Identifizierung von Krankheiten und Schädlingen

Wir freuen uns, eine neue Funktion in der Pl@ntNet-App vorstellen zu können: die Möglichkeit, Pflanzenkrankheiten und -schädlinge anhand von Bildern zu identifizieren. Diese erste Version zielt darauf ab, Nutzern dabei zu helfen, sichtbare Symptome zu erkennen, die durch häufige Krankheiten oder Schädlinge an einer begrenzten Auswahl von Pflanzenarten verursacht werden.

Durch das Hochladen von Fotos, die Anzeichen von Krankheiten oder Befall zeigen (Flecken auf den Blättern, Verfärbungen, Verformungen oder das Vorhandensein von Insekten), können Nutzer vorläufige Vorschläge zu möglichen Problemen erhalten, die die Pflanze betreffen. Es können bis zu vier Fotos gesendet werden; zögern Sie nicht, mehrere Aufnahmen der Krankheitssymptome zu machen, um die Ergebnisse zu verbessern.

Obwohl diese Funktion im Laufe der Zeit erweitert und verbessert wird, stellt sie bereits eine solide Basis dar, um Nutzer bei der Beobachtung und dem Verständnis der Pflanzengesundheit zu unterstützen. Neue Krankheiten und Krankheitserreger sowie neue Pflanzenarten werden schrittweise hinzugefügt.

Die Ergebnisse der Krankheitsidentifizierung sind als informative Hinweise und nicht als professionelle Diagnose zu betrachten. Sie sind nicht dazu bestimmt, Informationen über Behandlungen bereitzustellen (rechtlich gesehen hängt dies oft von den Regierungen der jeweiligen Länder ab).

Wie kann ich auf diese neue Funktion zugreifen?

Die Identifizierung von Krankheiten und Schädlingen ist für alle verfügbar:

• auf der Website: https://identify.plantnet.org/diseases-and-pests

• in der mobilen App (mindestens Version 3.26): Wählen Sie die Flora „Krankheiten und Schädlinge“ im Untermenü „Spezifische Floren“ aus.

Beiträge zur Beobachtung von Krankheiten sind derzeit noch sehr begrenzt. Wenn Sie ein Experte für bestimmte Krankheiten sind und die Identifizierungsleistung verbessern möchten, füllen Sie bitte das folgende Formular aus: https://forms.gle/BYH7WC9d8eJEm3dk9. Bitte beschreiben Sie Ihre Kompetenzen und Ihren Beruf detailliert, damit wir Ihre Anfrage schnellstmöglich, in der Regel innerhalb von 3 Werktagen, beantworten können.

Um weiter zu gehen

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

Wenn Sie ein erfahrener Pl@ntNet-Nutzer sind und Zugang zu qualitativ hochwertigen Bildern haben, die Pflanzenkrankheiten oder -schädlinge zeigen (mit zuverlässigen Anmerkungen), würden wir uns über Ihre Hilfe freuen!

Der Beitrag solcher Datensätze kann die Genauigkeit und Abdeckung unserer neuen Krankheitsidentifizierungsfunktion erheblich verbessern. Wenn Sie Daten teilen oder zusammenarbeiten möchten, kontaktieren Sie uns bitte (erwähnen Sie dies im Kommentarfeld des Formulars) – wir freuen uns darauf, diese Funktion gemeinsam mit der Community weiterzuentwickeln.

Welche Arten werden bereits abgedeckt?

Wir importieren kontinuierlich neue Daten, um eine größere Anzahl von Arten abzudecken. Besuchen Sie daher regelmäßig diese Seite für einen aktuellen Überblick über alle derzeit unterstützten Arten: https://identify.plantnet.org/diseases/species/tags/phytopatho

Beispielhaft deckten wir im März 2026 bereits folgende Arten ab:

• Allium ampeloprasum - Ackerknoblauch

• Allium cepa - Zwiebel

• Allium sativum - Knoblauch

• Ananas comosus - Ananas

• Asparagus officinalis - Spargel

• Avena sativa - Saat-Hafer

• Beta vulgaris - Gemeine Rübe

• Brassica napus - Raps

• Brassica oleracea - Romanesco

• Capsicum annuum - Paprika

• Carica papaya - Papaya

• Castanea sativa - Edelkastanie

• Cicer arietinum - Kichererbse

• Citrullus lanatus - Wassermelone

• Citrus × aurantiifolia - Echte Limette

• Citrus × aurantium - Bitterorange

• Citrus × latifolia - Persische Limette

• Citrus × limon - Zitrone

• Citrus hystrix - Kaffernlimette

• Citrus maxima - Pampelmuse

• Citrus medica - Zitronatzitrone (Buddhas Hand)

