Vegetationsindexe für ressourcenschonende Rasenpflege (Ressourcenschonende Rasenpflege dank automatischer Datenerfassung und Vegetationsindexen)

• Forschungsstelle: BAFU
• Projektnummer: UTF 618.30.19

Schlüsselwörter (Deutsch)

Dünger, Pflanzenschutzmittel, Luftaufnahmen, Vegetationsindex,Sportrasen, Golfrasen, Multispektralkamera, Thermokamera, Früherkennung

Kurzbeschreibung (Deutsch)

Der Einsatz von Dünger und Pflanzenschutzmitteln und der Wasserverbrauch ist bei Sport- und Golfrasen ein viel diskutiertes Thema. Werden Probleme in der Pflanzenentwicklung frühzeitig erkannt, besteht die Möglichkeit proaktiv mit mechanischen und/oder biologischen Pflanzenschutzmassnahmen zu agieren und auf chemische Pflanzenschutz-Applikationen zu verzichten. Mit der genauen Lokalisierung von vegetationstechnischen Problemen kann auch das Bewässerungsmanagement optimiert und der Wasserverbrauch reduziert werden. Zudem wird dadurch ermöglicht, Düngergaben gezielt dort auszubringen, wo ein Bedarf besteht, und auf ganzflächige Applikationen zu verzichten. Basierend auf Luftaufnahmen mit Multispektral- und Thermokamera werden “Karten” berechnet und mit bestehenden Vegetationsindexen wie NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), NDRE-Index (Normalized Difference Red Edge Index), OSAVI-Index (Optimized Soil-Adjusted Vegetation Index), und Thermobilder (Unterscheidung zwischen kühleren und wärmeren Stellen) ausgewertet und interpretiert. Dieses als “Remote Sensing” bezeichnete Vorgehen wird in der Landwirtschaft bereits angewendet. Es gilt zu klären, in welcher Form und mit welchem Erfolg die Vegetationsindexe auch für Sport- und Golfrasen zur Früherkennung eingesetzt werden können. Zu diesem Zweck werden 2 Pilotprojekte durchgeführt. Das eine findet in Zusammenarbeit mit dem FC Basel und dem Sportamt Basel-Stadt statt. Das andere Pilotprojekt wird auf dem Sportplatz Heerenschürli in Zürich in Zusammenarbeit mit Grün Stadt Zürich gestartet.

 

Das Projekt wurde aufgrund des Beitragsgesuchs vom 17.09.2019 genehmigt.

Ergebnisse gemäss Vertrag (Deutsch)

1. Die Daten der Multispektral- und Thermobilder vom Sportplatz St. Jakob sind ausgewertet. Die Ergebnisse sind in einem Schlussbericht beschrieben.

    

2. Die Daten der Multispektral- und Thermobilder vom Sportplatz Heerenschürli sind ausgewertet. Die Ergebnisse sind in einem Schlussbericht beschrieben und mit den Ergebnissen aus Basel verglichen.

    

3. Ein Schlussbericht mit Darstellung der Ergebnisse aus 1 bis 2 und dem weiteren Vorgehen ist redigiert und dem BAFU abgegeben.

    

4. Textbausteine, Illustrationen und mindestens 3 Fotografien
   (genauere Angaben s. Beilage 2) für die Verwendung in öffentlichen Publikationen sind bereitgestellt und dem BAFU abgegeben.

    

5. Eine Präsentation der Ergebnisse mit entsprechender Power-Point Darstellung ist dem BAFU abgegeben und kann auf Nachfrage beim BAFU vorgetragen werden.

Projektziele (Deutsch)

Aufgrund der Daten aus den Versuchen auf den Sportanlagen St. Jakob in Basel und Heerenschürli in Zürich ist grundsätzlich beurteilt, ob mit Hilfe von Vegetationsindexen der Zustand von Sport- und Golfrasen im Hinblick auf eine ressourcenschonende Pflege beurteilt werden kann. Die Eignung der verschiedenen Indices (NDVI-, NDRE-, OSAVI- Index, Thermobilder) ist beschrieben.

Beschreibung der Resultate (Deutsch)

1. Sämtliche geflogenen Bilder und Daten wurden auf der PIX4D-Plattform PIX4Dmapper prozessiert und den Projektbeteiligten zur Einsicht und Besprechung auf PIX4Dcloud freigegeben.

