Präzisionslandwirtschaft (Precision agriculture)

Präzisionslandwirtschaft stellt einen anspruchsvollen Managementansatz dar, der die Sammlung, Verarbeitung und Analyse von zeitlichen, räumlichen und individuellen Daten zu Pflanzen und Tieren umfasst. Diese Informationen werden mit zusätzlichen Datensätzen integriert, um Managemententscheidungen auf der Grundlage der geschätzten Variabilität zu treffen und so die Effizienz der Ressourcennutzung, die Produktivität, die Produktqualität, die wirtschaftliche Rentabilität und die allgemeine Nachhaltigkeit landwirtschaftlicher Betriebe zu verbessern. Die Anwendung erstreckt sich sowohl auf den Pflanzenbau als auch auf die Tierhaltung.

Präzisionslandwirtschaft ist eine Managementstrategie, die zeitliche, räumliche und individuelle Pflanzen- und Tierdaten sammelt, verarbeitet und analysiert und sie mit anderen Informationen kombiniert, um Managemententscheidungen entsprechend der geschätzten Variabilität zu unterstützen und so die Effizienz der Ressourcennutzung, Produktivität, Qualität, Rentabilität und Nachhaltigkeit der landwirtschaftlichen Produktion zu verbessern. Es wird sowohl in der Pflanzen- als auch in der Tierproduktion eingesetzt.

Ein grundlegendes Element bei der Umsetzung dieser Strategie ist die satellitengestützte Überwachung landwirtschaftlicher Maschinen, die die Grundlage moderner Managementpraktiken landwirtschaftlicher Flotten bildet. Dies wird über Flottentelematiksysteme erreicht, bei denen die Fahrzeuge mit GPS-Tracking-Einheiten und integrierten Bordsteuerungen ausgestattet sind. Diese Systeme übertragen Telemetriedaten – einschließlich Standort, Geschwindigkeit, Motorbetriebsstunden und Kraftstoffverbrauch – zur umfassenden Analyse an einen zentralen Server. Solche Echtzeit-Datenströme erleichtern die Automatisierung landwirtschaftlicher Abläufe und liefern wichtige Erkenntnisse für die Verfeinerung von Diagnoseprozessen und Entscheidungsfindung. Über das Maschinenmanagement hinaus umfasst die Präzisionslandwirtschaft auch die Analyse der räumlichen Variabilität innerhalb landwirtschaftlicher Felder. Dazu gehört die Untersuchung, wie Geländeattribute (Geomorphologie) und Bodeneigenschaften die Pflanzenentwicklung und Wasserverteilungsmuster (Hydrologie) beeinflussen. Das übergeordnete Ziel der Präzisionslandwirtschaftsforschung besteht darin, ein robustes Entscheidungsunterstützungssystem für ein ganzheitliches landwirtschaftliches Management zu entwickeln, das darauf abzielt, die Erträge aus landwirtschaftlichen Betriebsmitteln zu optimieren und gleichzeitig natürliche Ressourcen zu schonen.

Die Umsetzung der Präzisionslandwirtschaft wurde durch das Aufkommen der Technologien Global Positioning System (GPS) und Global Navigation Satellite System (GNSS) erheblich vorangetrieben. Die Möglichkeit für Landwirte und/oder Forscher, ihren genauen Standort innerhalb eines Feldes zu bestimmen, erleichtert die Erstellung detaillierter Karten, die die räumliche Variabilität zahlreicher messbarer Parameter veranschaulichen. Zu diesen Parametern gehören unter anderem Ernteertrag, topografische Merkmale, Gehalt an organischer Substanz, Feuchtigkeitsgehalt, Stickstoffkonzentration, pH-Wert, elektrische Leitfähigkeit (EC), Magnesium (Mg) und Kalium (K). Vergleichbare Daten werden durch Sensorarrays erfasst, die in mit GPS ausgestattete Mähdrescher integriert sind. Diese Arrays umfassen Echtzeitsensoren, die neben der Erfassung multispektraler Bilder auch verschiedene Parameter messen können, vom Chlorophyllgehalt bis zum Pflanzenwasserstatus. Diese gesammelten Daten werden in Kombination mit Satellitenbildern von VRT-Systemen (Variable Rate Technology) – wie Einzelkornsämaschinen und Sprühgeräten – genutzt, um eine optimale Ressourcenverteilung zu erreichen. Darüber hinaus haben jüngste technologische Fortschritte den Einsatz von Echtzeitsensoren direkt im Boden erleichtert und ermöglichen so eine drahtlose Datenübertragung ohne menschliches Eingreifen.

Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) bieten erhebliche Vorteile für die Präzisionslandwirtschaft, vor allem aufgrund ihrer relativ geringen Kosten und ihrer einfachen Bedienung, selbst für unerfahrene Piloten. Diese landwirtschaftlichen Drohnen können entweder mit Multispektral- oder RGB-Kameras ausgestattet werden, um zahlreiche Feldbilder zu erfassen, die anschließend mithilfe photogrammetrischer Techniken verarbeitet werden, um Orthofotos zu erstellen. Insbesondere multispektrale Bilder liefern mehrere Spektralwerte pro Pixel, die über die herkömmlichen Rot-, Grün- und Blaukanäle hinausgehen und auch Spektralwerte im nahen Infrarot und am roten Rand umfassen. Diese zusätzlichen Daten sind für die Verarbeitung und Analyse verschiedener vegetativer Indizes, wie z. B. Karten des Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), von entscheidender Bedeutung. Darüber hinaus sind diese Drohnen in der Lage, Bilder zu erfassen und zusätzliche geografische Referenzen, einschließlich Höhendaten, bereitzustellen. Diese Fähigkeit ermöglicht es spezialisierter Software, Kartenalgebrafunktionen auszuführen und so hochpräzise topografische Karten zu erstellen. Solche topografischen Karten erleichtern die Korrelation der Pflanzengesundheit mit Geländemerkmalen. Die aus dieser Korrelation gewonnenen Erkenntnisse können dann verwendet werden, um den Einsatz von Pflanzenmitteln – wie Wasser, Düngemitteln oder chemischen Wirkstoffen wie Herbiziden und Wachstumsregulatoren – über Technologien mit variabler Rate zu optimieren.

Historischer Kontext

Präzisionslandwirtschaft stellt ein zentrales Element innerhalb der dritten Welle moderner landwirtschaftlicher Revolutionen dar. Die erste landwirtschaftliche Revolution, die sich etwa von 1900 bis 1930 erstreckte, war durch die weit verbreitete Einführung mechanisierter landwirtschaftlicher Methoden gekennzeichnet. In diesem Zeitraum waren einzelne Landwirte in der Lage, ausreichend Nahrung für den Lebensunterhalt von etwa 26 Personen zu produzieren. Die 1960er Jahre läuteten die Grüne Revolution ein und führten neuartige genetische Modifikationstechniken ein, die es jedem Landwirt ermöglichten, schätzungsweise 156 Menschen zu ernähren. Prognosen deuten darauf hin, dass die Weltbevölkerung bis 2050 etwa 9,6 Milliarden Menschen erreichen wird, was eine faktische Verdoppelung der derzeitigen Nahrungsmittelproduktion erforderlich macht, um die Nachfrage zu decken. Durch die Nutzung der technologischen Fortschritte, die mit der landwirtschaftlichen Revolution der Präzisionslandwirtschaft einhergehen, wird erwartet, dass jeder Landwirt in der Lage sein wird, 265 Personen auf derselben Landfläche zu ernähren.

Allgemeiner Überblick

Die Anfangsphase der Präzisionslandwirtschaftsrevolution manifestierte sich durch Fortschritte wie Satelliten- und Luftbilder, ausgefeilte Wettervorhersagemodelle, variable Düngemittelausbringung und verfeinerte Indikatoren für die Pflanzengesundheit. Die anschließende Phase bzw. zweite Welle konzentriert sich auf die Aggregation maschinengenerierter Daten, um eine noch höhere Präzision bei Pflanzvorgängen, topografischen Kartierungen und der Erfassung detaillierter Bodendaten zu ermöglichen.

