This project is funded by the innovation program of the Federal Ministry of Food and Agriculture (BMEL), funding agency is the Federal Office for Agriculture and Food (BLE) . Resource efficient plant protection based on a data driven multi-scale approach for the process chain: Diseases detection - decision support - demand specific fungicide application In precision agriculture most current solution focus on site specific fertilization. The goal of this project to develop sensors, algorithms and strategies for plant protection, specifically the problem of disease detection and treatment is addressed. The main challenge for this goal is an early and robust detection of plant diseases. Within this project multi-scale data will be aquired and analysed with respect to its suitability for disease identification. Revelant scales include different spatial, temporal as well as spectral resolutions. This data is gathered by sattelites and aerial or ground based sensor platforms. The project will concentrate on two important high volume crops found in Europe, wheat and sugar beet and the most relevant diseases for these plants. In a first step the crops as well their infections will be cultivated to allow data acquisition. Based on this data on the one hand identification algorithms will be development and on the other hand application strategies to support the farmer in optimally planning plant protection treatments. Precision/Smart Farming-Techniken für eine umwelt- & ressourcenschonende Agrarproduktion werden bereits heute vor allem bei der Düngung eingesetzt. Die Anwendung datenbasierter Methoden im Bereich Pflanzenschutz ist allerdings wenig verbreitet. Erste Sensoren ermöglichen zwar die Berechnung der notwendigen Menge an Herbiziden gegen Unkräuter, die Erkennung von tatsächlich vorhandenen Krankheiten und die entsprechende spez. Ausbringung von Fungiziden ist jedoch nicht verfügbar. Zentraler Projektinhalt ist die Entwicklung einer Blattkrankheitserkennung und einer Entscheidungsunterstützung für Pflanzenschutzmaßnahmen. Durch eine mehrskalige & -dimensionale Datenaufzeichnung wird eine Methode zur Ermittlung des räumlich und zeitlich optimierten Einsatzes der notwendigen Pflanzenschutzmittel erarbeitet. Das Projekt ermöglicht es, erstmals die einzelnen Komponenten (z. B. Multispektralkamera) und das System mit dem Fokus auf eine Industrialisierung prototypisch darzustellen. Zu Projektbeginn werden die zwei Use Cases (Weizen und Zuckerrüben) detailliert ausgearbeitet und erste Testdaten aufgezeichnet. Danach wird das Datenschutz-, Schnittstellen- und Hardwarekonzept (insbesondere bzgl. der Spektralkamera) erarbeitet. Die Methodenentwicklung zur Ermittlung des räumlich und zeitlich optimierten Pflanzenschutzmitteleinsatzes (Konzeption Entscheidungsunterstützung für Pflanzenschutzmaßnahmen) sowie des Klassifikators (Blattkrankheitenerkennung) zur online-Erkennung von Blattkrankheiten ist zentrales Element des Vorhabens. Nach der prototypischen Umsetzung der Software- und Hardwarekomponenten werden in Feldtests die erarbeiteten Konzepte validiert und die Ergebnisse bewertet.