Digitale Landwirtschaft

Bit für Bit

Digitale Landwirtschaft - Bit für Bit
Digitale Landwirtschaft - Bit für Bit
Wissenschaftliche und technologische Fortschritte eröffnen Farmern auf der ganzen Welt neue Möglichkeiten. Der vernetzte, digitale Landwirtschaftsbetrieb der Zukunft sorgt schon heute für mehr Effizienz und Nachhaltigkeit in der Agrarwirtschaft.

Die Landwirtschaft ist im Umbruch: Hochautomatisierte Traktoren und Erntemaschinen sind mit einer Vielzahl von Sensoren ausgerüstet. Auch auf unbemannte Luftfahrzeuge und sogar Satelliten lässt sich immer weniger verzichten. Dass detaillierte Feldbeobachtungen direkt auf dem Laptop oder Tablet des Landwirts erscheinen, wird sich schon bald als Standard etablieren. Die Kapazitäten dafür sind bereits vorhanden. „Gegenwärtige Darstellungstechnologien kommerzieller Satelliten ermöglichen die Analyse einer bestimmten Bodenfläche mit einer Auflösung von 30 Zentimetern, und unbemannte wie bemannte Luftfahrzeuge können sogar eine noch höhere Auflösung liefern“, erklärt Michael Schlemmer, Projektmanager bei Bayer. „Dadurch sind wir nicht nur in der Lage, den Zustand von Nutzpflanzen aus der Ferne zu diagnostizieren, sondern können auch beinahe einzelne Pflanzen vom Weltall aus unterscheiden.“ Spezialisten auf der ganzen Welt analysieren die vielfältigen Möglichkeiten, die die digitale Landwirtschaft bietet. An vielen Orten werden Agrarwissenschaftler bei ihrer Arbeit auf dem Feld bereits von diesen neuen Systemen und Technologien unterstützt.

Wir sind nicht nur in der Lage, den Zustand von Nutzpflanzen aus der Ferne zu diagnostizieren, sondern können auch beinahe einzelne Pflanzen vom Weltall aus unterscheiden.

Michael Schlemmer, Projektmanager bei Bayer
30

Zentimeter Gegenwärtige Bildgebungstechnologien kommerzieller Satelliten ermöglichen die Analyse einer bestimmten Bodenfläche mit einer Auflösung von 30 Zentimetern.

Fernmessung

In der Anbausaison 2014 zum Beispiel wurden bei einer Studie im Mittleren Westen der USA neue Sojasorten getestet. Mehrere Landwirte nahmen an dieser Studie teil, bei der neue mit bereits etablierten Sojasorten verglichen wurden. „Dank der Fernmesstechniken konnten wir die Entwicklung der Sojapflanzen viel effizienter beobachten“, sagt Marshall Beatty, Agrartechniker bei Bayer in den USA. Die Testflächen wurden mithilfe eines Multispektralsensors erfasst, der an einem unbemannten Luftfahrzeug befestigt war. „Die vom Sensor gelieferten Infrarot-Bilder zeigten uns zum Beispiel, welche Bereiche eines Feldes mehr Aufmerksamkeit erforderten. Dank der Nahinfrarot-Strahlung entdecken wir pflanzenschädliche Stressfaktoren, lange bevor sie für das menschliche Auge sichtbar sind“, erklärt Beatty.

Verantwortlich dafür ist die unterschiedliche Funktionsweise der Fernmesstechnologie im Vergleich zu herkömmlichen Methoden. Google Earth etwa zeigt Echtfarbbilder, die digitalen Fotografien ähneln. Luftgestützte und satellitengestützte Bildgebungssensoren hingegen messen die Oberfläche der Erde mithilfe ausgesendeter und reflektierter Strahlung, die über ein breites Spektrum an Wellenlängen – oder „Bändern“ – verfügt. Während das menschliche Auge Licht nur in den Wellenlängen der Farben Rot, Grün und Blau wahrnehmen kann, können Fernmessinstrumente zusätzliche Bereiche (z. B. Nahinfrarot, kurzwelliges Infrarot) erfassen.

