Effects of weeds on yield and determination of economic thresholds for site-specific weed control using sensor technology

Abstract

Weeds can cause high yield losses. Knowledge about the weeds occurring, their distribution within fields and their effects on the crop yield is important to achieve effective weed control. The critical period for weed control (CPWC) and the economic threshold (ET) are important key concepts and management tools in weed control. While the former helps to time weed control in crops of low competitiveness, the latter provides a decision aid to determine whether weed control is necessary. This decision is generally taken at the field level. Weeds have been found to be distributed heterogeneously within fields. Site-specific weed control (SSWC) addresses this sub-field variation by determining weed distribution as input, by taking control decisions in the decision component and by providing control measures as output at high spatial resolution. Sensor systems for automated weed recognition were identified as prerequisite for SSWC since costs for scouting are too high. While experiences with SSWC using sensor data as input are still scarce, studies showed that considerable herbicide savings could be achieved with SSWC. ETs can serve as thresholds for the decision component in SSWC systems. However, the commonly used ETs were suggested decades ago and have not been updated to changing conditions since. The same is the case for the CPWC in maize in Germany. In addition, the approaches to determine the CPWC are usually not based on economic considerations, which are highly relevant to farmers. Thus, the objectives of this thesis are: 1. To test different models and to provide a straightforward approach to integrate economical aspects in the concept of the CPWC for two weed control strategies: Herbicide based (Germany) and hoeing based (Benin); 2. To determine the effect of weeds on yield and to calculate ETs under current conditions which can be used for SSWC; 3. To evaluate the use of bi-spectral cameras and shape-based classification algorithms for weed detection in SSWC; and 4. To determine changes in weed frequencies, herbicide use and yield over the last 20 years in southwestern Germany. Datasets in maize from Germany and Benin served as input for the CPWC analyses. The log-logistic model was found to provide a similar fit as the commonly used models but its parameters are biologically meaningful. For Germany, analyses using a full cost model revealed that farmers should aim at applying herbicides early before the 4-leaf stage of maize. In Benin, where weed control is mainly done by hoeing, analyses showed that one well- timed weeding operation around the 10-leaf stage could already be cost-effective. A second weeding operation at a later stage would assure profit. The precision experimental design (PED) was employed to determine the effect of weeds, soil properties and herbicides on crop yield in three winter wheat trials. In this design, large field trials’ geodata of weed distribution, herbicide application, soil properties and yield are used to model the effects of the former three on yield. Galium aparine, other broadleaved weeds and Alopecurus myosuroides reduced yield by 17.5, 1.2 and 12.4 kg ha-1 plant-1 m2 determined by weed counts. The determined thresholds for SSWC with independently applied herbicides were 4, 48 and 12 plants m-2, respectively. Bi-spectral camera based weed–yield estimates were difficult to interpret showing that this technology still needs to be improved. However, large weed patches were correctly identified. ETs derived of field trials’ data carried out at several sites over 13 years in the framework of the ’Gemeinschaftsversuche Baden-Württemberg’ were 9.2-9.8 and 4.5-8.9 % absolute weed coverage for winter wheat and winter barley and 3.7% to 5.5% relative weed coverage for maize. Overall, the weed frequencies in winter cereals were found to be more stable than the weed frequencies in maize during the observation period. In maize, a frequency increase of thermophilic species was found. Trends of considerable yield increases of 0.16, 0.08 and 0.2 t ha-1 for winter wheat, winter barely and maize, respectively, were estimated if weeds were successfully controlled. In order to evaluate the use of bi-spectral cameras and shapebased classification algorithms for weed detection in SSWC, herbicides were applied site-specifically using weed densities determined by bi-spectral camera technology in a winter wheat and maize field. Threshold values were employed for decision taking. Using this approach herbicide savings between 58 and 83 % could be achieved. Such reductions in herbicide use would meet the demand of society to minimize the release of plant protection products in the environment. Misclassification occurred if weeds overlapped with crop plants and crop leaf tips were frequently misclassified as grass weeds. Improvements in equipment, especially between the interfaces of camera, classification algorithms, decision component and sprayer are advisable for further trials. In conclusion, the derived ETs can be easily implemented in a straightforward SSWC system or can serve as decision aid for farmers in winter wheat and winter barley. Further model testing and adjusting would be necessary. For maize, the use of ETs at the field level is not suggested by this study, however the need for early weed control is clearly demonstrated. Bi-spectral camera technology combined with classification algorithms to detect weeds is promising for research use and for SSWC, but still requires some technical improvements.

