project - EIP-AGRI Operational Group
RoboTreeSense
RoboTreeSense
Objectives
The goal of the RoboTreeSense project was to develop an autonomous, multisensory robotic system for the precise monitoring and analysis of tree populations in nurseries and forestry operations. The combination of modern robotics, multisensory data acquisition, and intelligent data processing should enable early detection of stress factors, diseases, or pest infestations.
Objectives
Ziel des Projekts RoboTreeSense war die Entwicklung eines autonomen, multisensorischen
Robotersystems zur präzisen Überwachung und Analyse von Baumbeständen
in Baumschulen und forstwirtschaftlichen Betrieben. Durch die Kombination moderner
Robotik, multisensorischer Datenerfassung und intelligenter Datenverarbeitung soll
eine frühzeitige Erkennung von Stressfaktoren, Krankheiten oder Schädlingsbefall ermöglicht
werden.
Project details
- Main funding source
- Rural development 2014-2020 for Operational Groups
- Rural Development Programme
- 2014DE06RDRP012 Germany - Rural Development Programme (Regional) - Lower Saxony + Bremen
Location
- Main geographical location
- Göttingen
EUR 491697.36
Total budget
Total contributions from EAFRD, national co-financing, additional national financing and other financing.
Project keyword
1 Practice Abstracts
The central goal of the RoboTreeSense project was the development of an autonomous
robotic system for the precise monitoring and recording of tree populations. Throughout
the project, all essential technical and scientific components were successfully implemented,
enabling fully automated data acquisition and georeferenced mapping.
By integrating various sensors, including multispectral cameras, LIDAR scanners, an
RTK-GNSS system, and the Electronic Nose, a powerful multisensor system was developed
that allows for a detailed recording of trees and their surroundings. The robot
autonomously navigates through tree rows, continuously collecting sensor data used for
analyzing tree structures and environmental parameters. The Electronic Nose enables
the detection of specific gaseous compounds relevant for the characterization of trees
and their surroundings.
Another key objective was the georeferenced mapping of the collected data. By incorporating
a high-precision RTK-GNSS system, the positioning accuracy of the robot within
the tree nursery was improved to within a few centimeters. This facilitated the creation
of high-resolution 3D environmental maps, which were combined with satellite data
and serve as the basis for structured documentation of tree populations.
The autonomous robotic system developed in the project fulfills the following core functions:
• Fully automated data acquisition
• Creation of digital maps
Das zentrale Ziel des Projekts RoboTreeSense war die Entwicklung eines autonomen
Robotersystems zur präzisen Überwachung und Erfassung von Baumbeständen. Im
Laufe des Projekts wurden alle wesentlichen technischen und wissenschaftlichen Komponenten
erfolgreich umgesetzt, sodass eine vollautomatische Datenerfassung und georeferenzierte
Kartierung ermöglicht wurden.
Durch die Integration verschiedener Sensoren, darunter multispektraleKameras, LIDARScanner,
ein RTK-GNSS-System sowie die Electronic Nose, konnte ein leistungsfähiges
Multisensorsystem entwickelt werden, das eine detaillierte Erfassung der Bäume
und ihrer Umgebung erlaubt. Der Roboter navigiert autonom durch die Baumreihen und
sammelt kontinuierlich Sensordaten, die zur Analyse von Baumstrukturen und Umgebungsparametern
genutzt werden. Die Electronic Nose ermöglicht es, bestimmte gasförmige
Verbindungen zu detektieren, die für die Charakterisierung von Bäumen und
ihrer Umgebung relevant sind.
Ein wesentliches Ziel war zudem die georeferenzierte Kartierung der erfassten Daten.
Durch die Einbindung eines hochpräzisen RTK-GNSS-Systems konnte die Positionierung
des Roboters in der Baumschule auf wenige Zentimeter genau verbessert werden.
Dies ermöglichte die Erstellung hochaufgelöster 3D-Umgebungskarten, die mit Satellitendaten
kombiniert wurden und als Grundlage für eine strukturierte Dokumentation
der Baumbestände dienen.
Das im Projekt entwickelte autonome Robotersystem erfüllt im Kern folgende Funktionen:
• Vollautomatisierte Datenerhebung:
• Erstellung digitaler Karten:
• Reaktive Maßnahmen zur gezielten Baumpflege:
.
Contacts
Project coordinator
-
Georg-August-Universität, Fakultät für Forstwissenschaften und Waldökologie Göttingen
Project coordinator