PIX4Dmapper umfasst eine Reihe von Softwaremodulen, die wichtige Informationen aus Bildern extrahieren können. Die Module von PIX4Dmapper sind auf unserem Server in Thun installiert und in unser Unternehmenssystem integriert. Dies ermöglicht ein möglichst zeitnahes Prozessieren und schliesst Probleme mit Schnittstellen und der Übertragung bei der Nutzung von Cloud-Lösungen aus.

Die jeweils prozessierten und auf PIX4Dcloud bereit gestellten Daten umfassen:

• georeferenziertes Orthophoto
• Digitales Oberflächenmodel (DSM)
• grafisch dargestellter NDVI-Index

 

Zu Projektbeginn wurden die Daten zudem auf der Micasens-Plattform prozessiert. Hier handelt es sich jedoch um eine reine Cloud-Applikation und die errechneten Pflanzenindizes waren schwieriger auszuwerten als jene aus PIX4Dmapper. Auf PIX4Dmapper wurden anfangs auch zusätzliche Indizes (NDRE, OSAVI, Chlorophyll und CIR) prozessiert. Dies ist zeitlich sehr aufwendig und sie lassen sich nicht über PIX4Dcloud publizieren und allen Projektbeteiligten zugänglich machen.

Aus diesem Grund konzentriert sich das vorliegende UTF-Projekt auf den NDVI.

Links auf die beiden Projekte auf der PIX4D-Plattform und/oder andere interessante Auswertungen können bei Erich Steiner ([e-mail]) und Reto Weiss ([e-mail]) nachgefragt werden.

Umsetzung und Anwendungen (Deutsch)

Die Ergebnisse zeigen, dass es mit sehr hoch auflösenden Drohnenbildern und dem NDVI visuell möglich ist, räumlich präzise zwischen den verschiedenen Stressfaktoren im Sportrasen zu unterscheiden. Verschiedene Beispiele im berechneten Vegetationsindex NDVI verdeutlichen, dass signifikante Veränderungen der Reflexion auf den Sportplätzen und deren Gräserbestand vorhanden sind. So traten vor allem, mechanische Unterhaltsmassnahmen, Abnutzungserscheinungen, bauliche Mängel, Trockenschäden, phänologische Phasen der Rasengräser und die durch Pilzkrankheiten ausgelösten Pflanzenschäden bzw. -ausfälle hervor.

Weiteres Vorgehen (Deutsch)

Die Multispektral- und auch Hyperspektraltechnologie versprechen in Kombination mit spezifisch für Sportrasen entwickelten Datenbanken ein Potential für die frühzeitige Erkennung von Krankheitsbefall und dem Einsatz pflanzenstärkender Massnahmen. Im vorliegenden UTV-Projekt wurde nur eine Multispektralkamera eingesetzt und die Daten visuell beurteilt.

Auf beiden Sportanlagen war eine Korrelation zwischen den Unterhaltsmassnahmen und dem Auftreten von Pilzkrankheiten nicht abschliessend zu beantworten. Gerade in diesem Bereich bezüglich des Einsatzes von Pflanzenschutzmitteln werden noch zukünftige Abklärungen notwendig sein. Dazu gehört auch, dass die Flugintervalle enger zu planen sind und mit möglichst eng gestaffelten Wiederholungsraten bei gleicher räumlicher und spektraler Auflösung frühzeitig wichtige Informationen zu biotischen und abiotischen Stressfaktoren gesammelt werden können.

Dieses UTF-Projekt liefert neue und wertvolle Erkenntnisse, die in die Arbeit der beiden Unterhaltsteams einfliessen können und zeigt auch, dass ein Spezialisieren und ein disziplinübergreifendes Arbeiten unser Fachwissen im Sportrasenunterhalt stärken.

 

Erfolgte Publikationen:

• Plant stress on sports turf (Pitchcare Magazine, Februar 2021)
• Einsatz von Drohnen und Fernerkundungstechnologien bei der Früherkennung von Pflanzenstress auf Sportrasenflächen (Rasen, Turf, Gazon, Februar 2020)

Bitte fügen Sie allfällige Publikationen als pdf bei

Auf Grund der ausführlichen Berichterstattung wurde auf die Erarbeitung einer PPT-Präsentation verzichtet.