Unkräuter können hohe Ertragsverluste verursachen. Kenntnis über die vorkommenden Unkräuter, deren Verteilung in den Feldern und deren Wirkung auf den Ertrag sind wichtig, um eine wirksame Unkrautkontrolle zu erzielen. Die kritische Periode (KP) und Schadensschwelle (SSW) sind Schlüsselkonzepte und wichtige Kontrolmaßnahmen in der Unkrautkontrolle. Erstere hilft die Unkrautkontrolle in Kulturen mit geringer Konkurrenzkraft zu determinieren, letztere ermöglicht eine Entscheidungshilfe um zu bestimmen, ob eine Kontrollmaßnahme notwendig ist. Diese Entscheidung wird meist für das ganze Feld getroffen. Unkräuter weisen jedoch eine heterogene Verteilung im Feld auf. Die teilschlagspezifische Unkrautkontrolle (SSWC) berücksichtigt diese Variabilität innerhalb eines Feldes, in dem sie die Unkrautverteilung als Input bestimmt, in der Entscheidungskomponente entscheidet, ob eine Kontrollmaßnahme notwendig ist und diese auch mit einer hohen räumlichen Auflösung als Output ausführt. Sensoren für eine automatisierte Unkrauterkennung sind als notwendig für SSWC identifiziert worden, da die Kosten zu hoch sind, um die Unkrautverteilung von Hand zu bestimmen. Obwohl noch relativ wenig Erfahrung mit SSWC unter Verwendung von Sensordaten vorliegt, konnte in Studien nachgewiesen werden, dass beträchtliche Herbizideinsparungen mit SSWC erzielt werden können. SSWs können als Schwellenwerte innerhalb der Entscheidungskomponente eines SSWC-Systems dienen. Die zurzeit verwendeten SSWs wurden jedoch vor Jahrzehnten vorgeschlagen und seitdem nicht konsequent an die sich ändernden Bedingungen angepasst. Das Gleiche ist der Fall für die KP in Mais in Deutschland. Außerdem werden zur Bestimmung der KP normalerweise keine ökonomische Aspekte herangezogen, was jedoch sehr relevant für die Landwirte ist. Daher waren die Ziele dieser Arbeit: 1. Verschiedene Modelle zu testen und einen einfachen Ansatz zu finden, um ökonomische Aspekte in das Konzept der KP für zwei Strategien zu integrieren: Herbizid basiert (Deutschland) und basierend auf Hacken (Benin). 2. Die Unkrautwirkung auf den Ertrag zu bestimmen und SSWs unter aktuellen Bedingungen zu berechnen, die dann auch für SSWC genutzt werden können. 3. Den Einsatz von Bispektralkameras und formbasierter Klassifizierungsalgorithmen für die Unkrauterkennung in SSWC zu evaluieren. 4. Änderungen im Vorkommen von Unkräutern und Herbizideinsatz und Ertragssveränderungen in den letzten 20 Jahren in Südwestdeutschland zu untersuchen. Datensätze von Maisversuchen aus Deutschland und Benin wurden für die Auswertungen zur KP herangezogen. Das log-logistische Model wies eine vergleichbare Güte auf wie die üblicherweise benutzten Modelle, wobei das genannte Modell jedoch über biologisch interpretierbare Parameter verfügt. Für Deutschland zeigte ein Vollkostenmodell, dass die Landwirte die chemische Unkrautkontrolle zu einem sehr frühen Zeitpunkt vor dem 4- Blattstadium des Maises durchführen sollten. In Benin, wo die Unkrautkontrolle vor allem mit Hacken erfolgt, zeigten die Auswertungen, dass bereits ein Hackdurchgang um das 10- Blattstadium zu einem Gewinn führen kann und ein weiterer Durchgang diesen sichert. Der ’Precision Experimental Design’ Ansatz (PED) wurde verwendet, um den Ertragseffekt von