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Die Herangehensweise

Das Projekt zielt auf die Kombination von Hyperspektral-Imaging und KI zur Analyse von Wurzeln ab. Die zu entwickelnde Minirhizotron-Mastereinheit bildet dabei Wurzelsysteme über einen größeren Spektralbereich ab. Dadurch verbessert sich die Genauigkeit der Wurzelerkennung erheblich. Durch Verschneiden der hochpräzisen Hyperspektraldaten mit regulären RGB-Daten werden Trainingsdaten für KI-Modelle erstellt, welche wiederum simple RGB-Daten analysieren, aufgenommen von kostengünstigen Minirhizotron-Basiseinheiten. Die Entwicklung und Integration leistungsfähiger, jedoch kompakter Hyperspektralsensoren ins beengte Innere eines Minirhizotrons ist technisch herausfordernd und erfordert neue Ansätze in der Implementierung der verfügbaren Sensortechnologie. Die Verbindung von Hyperspektral-Imaging und Neuronalen Netzwerken soll unspezifisch trainierte KI-Modelle mit geringer Genauigkeit oder hohen manuellen Aufwand in der Erstellung spezifischer Trainingsdaten ersetzen. Der Einsatz der Minirhizotron-Mastereinheit soll hier das aufwandsarme Training hochspezifischer Modelle in nahezu beliebigem Umfang ermöglichen