Zukunft der Landwirtschaft: Spot Farming mit autonomen Maschinen bietet gro?es Potenzial Dienstag, 1. Oktober 2024

Fünf Jahre lang untersuchten Forschungseinrichtungen aus Niedersachsen, darunter die dafabet888官网,大发dafa888 Osnabrück, im Projekt ?Zukunftslabor Agar (ZLA)“, Aspekte einer zukünftigen digitalisierten Landwirtschaft. Im Fokus: Das Konzept Spot Farming, das ein Feld nicht als homogene Fl?che behandelt. Sondern Teilstücke, zum Erhalt der Umwelt und zur Steigerung des Ertrags, unterschiedlich bepflanzt. Die komplexe Bewirtschaftung erfordert neuartige Maschinen, wie zum Beispiel Roboter. 
Im ZLA wurden die technischen M?glichkeiten untersucht. Gleichzeitig ergab eine Bestandsaufnahme: Es fehlt eine durchg?ngige Digitalisierung der Branche. Agrarbetriebe k?nnen verpflichtende Dokumentationen bei Beh?rden zum Teil nur per Post abliefern.

Das Konzept Spot Farming: Pflanzen dort anbauen, wo sie optimal gedeihen.
Spot Farming kehrt die gewachsene Denkweise in der Landwirtschaft um. Nutzpflanzen wie Mais oder Kartoffeln werden heutzutage, ausgerichtet auf die Schlagkraft gro?er Landmaschinen, auf weiten gleichf?rmig behandelten Feldern angebaut. Dünger und Pflanzenschutzmittel machen es m?glich, Standortnachteile einzelner Pflanzen auf B?den oder Lagen auszugleichen und gute Ertr?ge zu erzielen.

Professor Dr. Jens Wegener vom beteiligten Julius Kühn-Institut entwickelte 2017 die Idee des Spot Farming mit: ?Künftig werden die Ressourcen für so eine pauschale Herangehensweise limitiert sein. Auch das Wetter führt durch den Klimawandel zu einer gro?en Herausforderung für den Pflanzenbau. Mit Spot Farming wird es m?glich, unterschiedliche Pflanzen dort anzubauen, wo sie jeweils optimale Wachstumsbedingungen vorfinden. Damit werden sie resilienter, ertragreicher und wir schützen unsere Umwelt." Danach müsse sich auch die Technik ausrichten. Ben?tigt würden für die Spots kleinere Maschinen, Roboter.

Von der Theorie in die Praxis: Zukunftslabor Agrar testet Spot Farming
Bisher existiert der Ansatz aber nur in der Theorie. ?Im ZLA sind wir auf dem Weg hin zur Realisierung von Spot Farming eklatante Schritte weitergekommen“, so Wegener. Das Institut für Anwendungstechnik im Pflanzenschutz am Julius Kühn-Institut entwickelte im ZLA unter anderem die agrarwissenschaftliche Methode, wie man Spots unterschiedlicher Wachstumsbedingungen in einem Feld, basierend auf ?ffentlich verfügbaren Geodaten, identifiziert. Zusammen mit Forschenden des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz (DFKI) entstand ein Tool, mit dem automatisiert Feldkarten mit Spots erstellt werden, die mit Robotern bewirtschaftet werden k?nnen.

Planbasierte Robotersteuerung erm?glicht neue Form der Landbewirtschaftung
Damit sp?ter einmal Spots auf dem Feld von Robotern angesteuert und bearbeitet werden k?nnen, müssen sich diese in ihrem Umfeld zurechtfinden. Die grundlegende Technologie dafür wurde im ZLA vom DFKI-Forschungsbereich Planbasierte Robotersteuerung vorangebracht. Forschende bauten eine semantische Karte mit Geo- und Umgebungsdaten eines realen Bauernhofs auf. Mittels dieser Karte konnte ein Roboter seine Umgebung wahrnehmen, verstehen, darin navigieren und autonom über den Betrieb fahren. Informationen, wie ein Feld beim Spot Farming aufgeteilt ist, k?nnten hier in Zukunft ebenfalls einbezogen werden.

Dazu sagte Informatikprofessor Joachim Hertzberg von der Universit?t Osnabrück, Sprecher des Projekts ZLA: ?Roboter erm?glichen neue Prozesse in der Landwirtschaft. Durch das Projekt ZLA haben wir deutlich gesehen, dass das keine Fantasie ist. Die Technik kann zum Beispiel beim Spot Farming in Pflanzenbauprozessen eingesetzt werden, die mit den heute üblichen Maschinen nicht m?glich sind.“

