmäßig mit Pflanzenschutzmitteln behandelt. Da der Befall mit N. ribisnigri innerhalb eines Feldes in einem frühen Befallsstadium oft sehr heterogen ist, werden so auch unbefallene Pflanzen behandelt. Im Rahmen der sich entwickelnden Präzisionslandwirtschaft könnte der Einsatz von Sensoren zur Detektion von befallen Pflanzen eine selektive Behandlung befallener Pflanzen erlauben. Dadurch würde der Einsatz von Pflanzenschutzmitteln reduziert, ohne dass es zu Ernteeinbußen kommt. Studien mit Weizen, Hirse und Soja haben gezeigt, dass die systemische Stressreaktion der Pflanzen auf Blattlausbefall anhand spektraler Reflektanzmessungen detektiert werden kann (Alves et al., 2015, Elliott et al., 2015, Mirik et al., 2012). Bei diesen Messungen können Veränderungen der optischen Eigenschaften von Pflanzen mit relativ kostengünstigen Sensoren auf Ebene von Blättern, Einzelpflanzen und Beständen gemessen werden. In einer Reihe von Gewächshaus- und Freilandexperimenten haben wir Veränderungen der spektralen Reflektanz von Salatpflanzen, die mit Nasonovia ribisnigri befallen sind, untersucht. Hierbei lag der Fokus auf der Identifizierung charakteristischer Veränderungen der spektralen Reflektanz, die als Indikator für Blattlausbefall genutzt werden können. Zudem untersuchen wir, ab welcher Befallsdauer und –intensität eine zuverlässige Detektion möglich ist, da nur eine frühe Detektion von Blattlausbefall einen gezielten Einsatz von Pflanzenschutzmitteln ermöglicht. In Zusammenarbeit mit einem Salatproduzenten konnten wir unter Produktionsbedingungen im Feld messen. Zudem haben wir im Freilandversuch gezielt Salatpflanzen dem Blattlausbefall ausgesetzt, um temporale Veränderungen messen zu können. Zusätzlich wurden Einzelpflanzen unter Laborbedingungen mittels hochauflösender hyperspektraler Bildgebungsverfahren untersucht, um lokale und systemische Reaktionen der Pflanzen zu untersuchen. Durch die Etablierung eines sensorgestützten Pflanzenschutzmitteleinsatzes können langfristig die mit dem Pestizideinsatz verbundenen Kosten und Umweltbelastungen minimiert werden.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.010 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".