Forscher konnten bei Sojabohnen schon zwölf Tage nach der Aussaat Pflanzen mit Sudden-Death-Syndrom von gesunden Exemplaren unterscheiden, obwohl sie für das menschliche Auge noch gleich aussahen. Die Messung gelang mit hyperspektraler Bildgebung, die feine Unterschiede im reflektierten Licht sichtbar macht, lange bevor sich äußere Symptome zeigen.
Die Arbeiten deuten darauf hin, dass sich Pflanzenkrankheiten prinzipiell früher erkennen lassen als bisher mit bloßer Sichtprüfung möglich ist. Für die landwirtschaftliche Praxis wäre das nur dann interessant, wenn ein Sensor rechtzeitig verwertbare Ergebnisse liefert und damit Eingriffe erlaubt, bevor sich der Schaden ausbreitet.
Die wirtschaftliche Hürde bleibt hoch. Hyperspektralkameras kosten oft Zehntausende bis Hunderttausende Dollar, benötigen Spezialwissen und erzeugen große Datenmengen. Deshalb rückt ein anderer Ansatz in den Vordergrund: Zunächst wird mit einer hochauflösenden Messung ermittelt, welche Wellenlängen eine bestimmte Krankheit zuverlässig unterscheiden, anschließend könnte eine deutlich einfachere Multispektralkamera nur diese ausgewählten Bänder erfassen.
Im Labor wurden bereits SWIR-Kameras eingesetzt, die etwa 1000 bis 2500 nm abdecken und mehr als 200 Spektralbänder liefern. Solche Systeme sind für die Forschung wertvoll, weil anfangs oft nicht bekannt ist, welche Spektralbereiche tatsächlich entscheidend sind. Für einen konkreten Anwendungsfall könnten aber schon zwei oder drei Wellenlängen reichen. Dann würde ein Sensor mit vier bis 10 Bändern genügen, wie er bereits in kleineren multispektralen Systemen verwendet wird.
Mit der Verringerung der Bänder sinkt auch der Rechenaufwand deutlich. Große hyperspektrale Datensätze können Hunderte Gigabyte oder mehr erzeugen und benötigen entsprechend viel Verarbeitung. Wenn sich die relevanten Bänder auf drei oder vier eingrenzen lassen, können auch kleine Prozessoren die Auswertung schnell genug für den Feldeinsatz übernehmen.
Offen bleibt, dass ähnliche spektrale Veränderungen auch durch andere Pflanzenstresses oder wechselnde Umgebungsbedingungen entstehen können. Sonnenlicht, Bodeneigenschaften und weitere Einflüsse erschweren die sichere Diagnose. Deshalb werden derzeit Bilder unter verschiedenen Bedingungen gesammelt, um Modelle zu entwickeln, die nicht nur im Labor, sondern auch draußen funktionieren. Eine ausreichend validierte Wellenlängenbasis für die Felddiagnose des Sudden-Death-Syndroms liegt noch nicht vor.
Parallel dazu arbeitet imec an Technologien, die solche Sensoren wirtschaftlich attraktiver machen könnten. Dort werden spektrale Filter direkt mit Bilddetektoren in der Halbleiterfertigung integriert, statt die Lichtaufspaltung mit separaten optischen Bauteilen zu lösen. Die Herstellung auf Wafer-Ebene reduziert Komponenten, Größe, Gewicht und Justageaufwand und ermöglicht kompakte Snapshot-Sensoren, die räumliche und spektrale Informationen in einer einzigen Aufnahme erfassen.
Der Kostenhebel liegt letztlich im Volumen: Erst bei großen Stückzahlen können sich die Investitionen in die Fertigung stark auf den Stückpreis verteilen. Für die Landwirtschaft sind vor allem sichtbare und nahinfrarote Sensoren bereits greifbar; im SWIR-Bereich bleibt die Technik teurer und die Integration komplexer. Ob sich solche Systeme breit auf dem Feld durchsetzen, hängt daher nicht nur von der Sensortechnik ab, sondern auch davon, ob sich aus den Messdaten robuste Entscheidungen für den tatsächlichen Einsatz ableiten lassen.