Das FKIE-Institut für Informationsverarbeitung und Ergonomie aus der Fraunhofer-Gruppe hat ein besonderes Überwachsungssystem für landwirtschaftliche Felder (SensFArM) entwickelt, das Saboteure ausfindig macht, die dort Schäden anrichten. "Unser System ist flexibel, skalierbar, nutzerfreundlich, robust und erlaubt erstmals eine Rund-um-die-Uhr-Überwachung", sagt Arne Schwarze, Forschungsgruppenleiter am Fraunhofer FKIE.
Hintergrund: Viele Produzenten wie Bayer sind gerade dabei, an resistenten Getreidesorten und effizienten Pflanzenschutzmitteln zu forschen. Die Versuche finden auf gepachteten, frei zugänglichen Plantagen und Feldern statt. Deswegen besteht das Risiko, dass Saboteure ihr Unwesen treiben, indem sie etwa Fremdsaatgut einstreuen oder Pflanzen zerstören. Werden solche Manipulationen nicht umgehend entdeckt, geht das mit Rückschritten und finanziellem Schaden für den Konzern einher.
Es besteht daher ein starkes Interesse daran, frühzeitig über verdächtige Aktivitäten informiert zu werden, um sie zeitnah überprüfen zu können. Herkömmliche Überwachungssysteme eignen sich dazu jedoch kaum. Denn die Felder liegen weit auseinander, liegen meist abseits und wechseln jährlich. Auch eine Kommunikationsinfrastruktur ist nicht vorhanden.
Drei Hauptaufgaben muss das System erfüllen: Es gilt erstens, zwischen Fahrzeug, Mensch und Tier zu unterscheiden. Läuft nur ein Reh auf das Feld oder jemand, der ernsthaften Schaden anrichten will? Zweitens muss das System eine Lokalisation ermöglichen: Wo hält sich eine Person auf? Drittens gilt es zu tracken, wie sich diese Person auf dem Feld bewegt. Ist das gesamte Feld betroffen, oder gibt es unberührte Stellen?
Dazu setzt das Forscherteam auf ein Kamerasystem, das unter anderem eine elektro-optische Kamera und eine Infrarotkamera umfasst, sowie auf seismische Sensoren, die in die Erde eingebracht werden, sich automatisch zu einem Sensornetz verbinden und Erschütterungen detektieren. "Es können aber auch beliebige andere Sensoren angeschlossen werden, etwa eine drohnengebundene mobile Sensorik", bestätigt Schwarze.
Die Ergebnisse der Sensoren werden in einem Algorithmus fusioniert. Somit werden die Vorteile unterschiedlicher Sensortypen kombiniert und es lassen sich Fehlalarme vermeiden. Ein Beispiel: Der Bewegungsdatensensor der optischen Kamera würde bereits reagieren, wenn ein Wolkenschatten vorüberzieht. Schon durch das Hinzuschalten der Infrarotkamera lassen sich solche fehlerhaften Ergebnisse beseitigen, denn diese reagiert nur auf Wärme. Auch das Wissen, welche Sensoren unter welchen Bedingungen zuverlässigere Ergebnisse liefern, fließt mit in die Datenfusion ein.
"Ist es beispielsweise dunkel, können die Daten der Infrarotkamera stärker gewichtet werden als die der optischen Kamera", konkretisiert Schwarze. Ein wichtiger Faktor, um das Risiko bewerten zu können, ist die Zeit: Geht ein Hundebesitzer nur kurz in ein Feld, um seinen Hund zu holen, der sich gerade in einem toten Kaninchen wälzt, wird das anders bewertet als Personen, die mitten in das Feld hereinlaufen, sich lange aufhalten und viel Wegstrecke zurücklegen.
