Die AGES ist seit Beginn eng in die Überwachung der Flavescence dorée eingebunden:

Als einzige Labor in Österreich kann in der AGES die Krankheit mit akkreditierten Methoden eindeutig bestätigt werden. Denn je nach Rebsorte sind die Symptome nicht immer eindeutig: So können die Symptome mit freiem Auge nicht von einer anderen durch Phytoplasmen versursachten Krankheit (Stolbur) unterschieden werden. Diese Krankheit ist im österreichischen Weinbau weit verbreitet und erschwert die Überwachungstätigkeiten massiv.

Erstmals wurde die Krankheit im Jahr 2009 in der Steiermark von der AGES nachgewiesen. Seitdem hat sie sich unaufhaltsam nach Norden vorgearbeitet, vor allem, weil im Jahr 2018 ein neuer Erregertyp aufgetreten ist: Mittlerweile kommt sie im gesamten Burgenland vor, heuer wurde sie erstmals auch in Niederösterreich entdeckt.

Die AGES führt auch schon sehr lange ein spezielles Monitoring durch, dass das Auftreten und die Verbreitung der Amerikanischen Rebzikade überwacht. 2004 wurde in Österreich die Amerikanische Rebzikade erstmal in der südlichen Steiermark nachgewiesen, im Burgenland im Jahr 2010, im Jahr darauf in Niederösterreich.

Bei Verdacht auf Flavescence dorée muss der amtliche Landespflanzenschutzdienst verständigt werden. Die zuständigen Behörden veranlassen daraufhin die erforderlichen Maßnahmen zur Tilgung bzw. Eindämmung der Krankheit. Da die Krankheit im Feld nicht wirksam bekämpft werden kann, müssen befallene Rebstöcke – und ab Überschreiten einer bestimmten Schadschwelle sogar die gesamte Rebfläche – gerodet werden, um die Infektionsquellen im Weingarten zu entfernen.

Video Probenahme

Ein aktuelles Forschungsprojekt der AGES zielt darauf ab, KI-gestützte Erkennungstools für Flavescence dorée und die Amerikanische Rebzikade zu entwickeln, zu evaluieren und praxisnah zu implementieren. Dadurch sollen Pflanzenschutzdienste sowie Winzer:innen bei der Überwachung, dem Monitoring und der Bekämpfung dieser Schadorganismen wirksam unterstützt werden. 

Dazu werden Drohnen‑Luftbilddaten aus Risikogebieten genutzt, um KI‑basierte Auswertesysteme hinsichtlich Einsatzfähigkeit, Robustheit sowie Ortungs‑ und Detektionsgenauigkeit unter unterschiedlichen topografischen Bedingungen zu vergleichen. Für die praktische Anwendung wird zusätzlich ein bodengebundenes, traktorbasiertes Bildaufnahmesystem mit KI‑gestütztes Open‑Source‑Software entwickelt, das eine kostengünstige Echtzeit‑Erkennung während regulärer Bewirtschaftungsfahrten ermöglicht. Eine weitere KI‑Anwendung zur automatisierten Erkennung adulter Rebzikaden auf Klebetafeln reduziert den Analyseaufwand erheblich und erweitert das Monitoring auch auf Betriebsebene.

Ziel ist es, die Früherkennung von Befallsherden in einer Region bzw. einer Weingartenfläche zu verbessern, Bekämpfungsmaßnahmen gezielter einzusetzen und damit einen wichtigen Beitrag zum Schutz des Weinbaus zu leisten.