Diese nicht sichtbaren Bänder liefern eine Fülle an Informationen über die Verfassung der Pflanzen, wie etwa über ihren Chlorophyllgehalt, einen Indikator ihrer allgemeinen Vitalität. „Je mehr Chlorophyll die Pflanze enthält, desto mehr Blau und Rot absorbiert sie. Was wir auf den Bildern sehen, ist das reflektierte grüne Licht“, sagt Beatty. Da gesunde Pflanzen einen höheren Chlorophyllgehalt aufweisen und insgesamt kräftiger sind, produzieren sie auch mehr Pflanzenmaterial. Dies wiederum äußert sich in einem höheren Nahinfrarot-Reflexionsgrad. Dieser Anstieg wird durch die Rotfärbung in Infrarot-Bildern deutlich gemacht. Durch die Auswertung der Daten für die Testflächen – und ohne, dass sie überhaupt in die Nähe des Feldes gekommen sind – wissen die Landwirte und Spezialisten genau, welcher Teil eines Sojafeldes mehr Aufmerksamkeit und Pflege von ihnen verlangt.

Von der Präzisionslandwirtschaft ...

Aber auch heute schon tragen Landmaschinen dazu bei, dass der Datenbestand stetig wächst. Viele Traktoren, Ernte- und Spritzmaschinen, die heute auf den Feldern unterwegs sind, beinhalten satellitengestützte Ortungssysteme (GPS), um individuelle Betriebsdaten zu überwachen und zu speichern. Im Grunde wäre es damit sogar möglich, fahrerlose Landmaschinen fernzusteuern. Diese hochentwickelten Maschinen verfügen über eine Reihe von Sensoren, mit denen sich Daten zur Pflanzengesundheit, zum Ernteertrag, zur Bodenzusammensetzung und zur Topografie des Felds aufnehmen lassen.

Dank der Nahinfrarot-Strahlung entdecken wir pflanzenschädliche Stressfaktoren, lange bevor sie für das menschliche Auge sichtbar sind.

Marshall Beatty, Agrartechniker bei Bayer in den USA
Copyright: Institut für Bio- und Geowissenschaften Pflanzenwissenschaften (IBG-2), Forschungszentrum Jülich
Das Bild oben zeigt die Fluoreszenz verschiedener Vegetationstypen. Es wurde von einem neuartigen luftgestützten Sensor aufgenommen. Das Bild veranschaulicht, wie die von Satelliten bereitgestellten, hochauflösenden Daten zur Bestimmung der gegenwärtigen Photosyntheseaktivität verwendet werden können.

Die Daten fließen in die Erzeugung detaillierter Feldkarten sowie zur Speicherung und Verwendung in Datenbanken. „Dank GPS sind wir schon seit geraumer Zeit in der Lage, Präzisionslandwirtschaft zu betreiben“, sagt Schlemmer. „Diese historischen Daten lassen sich in die Echtzeit-Datenerfassung einbinden, um so die Kenntnisse zur Situation auf Feldebene zu verbessern.“ Die Verknüpfung hochpräziser Daten der laufenden Anbauperiode mit Daten aus den vergangenen Jahren eröffnet der modernen Landwirtschaft eine ganz neue Dimension: Landwirte können den Ernteertrag besser vorhersehen und auf Veränderungen früher reagieren. So lassen sich rechtzeitig notwendige Maßnahmen ergreifen und Ernteverluste verhindern. Eine weitere Möglichkeit ist die Verwendung historischer Informationen über Befall mit Schädlingen oder Krankheitserregern. Diese Daten helfen den Landwirten, die Ausbreitung besser vorauszuberechnen oder auf Grundlage bereits bekannter Ausbreitungsmuster in einem frühen Stadium zu erkennen und zu bekämpfen. „Der nächste große Schritt ist die Einbindung all dieser Datensätze in ein System, das die Informationen auf intelligente und automatisierte Weise erzeugt und verwaltet“, sagt Schlemmer. Sobald alle verfügbaren Informationen auf einem mobilen Gerät, wie etwa einem Tablet-Computer, bereitgestellt werden, können Landwirte wichtige Entscheidungen sogar direkt auf dem Feld treffen.

