Krankheiten- und Schädlingserkennung

Wir freuen uns, eine neue Beta-Funktion in der Pl@ntNet-Anwendung vorzustellen: die Möglichkeit, Pflanzenkrankheiten und -schädlinge anhand von Bildern zu identifizieren. Diese experimentelle Funktion soll Benutzern helfen, sichtbare Symptome zu erkennen, die durch häufige Krankheitserreger oder Schädlinge an einer eingeschränkten Anzahl von Pflanzenarten verursacht werden.

Pl@ntNet hilft Nutzern bereits seit langem, Pflanzenarten durch visuelle Erkennung zu identifizieren, aber diese neue Funktion erweitert den Nutzen der Anwendung um Informationen zur Pflanzengesundheit. Durch das Hochladen von Fotos, die Anzeichen von Krankheiten oder Befall zeigen (Flecken auf Blättern, Verfärbungen, Verformungen oder das Vorhandensein von Insekten), können Benutzer vorläufige Vorschläge zu möglichen Problemen erhalten, die die Pflanze betreffen.

Diese Funktion befindet sich noch in der Entwicklung und unterstützt derzeit nur eine begrenzte Liste von Arten und Pathologien. Ihre Vorhersagen sind als informatorische Hinweise zu betrachten, nicht als professionelle Diagnose, und sollen keine Informationen zu Behandlungen liefern.

Wir laden Sie ein, uns Ihr Feedback mitzuteilen, um diese Funktion zu verbessern und ihren Anwendungsbereich in zukünftigen Versionen zu erweitern!

Wie greife ich auf diese neue Funktion zu?

Um auf diese Beta-Funktion zugreifen zu können, müssen wir Ihr Pl@ntNet-Konto autorisieren. Bitte füllen Sie das folgende Formular aus: https://forms.gle/BYH7WC9d8eJEm3dk9. Wir werden Sie benachrichtigen, sobald Ihr Zugriff gewährt wurde, in der Regel innerhalb von 3 Werktagen.

Weiterführende Informationen

Helfen Sie uns, mehr Arten abzudecken: Teilen Sie Ihre Datensätze!

Wenn Sie ein erfahrener Pl@ntNet-Benutzer sind und Zugriff auf hochwertige Bilder haben, die Pflanzenkrankheiten oder -schädlinge zeigen (mit zuverlässigen Anmerkungen), würden wir uns über Ihre Hilfe freuen! Die Bereitstellung dieser Datensätze kann die Genauigkeit und Abdeckung unserer neuen Krankheitsidentifikationsfunktion deutlich verbessern. Wenn Sie Daten teilen oder zusammenarbeiten möchten, zögern Sie nicht, uns zu kontaktieren (erwähnen Sie dies im Kommentarfeld des Formulars) – wir freuen uns darauf, diese Funktion gemeinsam mit der Community zu entwickeln.

Welche Arten sind bereits abgedeckt?

Im April 2025 decken wir ab:

1. Allium ampeloprasum - Porree

2. Allium sativum - Knoblauch

3. Apium spp - Sellerie (allgemein für die Gattung)

4. Beta vulgaris - Rote Bete

5. Capsicum annuum - Paprika

6. Citrullus lanatus - Wassermelone

7. Citrus × aurantium - Bitterorange

8. Citrus × latifolia - Tahiti-Limette

9. Citrus × limon - Zitrone

10. Coffea arabica - Arabica-Kaffee

11. Cucumis melo - Melone

12. Cucumis sativus - Gurke

13. Cucurbita pepo - Zucchini

14. Daucus carota - Karotte

15. Foeniculum vulgare - Fenchel

16. Fragaria spp - Erdbeere (allgemein für die Gattung)

17. Lactuca sativa - Salat

18. Lathyrus oleraceus - Wilde Erbse

19. Musa acuminata - Banane

20. Musa balbisiana - Banane (Wildart)

21. Nicotiana tabacum - Tabak

22. Raphanus raphanistrum - Wilde Rettich

23. Solanum lycopersicum - Tomate

24. Solanum melongena - Aubergine

25. Solanum tuberosum - Kartoffel

26. Spinacia oleracea - Spinat

27. Vitis vinifera - Weinrebe

Wir importieren kontinuierlich neue Daten, um mehr Arten abzudecken. Besuchen Sie daher diese Seite, um einen aktuellen Überblick über alle derzeit unterstützten Arten zu erhalten: https://identify.plantnet.org/diseases/species/tags/phytopatho.

