Fusarium-Infektionen sind ein ernstes Problem im Weizenanbau, da die ausgeschiedenen Mykotoxine gesundheitsschädlich sind. Die Krankheitssymptome sind durch bildanalytische Methoden im Vorfeld der Ernte detektierbar, so dass befallene Partien getrennt geerntet werden könnten. Künstlich mit Fusarium culmorum infizierte Weizenpflanzen wurden mittels Chlorophyllfluoreszenz- und hyperspektraler Bildanalyse in Zeitreihenversuchen analysiert. Bei den Chlorophyllfluoreszenz-Bildanalysen wurde die photosynthetische Effizienz (Fv/Fm) und deren räumliche Ungleichverteilung genutzt, um den Effekt des Krankheitsgrades auf die photosynthetische Aktivität zu ermitteln. Mit dieser Methode ist eine sehr frühzeitige Erkennung möglich, da eine Verringerung der photosynthetischen Effizienz bei den kranken Ähren zwischen dem 6. und 11. Tag nach Inokulation festgestellt wurde. Der Befallsgrad korreliert mit der photosynthetischen Effizienz. Die Berechnung des kumulativen Fv/Fm bei 0,3 führte zu einer sehr effektiven und genauen Erkennung der Partiellen Taubährigkeit ab einem Befallsgrad von mindestens 5% und einer Differenzierungsgenauigkeit von 10%. Die Chlorophyllfluoreszenz-Bildanalyse war unter Freilandbedingungen bei Einhaltung der Rahmenbedingungen zur Fusarium-Erkennung ebenfalls möglich, wenn auch mit schlechteren Erkennungsraten. Die Aufnahmen im Labor mit einem hyperspektralen Bildanalysesystem im Spektralbereich von 400-1000 nm zeigten Unterschiede in distinkten Wellenlängenbereichen und lassen die Erkennung kranker Ähren in einem Zeitfenster von BBCH 71 bis BBCH 85 zu. Die bildanalytische Klassifizierung mittels des „Spectral Angle Mapper“ liefert gute Ergebnisse, ist aber sehr zeitaufwändig. Alternativ dazu nutzt der neu erstellte head blight-Index (HBI) die spektralen Unterschiede im Bereich 665-675 nm und 550-560 nm und kann eine feldtaugliche Klassifizierungsmöglichkeit zur Erkennung von Partieller Taubährigkeit sein. / Fusarium infections are serious problems in wheat production. Mycotoxins, synthesised by the fungi, are toxic and harmful in both human and animal nutrition. The symptoms of this so-called head blight disease caused by Fusarium spp. are recognizable by various image analysis methods prior to harvest. Using this information, farmer could differently utilize affected cereals, if necessary. Healthy and artificially Fusarium culmorum-infected wheat plants were analyzed with a chlorophyll fluorescence and hyper-spectral imaging system in time series. With chlorophyll fluorescence imaging (CFA), the potential maximum photochemical efficiency (Fv/Fm) and its spatially variable distribution was analyzed to determine the interactions between the degree of disease and the photosynthetic activity. By means of this method, early recognition was reliably achieved by a decreased photochemical efficiency in diseased ears between 6th and 11th day after inoculation. The degree of disease correlated with photochemical efficiency. At a degree of Fusarium infection of 5% and higher, calculation of the cumulative Fv/Fm at 0.3 enabled a very effective and precise determination of Fusarium head blight with a differentiation accuracy of at least 10%. Though less effective, CFA successfully detected head blight under outdoor conditions, if some boundary conditions (e.g. no direct solar irradiation) were observed. In the laboratory, a hyperspectral imaging system (wave length range 400 to 1000 nm) indicated specific spectral differences between affected and unaffected wheat ears. These differences allowed head blight recognition during BBCH 71 to BBCH 85. Imaging classification with the “Spectral Angle Mapper” method achieved good results; it is, however, very time-consuming. Alternatively, the newly derived head blight index (HBI), using spectral differences in the wave length ranges of 665 to 675 nm and 550 to 560 nm, can be a suitable outdoor classification method to evaluate head blight.