... zur entscheidungsbasierten Landwirtschaft

Mehrere Start-up-Unternehmen auf der ganzen Welt versuchen bereits, diese gigantischen Datenmengen verständlich und nutzbar zu machen. Damit begegnen sie den Herausforderungen in Sachen Lebensmittelsicherheit und einer effizienteren Landwirtschaft. Eines dieser Start-ups ist das Unternehmen green spin in Würzburg. „Wir sind der Meinung, dass jeder landwirtschaftliche Sektor rentabler arbeiten kann, wenn wichtige Informationen zum richtigen Zeitpunkt bereitgestellt werden“, erklärt der Geschäftsführer von green spin, Clemens Delatrée und fügt hinzu: „Uns stehen ja bereits große Datenmengen zur Verfügung, und wenn wir sie gezielt nutzen, können sie landwirtschaftliche Entscheidungsprozesse unterstützen“.

Die Cockpits moderner landwirtschaftlicher Maschinen sind mit zahlreichen hochtechnologischen Instrumenten ausgestattet. In diesem Beispiel kann der Landwirt über die digitalen Displays die ausgegebene Düngemittelmenge ständig überwachen.

Durch die Integration aller Prozesse eines Landwirtschaftsbetriebs kann solch ein Management-Tool die Arbeit eines Landwirts erheblich vereinfachen. Im Endeffekt lassen sich damit alle ­Produktionsbereiche eines Betriebs abdecken: vom Pflanzenanbau bis zur Rinder- und Schweinemast. Diese Tools könnten sogar mit Partneranwendungen aus der Agrarwirtschaft zusammenarbeiten: Ein Saatgutunternehmen kann Empfehlungen geben, ob sich eine Pflanzensorte für ein bestimmtes Feld eignet. Andere Unternehmen können zuverlässige, regionale Wettervorhersagen bereitstellen oder ausführliche Details zu der Bodenzusammensetzung eines Feldes liefern. Darüber hinaus sollen diese Systeme auch Daten integrieren, die von Satelliten und Landmaschinen auf dem Feld erzeugt werden. „Beobachtet man verschiedene Parameter von Satellitenbildern über eine Saison und kombiniert diese dann mit Wetter- und Bodendaten, ist es möglich, die Biomasse und den Ertrag eines Feldes präzise zu berechnen“, erklärt Delatrée.

Im kleinsten Maßstab

All diese Informationen führen zu einem riesigen Datenbestand, der nicht nur gespeichert werden muss, sondern auch jede Menge Rechenleistung benötigt. „Die Hardware dafür gibt es bereits – allerdings nicht in jedermanns Laptop“, erklärt Schlemmer. Und obwohl die Datenverwaltung weiterhin eine der größten Herausforderungen darstellt, sind die Bemühungen von Unternehmen wie green spin ein wichtiger Schritt in die richtige Richtung. „Das Ziel der digitalen Agrarwirtschaft ist es, landwirtschaftliche Praktiken an den kleinsten notwendigen Maßstab anzupassen. Der Maßstab, den wir bereits erreicht haben, hilft schon jetzt dabei, Erträge zu steigern und die Feldarbeit etwas nachhaltiger zu gestalten. Langfristig wird die digitale Landwirtschaft die gesamte Agrartechnologie revolutionieren – Bit für Bit“, fasst Schlemmer zusammen.

Langfristig wird die digitale Landwirtschaft die gesamte Agrartechnologie revolutionieren – Bit für Bit.

Michael Schlemmer, Projektmanager bei Bayer

Die vernetzte Farm – mehr Daten für effiziente Abläufe

Der Landwirtschaftsbetrieb der Zukunft ist komplett vernetzt: Satelliten und Sensoren am Boden liefern detaillierte Informationen über den Zustand der Pflanzen. Die Kombination von Wettervorhersagen und -statistiken mit Daten von Pflanzensorten und Pflanzenanbau verschafft dem Landwirt eine solide Grundlage für wichtige landwirtschaftliche Entscheidungen. Außerdem erhält er Echtzeit-Benachrichtigungen zu allen Bereichen seines Betriebs, ob zum Kuhstall, zur Erntemaschine, zum Silo oder zu seinem Finanzinstitut.

