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Doctoral Thesis
2012
Investigations on site-specific weed management for a decision support system for patch spraying
Investigations on site-specific weed management for a decision support system for patch spraying
Abstract (English)
During the past five years, powerful sensor technologies have been developed which are capable of classifying weed species in digital images based on shape features and which allow assessing weed seedling distributions automatically in arable crops. Classification algorithms have been computed based on shape features to differentiate between the most abundant weed species in winter wheat, winter barley, maize and sugar beet. Those cameras were used in combination with GPS and GIS-technologies to create weed distribution maps or they can be mounted in front of a sprayer to detect and spray weed patches in real-time.
It has been shown in previous studies that patch spraying, based on weed distribution maps and simple decision rules for herbicide application significantly reduces the amount of herbicides needed. Therefore, site-specific weed management practices have economic and ecological benefits by reducing the amount of herbicides applied. It has further been shown that populations of Galium aparine and Alopecurus myosuroides did not significantly change in location and size when site-specific weed control methods were applied over a period of 8 years. However, precise decision rules for site-specific weed management are still lacking.
The objectives of this study were to derive and verify decision rules for site-specific weed management in winter annuals grains and maize. This study includes three work packages:
In the first work package, weed species were grouped into three classes based on their competitive ability and sensitivity to herbicides. The first group contained annual grasses, the second group annual dicotyledons and the third group perennial weed species. Weed distribution maps were created for all groups of weed species in winter wheat, winter barley, maize and sugar beets. It was then analysed at which locations in the field weed control measures were warranted and which herbicides and combinations of herbicides were required. Weed control measures were realized with a multiple tank sprayer and spatial and temporal stability of weed patches was assessed in the following year.
In the second work package, a so-called Precision Experimental Design using Precision Farming technologies and Geographic Information System, was applied in maize, winter barley and winter wheat to determine the effects of each weed species group, soil variability and herbicide application on grain yield separately. Data of these experiments were used to calculate yield loss functions for individual weed species.
In the third work package, the structure of a decision support system for site-specific weed control was created including yield loss function and dose-response curves for the most relevant weed species in winter wheat and maize.
The results of the three work package can be summarized as followed:
All weed species and weed classes were distributed heterogeneously within the fields with densities ranging from 0 to more than 200 plants m-2. Patch spraying resulted in 30-40% herbicide saving when a tank mixtures of all herbicides needed was applied. Savings of 77% were achieved when a three tank sprayer was used to apply each herbicide at different locations.
For the Precision Experimental Design, a linear mixed model with spatial correlation structure has been modified and fitted to the data. It was found that competition of E. crus-galli resulted in significant yield losses of 0.027 t ha-1 plant m-2 in maize and G. aparine in 0.034 t ha-1 plant m-2 yield loss in winter wheat. However, herbicides against grasses and annual dicotyledons also reduced grain yield by approximately 0.3 t ha-1, which again underlines the necessity to save herbicides at location where no or only few weed species are present.
?HPS Online? describes a possible structure of a decision support system for patch spraying. The combination of yield loss functions for the most abundant weed species/group of species with dose response curves for the most relevant herbicides to control these species allowed determining the most economic weed control strategy at each location in the field. It is recommended to include weather conditions or historical data of the fields, if available, such as maps of perennial weed species to optimize weed control decisions.
In conclusion of the results, precision weed management offers a great potential for herbicide savings in arable crops. It requires the combination of automatic sensor technology for weed detection, a decision support system for weed control and application technology to vary the herbicide mixture in real-time.
Abstract (German)
Während der letzten fünf Jahre wurden effektive Sensorsysteme entwickelt, die in der Lage sind, Unkrautarten in Digitalbildern zu klassifizieren. Klassifikationsalgorithmen, die auf Formparametern basieren wurden errechnet, so daß die wichtigsten und häufigsten Unkräuter und Ungräser in Winterweizen, Wintergerste, Mais und Zuckerrüben voneinander unterschieden werden können. Solche Sensorsysteme wurden in Kombination mit GPS und GIS- Techniken genutzt, um Unkrautverteilungskarten zu erstellen. Werden sie vor ein Spritzgestänge montiert, würden sie sich eignen, um Unkrautnester in Echtzeit zu erkennen und zu bekämpfen.
Vorangegangene Studien haben gezeigt, dass eine teilflächenspezifische Herbizidapplikation mit einfachen Entscheidungsregeln zu einer signifikanten Reduktion des Herbizidaufwandes geführt hat und somit einen ökonomischen sowie ökologischen Nutzen mit sich bringt. Präzise und angepasste Entscheidungsregeln für die teilflächenspezifische Herbizidapplikation gibt es bisher jedoch noch nicht.
