Skip to main content
Report, 2014

Utveckling av metod för att bedöma behovet av ogräsbekämpning i spår

Cederlund, Harald; Fogelberg, Fredrik; Hansson, David; Nyberg, Roger; Schroeder, Håkan

Abstract

En miljöanpassad och resurseffektiv hantering av ogräs i spår ställer krav på god kunskap om vegetationsförhållanden för att behovsanpassa bekämpningsinsatserna. En automatiserad registrering skulle kunna utgöra ett komplement till dagens manuella inspektioner och skulle över tiden helt eller delvis kunna ersätta dessa. En utmaning är att hitta en metod som ger en rimlig upplösning i informationen som samlas in, så att den kan hanteras rationellt av berörda aktörer och samtidigt utgöra ett beslutsunderlag med tillräcklig precision. Projektet studerade två automatiserade metoder som kan vara aktuella för Trafikverket att använda i framtiden: 1) Machine vision metoden utnyttjar kamerasensorer för att känna av sin omgivning i det synliga respektive nära infraröda spektrumet. 2) N-sensorn sänder ut ljus inom det område som reflekteras av växternas klorofyll. Mängden klorofyll ger ett mätvärde som kan korreleras till biomassan. Valet av teknik beror på vad informationen ska användas till. Om syftet är att översiktligt kartlägga vegetationsförekomst i spår, för att planera åtgärder för underhåll, kan N-sensortekniken vara lämplig. Om man över ytan och tiden vill övervaka och kartlägga aktuell och precis vegetationsstatus, för att kunna bekämpa utvald vegetation med rätt insats, är machine vision tekniken bättre lämpad. Såväl machine vision metoden som N-sensortekniken bygger på registrering av data tillsammans med en GPS-positionering. På sikt kan denna information läggas i databaser som är direkt åtkomliga för berörda organisationer och t o m online i fält under eller i samband med en bekämpningsåtgärd. De två teknikerna jämfördes med manuella (visuella) skattningar av ogräsförekomsten. Den visuella skattningen av yttäckningsgrad av ogräs i fält skiljde sig statistiskt mellan olika bedömare. När det gäller att uppskatta frekvensen (antalet) vedartade växter (träd och buskar) inom provytorna så var observatörerna relativt överens. Samma person är ofta konsekvent i sitt bedömande, men att jämföra med andra personers bedömning kan ge missvisande resultat. Systemet för användning av informationen om ogräsförekomst behöver utvecklas som helhet. Tröskelvärden för hur mycket ogräs som kan tolereras på olika typer av spår/driftsplatser är en viktig komponent i ett sådant system. Klassificeringssystemet ska kunna hantera de krav som ställs för att säkerställa banans kvalitet och olika förutsättningar som trafikförhållanden, platsgivna förutsättningar för banan och vegetationens egenskaper. Projektet rekommenderar Trafikverket att: diskutera hur tröskelvärden för vegetationsförekomst på spår kan fastställas  genomföra registrering av vegetationsförekomst över längre och fler sträckor med en eller flera av de metoder som studerats i projektet inleda införande av system som effektivt kopplar informationen om vegetation till position inkludera förekomst av vegetation i den registrering som idag sker av spårens (banans) tekniska kvalitet och ansluta datamaterialet till övriga underhållsrelaterade databaser inrätta ett antal representativa ytor där ogräsfloran på spåren regelbundet inventeras och mäts för att få en bild av den långsiktiga utveckling som grund för säkrare prognoser för vegetationsutveckling säkerställa att nödvändiga utbildningsinsatser genomförs

Keywords

ogräsbekämpning ; spår; banvallar; Machine vision ; N-sensor; bildanalys

Published in

Landskapsarkitektur, trädgård, växtproduktionsvetenskap: rapportserie
2014, number: 2014:7
Publisher: Fakulteten för landskapsarkitektur, trädgårds- och växtproduktionsvetenskap, Sveriges lantbruksuniversitet

Authors' information

Swedish University of Agricultural Sciences, Department of Microbiology
Fogelberg, Fredrik
Swedish Institute of Agricultural and Environmental Engineering (JTI)
Swedish University of Agricultural Sciences, Biosystem och teknologi, Box 103
Nyberg, Roger
Dalarna University

UKÄ Subject classification

Other Engineering and Technologies not elsewhere specified

URI (permanent link to this page)

https://res.slu.se/id/publ/52437