Datenerfassung während der gesamten Saison

Auf der Welt gibt es Tausende unterschiedlicher Bodentypen, und auch in einer Region oder auf einem einzelnen Feld können Bodenqualitäten erheblich voneinander abweichen. Je mehr der Landwirt über seine Böden weiß, desto besser kann er entscheiden, welche Sorte auf einer bestimmten Fläche für einen optimalen Ertrag gesät werden muss.

Sensoren am Traktor können während der Wachstumsphase die Photosynthese­aktivität der Pflanzen messen, so dass Schlussfolgerungen über ihre Gesundheit gezogen werden können. Ähnliche hochauflösende Messungen lassen sich auch von unbemannten Luftfahrzeugen oder Satelliten durchführen, die sogar eine noch größere Fläche abdecken.

Am Ende der Saison zeichnen Erntemaschinen mit integrierten Überwachungssystemen Ertragsschwankungen auf und erzeugen automatisch eine detaillierte Ertragskarte von jedem Feld. Diese Daten können dann in der nächsten Saison genutzt werden, um den Anbau weiter zu verbessern.

„Transparenz und Ehrlichkeit werden den Erfolg begleiten.“

Ralf Kalmar, Geschäftsbereichs­leiter Automobil und Transportsysteme am IESE
Ralf Kalmar, Geschäftsbereichs­leiter Automobil und Transportsysteme am IESE
Ralf Kalmar, Geschäftsbereichs­leiter Automobil und Transportsysteme am IESE

Warum spielt Datensicherheit auch in der Landwirtschaft eine Rolle?
In der Landtechnik werden zum Beispiel während der Pflege oder Ernte der Nutzpflanzen mittlerweile viele Parameter erfasst. Dabei handelt es sich um Prozessdaten, die für jeden landwirtschaftlichen Betrieb individuell sind – und damit schützenswert. Denn anhand dieser Daten lassen sich Rückschlüsse ziehen, wie effizient und produktiv das Unternehmen wirtschaftet. Es ist nachvollziehbar, dass jeder Landwirt diese Daten festhalten möchte, um seine Prozesse selber steuern und auch optimieren zu können.

Wer sorgt dafür, dass die sensiblen Daten der Landwirte geschützt werden?
Zunächst einmal die Hersteller der Geräte und Systeme, die diese Parameter erfassen und auch verwalten können. Hier gibt es jedoch momentan keine festgelegten Standards. Mittelfristig wird der Markt regeln, was Landwirte brauchen und an Datensicherheit verlangen. Und letztendlich ist der Landwirt als Unternehmer selbst dafür verantwortlich, seine Daten zu schützen. Dennoch ist es für den Laien schwierig geworden, die Übersicht zu behalten und für ausreichenden Datenschutz zu sorgen. Es sind also auch die Dienstanbieter gefordert, entsprechende Technologien bereitzustellen.

Welchen Nutzen haben Landwirte davon, dass ihre Daten anonym in Datenbanken gespeichert werden?
Der Nutzen kommt über die Dienstleistung, sprich die Datenauswertung, die der Landwirt erhält. Denn erst aus großen Datenmengen lassen sich statistisch relevante Trends und Zusammenhänge ablesen. Wenn sich das Klima beispielsweise verändert, kann es sinnvoll sein, Daten aus klimatisch vergleichbaren Regionen heranzu­ziehen – also wie es sich auf das Pflanzenwachstum oder bestimmte Krankheiten auswirkt. Der Landwirt kann also auch von den Daten anderer profitieren.

Was kann in diesem Bereich noch getan werden?
Zum einen haben wir bei der Verknüpfung der einzelnen Datenquellen und der Auswertung der Parameter noch einiges zu tun – und natürlich beim Datenschutz. Wir arbeiten beispielsweise an einer besseren Nutzungskontrolle. Diese erlaubt den Zugriff auf die Daten nur für eine bestimmte Zeit oder nur auf einen Teil der Messwerte. Die Nutzung meiner Daten kann also viel genauer beschrieben und kontrolliert werden. Das ist ein wesentliches Forschungsfeld und soll das Vertrauen in solche Systeme stärken. Transparenz und Ehrlichkeit in die Datennutzung zu bringen, wird mittel- und langfristig den Erfolg solcher Systeme begleiten.

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