Erkundung von Beobachtungen befallener Pflanzen

Mit dieser neuen Funktion können Pl@ntNet-Benutzer auch Gemeinschaftsbeobachtungen von Pflanzen erkunden, die von verschiedenen Krankheiten und Schädlingen befallen sind. Diese konkreten Beispiele, die von anderen Nutzern und Instituten bereitgestellt werden, geben wertvolle Hinweise darauf, wie verschiedene Symptome bei spezifischen Arten auftreten. Ob Sie ein Problem identifizieren oder mehr über die Pflanzengesundheit erfahren möchten, diese wachsende Sammlung von annotierten Bildern wird Ihnen helfen, sichtbare Anzeichen von Stress bei Pflanzen zu erkennen und zu vergleichen.

Identifizierung von Pflanzen mit Krankheiten oder Schädlingen

Neben der Suche nach Beobachtungen können Sie mit dieser Funktion spezifische Krankheiten und Schädlinge direkt anhand Ihrer eigenen Bilder identifizieren. Durch das Hochladen eines Fotos, das deutlich Symptome zeigt – wie Flecken, Welke, Verfärbungen oder das Vorhandensein von Insekten – analysiert Pl@ntNet das Bild und schlägt mögliche Ursachen vor. Diese Vorschläge basieren auf visuellen Ähnlichkeiten mit verifizierten Fällen in unserer Datenbank und sollen Ihnen helfen, schnell zu verstehen, was die Pflanze betreffen könnte.

Die Krankheitsidentifizierung ist unter folgender Adresse verfügbar: https://identify.plantnet.org/fr/diseases/identify und funktioniert fast genauso wie die klassische Pl@ntNet-Identifizierung, die Sie kennen. Neben der Identifizierung der Arten schlägt Pl@ntNet auch eine Reihe von Krankheiten für jede Art und für jedes Quellbild vor.

Im Moment kann die Krankheitsidentifizierung nicht wie die übliche Pflanzenbeobachtung auf der Plattform geteilt werden, um zu vermeiden, dass mögliche Bestimmungsfehler in unsere Datensätze gelangen.

Annotieren vorhandener Pflanzenbeobachtungen mit Krankheiten

Im Rahmen dieser Beta-Version können Sie auch vorhandene Pflanzenbeobachtungen mit Informationen über Krankheiten oder Schädlinge annotieren. Wenn Sie Symptome auf einem Bild erkennen oder das spezifische Problem kennen, das die Pflanze betrifft, können Sie Anmerkungen hinzufügen oder vorschlagen, um die Datenbank zu erweitern. Diese Beiträge sind unerlässlich, um die Genauigkeit der Identifikationsfunktion zu verbessern und eine umfassendere Ressource für die gesamte Pl@ntNet-Community zu schaffen.

Jedes Bild einer Beobachtung kann einen Satz von Anmerkungen erhalten. Um ein Bild zu annotieren, wählen Sie die Anmerkungen “Phytopathogene” im Abschnitt Anmerkungen neben dem Bild aus und suchen Sie nach einem spezifischen Wert. Wenn die Krankheit, die Sie auf Ihrem Bild identifizieren, nicht in der Liste aufgeführt ist und Sie mehr als 10 Bilder haben, die dies veranschaulichen, kontaktieren Sie uns bitte hier.

Forschungsaufwand hinter dieser Funktion

Diese neue Funktion zur Identifizierung von Krankheiten und Schädlingen ist das Ergebnis der laufenden Forschung zur phytosanitären Diagnose unter Verwendung von Computer-Vision- und Deep-Learning-Techniken. Sie basiert auf den jüngsten Fortschritten in der bildbasierten Pflanzenpathologie und profitiert von Datensätzen, die von Experten erstellt wurden, um unsere Modelle zu trainieren und zu bewerten.

Diese Zusammenarbeit zwischen Wissenschaft und Citizen Science steht im Mittelpunkt der Mission von Pl@ntNet: kollektive Intelligenz in nutzbare Werkzeuge für die Überwachung der Biodiversität und der Pflanzengesundheit zu verwandeln.