Unkräutern, Bodeneigenschaften und Herbizidanwendung in drei Winterweizenversuchen zu bestimmen. In diesem Ansatz, werden Geodaten von grossflächigen Feldversuchen bzw., deren Unkrautverteilung, Herbizidanwendung, Bodeneigenschaften und Ertrag verwendet um den Effekt der ersteren drei auf den Ertrag zu modellieren. Galium aparine, andere breitblättrige Unkräuter und Alopecurus myosuroides reduzierten den Ertrag um 17.5, 1.2 und 12.4 kg ha-1 Pflanze-1 m2 berechnet anhand der manuell bestimmten Verunkrautung. Die Schadensschwellen für SSWC mit der Möglichkeit Herbizide unabhängig zu applizieren, waren 4, 48 und 12 Pflanzen je m2, jeweils. Schätzungen der Unkraut–Ertragswirkung anhand der Bispektralkameradaten waren schwierig zu beurteilen. Das zeigt, dass diese Technologie noch weiter verbessert werden muss. Jedoch wurden große Unkrautnester richtig erkannt. SSWs bestimmt anhand von Feldversuchsdaten, die an verschiedenen Standorten über einen Zeitraum von 13 Jahren innerhalb der Gemeinschaftsversuche Baden-Württemberg durchgeführt worden waren, betrugen 9.2-9.8 und 4.5-8.9% absolute Unkrautbedeckung in Winterweizen und Wintergerste sowie 3.7% bis 5.5% relative Unkrautbedeckung in Mais. Insgesamt konnte gezeigt werden, dass die beobachteten Unkrauthäufigkeiten in Wintergetreide stabiler waren als in Mais in dem beobachteten Zeitraum. In Mais, konnte eine Zunahme der Häufigkeit von thermophilen Arten festgestellt werden. Eine tendenzielle und beträchtliche Ertragszunahme von 0.16, 0.08 und 0.2 t ha-1 für Winterweizen, Wintergerste und Mais konnte ermittelt werden, wenn das Unkraut erfolgreich kontrolliert wurde. Um den Einsatz von Bispektralkameras und formbasierter Klassifizierungsalgorithmen für SSWC zu evaluieren, wurden die Unkrautdichten in einem Winterweizen und in einem Maisfeld mit dieser Technologie bestimmt und Herbizide teilschlagspezifisch appliziert. Schwellenwerte wurden für die Entscheidungsfindung verwendet. Unter Verwendung dieses Ansatzes konnten Herbizideinsparungen von 58 bis 83 % erreicht werden. Derartige Einsparungen würden auch dem gesellschaftlichen Wunsch, die Freisetzung von Pflanzenschutzmitteln in die Umwelt zu minimieren, entsprechen. Eine Fehlklassifizierung trat vor allem auf, wenn es zu Überlappungen zwischen den Unkräutern und Kulturpflanzen gab und oft wurden auch Blattspitzen der Kulturpflanze als Ungräser klassifiziert. Verbesserungen in der Ausstattung der Geräte ins besondere der Schnittstellen zwischen Bispektralkameras, Klassifizierungsalgorithmen, der Entscheidungskomponente und der Feldspritze sind empfehlenswert für weitere Versuche. Die bestimmten SSWs können einfach in ein überschaubares SSWC-System eingebaut werden oder auch als Entscheidungshilfe für Landwirte in Winterweizen und Wintergerste dienen. Jedoch sind weitere Tests und Anpassungen notwendig. Für Mais ist von der Verwendung von SSWs auf Ebene ’Feld’ abzuraten. Die Notwendigkeit einer frühen Unkrautkontrolle konnte jedoch in dieser Studie deutlich gezeigt werden. Bispektralkamera Technologie kombiniert mit formbasierten Klassifizierungsalgorithmen zur Erfassung der Verunkrautung in Feldern ist erfolgsversprechend für die Anwendung in der Forschung und für SSWC, weitere technische Verbesserungen sind jedoch notwendig.