• Coffea arabica - Arabica-Kaffee

• Corylus avellana - Haselnuss

• Cucumis melo - Melone

• Cucumis sativus - Gurke

• Cucurbita pepo - Gartenkürbis

• Daucus carota - Wilde Möhre

• Foeniculum vulgare - Fenchel

• Glycine max - Sojabohne

• Helianthus annuus - Sonnenblume

• Hordeum vulgare - Gerste

• Humulus lupulus - Hopfen

• Juglans regia - Echte Walnuss

• Lactuca sativa - Gartensalat

• Lathyrus oleraceus - Erbse

• Lens culinaris - Linse

• Mangifera indica - Mango

• Medicago sativa - Luzerne

• Musa × paradisiaca - Kochbanane

• Musa acuminata - Banane

• Musa balbisiana - Große Zwergbanane

• Nicotiana tabacum - Virginischer Tabak

• Persea americana - Avocado

• Phaseolus vulgaris - Gartenbohne

• Pisum sativum - Erbse

• Prunus armeniaca - Aprikose

• Prunus domestica - Pflaume / Mirabelle

• Prunus dulcis - Mandelbaum

• Prunus persica - Pfirsich

• Pyrus communis - Birne

• Raphanus raphanistrum - Hederich

• Ribes nigrum - Schwarze Johannisbeere

• Rubus idaeus - Himbeere

• Solanum lycopersicum - Tomate

• Solanum melongena - Aubergine

• Solanum tuberosum - Kartoffel

• Sorghum bicolor - Mohrenhirse

• Spinacia oleracea - Spinat

• Triticum aestivum - Weichweizen

• Vanilla planifolia - Echte Vanille

• Vicia faba - Ackerbohne

• Vitis vinifera - Weinrebe

• Zea mays - Mais

Beobachtungen von kranken Pflanzen erkunden

Mit dieser neuen Funktion können Pl@ntNet-Nutzer auch die Beobachtungen der Community zu Pflanzen erkunden, die von verschiedenen Krankheiten und Parasiten betroffen sind. Diese realen Beispiele, die von anderen Nutzern und Instituten bereitgestellt wurden, liefern wertvolle Hinweise darauf, wie verschiedene Symptome bei bestimmten Arten auftreten.

Egal, ob Sie ein Problem identifizieren oder mehr über die Pflanzengesundheit erfahren möchten, diese wachsende Sammlung annotierter Bilder hilft Ihnen, die sichtbaren Anzeichen von Stress bei Pflanzen zu erkennen und zu vergleichen.

Identifizieren von Pflanzen mit Krankheiten oder Schädlingen

Neben der Suche nach Beobachtungen ermöglicht Ihnen diese Funktion, spezifische Krankheiten und Schädlinge direkt anhand Ihrer eigenen Bilder zu identifizieren.

Durch das Hochladen eines Fotos, das eindeutige Symptome zeigt – wie Flecken, Welken, 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 beeinträchtigen könnte.

Die Krankheitsidentifizierung ist unter folgender Adresse verfügbar: identify.plantnet.org/diseases-and-pests und funktioniert fast genauso wie die klassische Pl@ntNet-Identifizierung, die Sie gewohnt sind. Pl@ntNet schlägt zudem die verschiedenen Wirtsarten für die betreffenden Krankheiten vor.

Derzeit können Krankheitsidentifizierungen nicht wie gewöhnliche Pflanzenbeobachtungen auf der Plattform geteilt werden, um zu verhindern, dass sich mögliche Fehlbestimmungen in unseren Datensätzen verbreiten (außer Ihr Beruf hat dazu geführt, dass Sie uns kontaktiert haben, siehe oben).

Bestehende Pflanzenbeobachtungen mit Krankheiten annotieren

Sobald die Krankheit oder der Schädling ausgewählt wurde, wird die Pflanzenbeobachtung mit der Krankheit oder dem Schädling annotiert.

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 bereichern.

Wie bereits erwähnt und um die Identifizierungsleistung zu verbessern, kann derzeit nur eine begrenzte Anzahl von Nutzern zu diesen annotierten Beobachtungen beitragen. Diese Beiträge sind entscheidend, um die Genauigkeit der Identifizierungsfunktion zu verbessern und eine umfassendere Ressource für die gesamte Pl@ntNet-Community aufzubauen.

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 enthalten ist und Sie mehr als 10 Bilder davon haben, kontaktieren Sie uns bitte hier.

Forschungsaufwand hinter dieser Funktion

Diese neue Funktion zur Identifizierung von Krankheiten und Schädlingen ist das Ergebnis laufender Forschung zu Pflanzengesundheitsdiagnosen unter Verwendung von Computer-Vision- und Deep-Learning-Techniken. Sie stützt sich auf aktuelle Fortschritte in der bildbasierten Phytopathologie und nutzt Datensätze, die von Experten erstellt wurden, um unsere Modelle zu trainieren und zu bewerten.

Diese Zusammenarbeit zwischen Wissenschaft und Bürgerbeobachtung steht im Mittelpunkt der Mission von Pl@ntNet: kollektive Intelligenz in nutzbare Werkzeuge zur Überwachung der biologischen Vielfalt und der Pflanzengesundheit zu verwandeln.

Wir danken insbesondere für die Beteiligung von EPPO, INRAE, Cirad und IRD.