Die Aufgabenstellung dieser Arbeit war es, Entscheidungsregeln für die teilflächenspezifische Herbizidapplikation in Wintergetreide und Mais zu entwickeln. Die Arbeit setzt sich aus drei Hauptarbeitsschritten zusammen:
Im ersten Arbeitsschritt wurden Unkräuter entsprechend ihrer Sensitivität gegenüber Herbiziden und Konkurrenzkraft in drei Klassen unterteilt. Die erste Klasse setzte sich aus einjährigen Ungräsern, die zweite aus einjährigen Unkräutern und die dritte Klasse aus perennierenden Unkrautarten zusammen. Für alle Unkrautklassen wurden in Winterweizen und Mais Unkrautverteilungskarten erstellt. Dann wurde ermittelt, an welchen Teilflächen Unkrautkontrollmaßnahmen erforderlich sind und welche Einzelwirkstoffe oder Herbizidmischungen für deren Bekämpfung benötigt werden. Die Herbizidapplikation wurde mit der Rau Cerberus Dreikammerspritze durchgeführt. Die zeitliche und räumliche Stabilität der Unkrautnester wurde in den Folgejahren anhand von Bonituren bestimmt.
Im zweiten Arbeitsschritt erfolgte die Entwicklung des so genannten Precision Experimental Designs, mit dem durch den Einsatz von Precision Farming Techniken und Geoinformationssystemen in Mais, Wintergerste und Winterweizen Versuche durchgeführt wurden. Das Ziel war es, Ertragseffekte von Unkrautklassen, Bodenvariabilität und Herbizidapplikation getrennt voneinander darzustellen. Ergebnisse dieser Versuche wurden dann benutzt, um Ertragsverlustfunktionen für die einzelnen Unkrautklassen zu bestimmen.
Im dritten Arbeitsschritt wurde die Grundstruktur eines Entscheidungssystems für eine teilflächenspezifische Herbizidapplikation entwickelt. Dieses System beinhaltet Ertragsverlustfunktionen sowie Dosis ? Wirkungs ? Kurven für die wichtigsten Unkrautklassen in Wintergetreide und Mais.
Die Ergebnisse dieser drei Arbeitsschritte können wie folgt zusammengefasst werden:
Alle Unkrautarten und Unkrautklassen waren innerhalb der Flächen heterogen verteilt und traten in einer Dichte zwischen null bis über 200 Pflanzen m-2 auf. Die teilflächenspezifische Herbizidapplikation einer Tankmischung führte in Weizen zu einer durchschnittlichen Herbizideinsparung von 37 %. Anhand der mit der Dreikammerspritze durchgeführten teilflächenspezifischen Applikation von Einzelwirkstoffen konnten Herbizideinsparungen von durchschnittlich 70% erzielt werden.
Für die Auswertung der im ?Precisoin Experimental Design? ermittelten Daten wurde ein gemischt lineares Modell mit räumlicher Korrelationsstruktur abgeändert und an die Daten angepasst. Es konnte gezeigt werden, dass die von E. crus-galli in Mais verursachte Konkurrenz zu einem signifikanten Ertragsverlust von 0.027 t ha-1 und Pflanze m-2 geführt hat. In Weizen verursachte eine einzelne G. aparine- Pflanze m-2 einen Ertragsverlust von 0.034 t ha-1. Jedoch auch die Herbizide zur Kontrolle von Ungräsern und Unkräutern führten tendenziell zu einer Ertragsreduktion von etwa 0.3 t ha-1. Dies unterstreicht die Notwendigkeit, an Teilflächen mit geringem Unkraut- bzw. Ungrasbesatz, die Herbizidapplikation zu reduzieren oder einzustellen.
?HPS Online? zeigt eine mögliche Grundstruktur für ein Entscheidungssystem zur teilflächenspezifischen Herbizidapplikation im online Verfahren. Die Kombination von Ertragsverlustfunktionen der am häufigsten vorkommenden Unkräuter bzw. Unkrautklassen mit Dosis ? Wirkungs ? Kurven der wichtigsten Herbizide für deren Kontrolle, ermöglicht es, die für die jeweilige Teilfläche ökonomisch optimierte Unkrautkontrollstrategie zu bestimmen. Um die Applikationsentscheidung zu optimieren ist vorgesehen, sofern verfügbar, historische Informationen zur Unkrautverteilung wie zum Beispiel Verteilungskarten perennierender Unkrautarten sowie aktuelle Witterungsbedingungen in das Entscheidungssystem miteinzubeziehen.
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Notes
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Publication series
Published in
Faculty
Faculty of Agricultural Sciences
Institute
Institute of Phytomedicine
Examination date
2012-09-11
Supervisor
Edition / version
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DOI
ISSN
ISBN
Language
English
Publisher
Publisher place
Classification (DDC)
630 Agriculture
Collections
Original object
Standardized keywords (GND)
Sustainable Development Goals
BibTeX
@phdthesis{Gutjahr2012,
url = {https://hohpublica.uni-hohenheim.de/handle/123456789/5693},
author = {Gutjahr, Christoph},
title = {Investigations on site-specific weed management for a decision support system for patch spraying},
year = {2012},
school = {Universität Hohenheim},
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