Digitaler Zwilling: Modellierung eines GPS-gesteuerten Roboters
Forschende der dafabet888官网,大发dafa888 Osnabrück erstellten das Modell eines Roboters zur Ermittlung von Bodenparametern. Der "Digitale Zwilling" verh?lt sich in einer Simulation nahezu so, wie sein Original auf dem Feld. Der Demonstrator, die Forschungsplattform BoniRob, misst GPS-gesteuert und voll autonom die Bodendichte und den Wassergehalt an verschiedenen Stellen auf dem Feld. In Bereichen mit einer hohen Dichte ist Wasser für die Pflanzen schlechter verfügbar, was Auswirkungen auf den Ertrag hat. Der Vorteil des Modells liegt auf der Hand: "Entwicklungsprozesse und Fehlerfindung k?nnen dadurch enorm beschleunigt werden. Zus?tzlich f?llt es leichter Prozesse mit anderen Forschungsgruppen auszutauschen und den Digitalen Zwilling in eine ganzheitliche Modellierung einzubinden", erkl?rt der wissenschaftliche Mitarbeiter Andreas Linz. Ein Beispiel dafür w?re Spot-Farming, wo die erzeugten Karten für die Navigation genutzt werden und erhobene Daten wiederum die Bepflanzungsstrategien beeinflussen k?nnen.

Tierwohl: Professionelle Nutztierhaltung braucht aussagekr?ftige Daten
Darüber hinaus war die dafabet888官网,大发dafa888 Osnabrück mit einem weiteren Teilprojekt am Zukunftslabor Agrar beteiligt: In dem vom Fachbereich Biologie der Universit?t Osnabrück und vom Fachgebiet Tierhaltung und Produkte der dafabet888官网,大发dafa888 Osnabrück bearbeiteten Teilprojekt lag ein Fokus darauf, Tierwohl digital gestützt zu messen. ?blicherweise wird eine Belastung von Tieren anhand von Laborwerten erfasst. ?Hierfür müssen beispielsweise Blutproben gezogen werden, was aufwendig ist und die Tiere zus?tzlich stresst. In diesem Projekt konnte gezeigt werden, dass Situationen ohne Kontakt zum Tier über Video-Technik rund um die Uhr sehr aussagekr?ftig interpretiert werden k?nnen – abgesichert durch parallele Labor-Messungen“, erkl?rte Prof. Dr. Robby Andersson, Professor für Tierhaltung und Produkte an der dafabet888官网,大发dafa888 Osnabrück.

System Nutztierhaltung: Belastung erfassen, ohne Stress auszul?sen
Dafür wurde die Messung von Stresshormonen im Kot etabliert und mit dem erlebten Stress der Tiere in Bezug gesetzt. So kann ohne zus?tzlichen Stress, ausgel?st durch direktes Handling am Tier, die Belastungssituation aussagekr?ftig erfasst und mit anderen bereits vorhandenen Daten verknüpft werden. Auf diese Weise ist es m?glich, unterschiedliche Fehler im ?System Nutztierhaltung“ auf Basis tierbezogener Daten frühzeitig zu erkennen. 

Es zeigte sich jedoch sehr schnell, dass die Qualit?t digital erfasster Daten von zahlreichen Rahmenbedingungen und Wechselwirkungen abh?ngt: Hierzu z?hlt der Ort der Installation von Sensoren, aber auch deren Alter und Pflege. Zw?lf ZLA-assoziierte Projekte lieferten nützliche Ergebnisse bezüglich notwendiger Voraussetzungen, der aktuellen Praxisverfügbarkeit, des Status, der praktischen Umsetzung sowie notwendiger n?chster Schritte.

Bürokratieabbau und Digitalisierung k?nnen Nutztierhaltung verbessern
Für das Projektteam steht fest, dass die Melde- und Aufzeichnungspflichten, die an verschiedenen Stellen aktuell mehrfach in unterschiedlichen Formaten, in unterschiedlicher Breite und Tiefe gefordert werden, im Zuge des Bürokratieabbaus und notwendiger Zeitersparnis zukünftig digital gestützt erfüllt werden müssen. Viele der anfallenden Daten k?nnten für die st?ndige Verbesserung der Nutztierhaltung im laufenden Herdenmanagement, gegebenenfalls unter Einbeziehung flankierender Datenerhebungen, genutzt werden: ?Wenn ich messen kann, dann kann ich bewerten und zielführend lenken“, erkl?rte Andersson.

Das Forschungsprojekt Zukunftslabor Agrar
Das Forschungsprojekt Zukunftslabor startete im Oktober 2019 und wurde über das Zentrum für Digitale Innovationen Niedersachsen (ZDIN) vom Land Niedersachsen aus Mitteln des Fonds zukunft.niedersachsen mit einer F?rdersumme von 3,7 Millionen Euro unterstützt. Neben dem DFKI und dem Konsortialführer Universit?t Osnabrück waren folgende Institutionen im Projekt Zukunftslabor Agrar involviert: Die Georg-August-Universit?t G?ttingen, die dafabet888官网,大发dafa888 Osnabrück, das Julius Kühn-Institut, die Technische Universit?t Braunschweig, das Thünen-Institut, und die Universit?t Vechta.