Citizen Science Projekt "Kastaniendetektive - Mit KI auf der Spur von Blattkrankheiten"
In Zusammenarbeit mit Flora Incognita und dem KIT Karlsruhe
Wir interessieren uns derzeit für interaktive Muster der räumlichen und zeitlichen Ausdehnung der invasiven Schadinsektenart Rosskastanienminiermotte (Cameraria ohridella) und der pathogenen Pilze Guignardia aesculi (Erreger der Blattbräunekrankheit) und Erysiphe flexuosa (Erreger des Mehltaus). Alle drei Arten nutzen die Gewöhnliche Rosskastanie (Aesculus hippocastanum) als Wirtspflanze. Damit wir mehr über die Ausbreitungsmuster der zuvor genannten Arten erfahren können, möchten wir gerne Deep-Learning-Algorithmen zur automatischen Erkennung von Blattkrankheiten auf Blättern der Rosskastanie trainieren und einsetzen. Um dies bestmöglich umzusetzen benötigen wir so viele Bilder wie möglich von Blättern der Gewöhnlichen Rosskastanie.Dies gelingt durch eine Kooperation mit der Pflanzenbestimmungs-App "Flora Incognita". Mit dem QR-Code schalten Sie das Projekt in Ihrer Flora Incognita App frei. Nun können Sie Rosskastanien mit der App bestimmen lassen und anschließend der Bestimmung das Stichwort "Kastaniendetektive" anhängen. Da sowohl die Miniermotte als auch die pathogenen Pilze die Blätter der Rosskastanie befallen, sind für uns speziell Fotos der Kastanienblätter interessant.
Link zur Projektseite: Kastaniendetektive