Präzisionslandwirtschaft ist bestrebt, die feldspezifische Bewirtschaftung durch die Berücksichtigung mehrerer Schlüsselaspekte zu optimieren:

• Pflanzenwissenschaften, durch die präzise Ausrichtung landwirtschaftlicher Praktiken auf spezifische Pflanzenanforderungen, wie z. B. die Anwendung von Düngemitteln.
• Umweltschutz, erreicht durch die Minderung ökologischer Risiken und die Minimierung der Umweltauswirkungen landwirtschaftlicher Betriebe, beispielsweise durch die Einschränkung der Stickstoffauswaschung.
• Wirtschaft, durch Verbesserung des Wettbewerbsvorteils durch die Umsetzung effizienterer Praktiken, einschließlich optimierter Verwaltung des Düngemitteleinsatzes und anderer landwirtschaftlicher Betriebsmittel.

Darüber hinaus stellt die Präzisionslandwirtschaft Landwirten umfangreiche Daten zur Verfügung, um Folgendes zu erleichtern:

• Erstellung umfassender landwirtschaftlicher Aufzeichnungen.
• Strategische Entscheidungsprozesse verbessern.
• Förderung einer besseren Produktrückverfolgbarkeit.
• Verbesserung der Marktfähigkeit von Agrarrohstoffen.
• Optimierung von Mietverträgen und Vermieter-Mieter-Beziehungen.
• Erhöhung der intrinsischen Qualität landwirtschaftlicher Produkte, beispielsweise des Proteingehalts in Brotmehlweizen.

Prescriptive Planting

Prescriptive Planting stellt eine landwirtschaftliche Methodik dar, die datengestützte Empfehlungen für die Aussaat liefert und die Bestimmung variabler Pflanzraten ermöglicht, um sich an unterschiedliche Bedingungen innerhalb eines einzelnen Feldes anzupassen und so den Ernteertrag zu maximieren. Dieser Ansatz wurde als „Big Data auf dem Bauernhof“ bezeichnet. Unternehmen wie Monsanto und DuPont führen diese Technologie in den Vereinigten Staaten ein.

Grundprinzipien

Präzisionslandwirtschaft integriert zahlreiche Instrumente, wobei die Grundkomponenten Traktoren, Mähdrescher, Sprühgeräte, Pflanzmaschinen und Bagger umfassen, die alle als automatische Lenksysteme klassifiziert sind. Die Integration kleiner, GIS-fähiger (Geographic Information System) Geräte in diese Geräte ist von zentraler Bedeutung für die Präzisionslandwirtschaft und dient quasi als „Gehirn“ des Betriebs. Die Umsetzung der Präzisionslandwirtschaft erfordert die Ausstattung der Maschinen mit geeigneten Technologie- und Datensystemen. Weitere Tools umfassen Variable Rate Technology (VRT), globale Positionierungssysteme, geografische Informationssysteme, Grid Sampling und Fernerkundungsgeräte.

Geolocation-Techniken

Durch die Geolokalisierung eines landwirtschaftlichen Feldes können Landwirte Daten überlagern, die aus Bodenanalysen, Reststickstoffbewertungen, historischen Ernteinformationen und Bodenwiderstandsmessungen stammen. Dieser Geolokalisierungsprozess wird normalerweise durch zwei primäre Methoden durchgeführt:

• Feldgrenzen werden mithilfe eines fahrzeuginternen GPS-Geräts abgegrenzt, während der Landwirt mit einem Traktor über das Feld fährt.
• Alternativ kann die Feldabgrenzung auf einer Grundkarte erfolgen, die aus Luft- oder Satellitenbildern erstellt wurde. Diese Basisbilder müssen über eine ausreichende Auflösung und geometrische Präzision verfügen, um eine ausreichende Genauigkeit der Geolokalisierung zu gewährleisten.

Variabilitätsfaktoren

Variationen innerhalb und zwischen Feldern können durch zahlreiche Faktoren entstehen, darunter klimatische Bedingungen (z. B. Hagel, Dürre, Niederschlag), Bodeneigenschaften (z. B. Textur, Tiefe, Stickstoffgehalt), spezifische Anbaupraktiken (z. B. Direktsaat), Unkrautbefall und Krankheitsausbrüche. Permanente Indikatoren, vor allem solche, die sich auf den Boden beziehen, liefern Landwirten Einblicke in die wichtigsten Umweltkonstanten. Umgekehrt ermöglichen Punktindikatoren die Überwachung des Echtzeitstatus einer Kulturpflanze und identifizieren Probleme wie das Fortschreiten der Krankheit, Wasserknappheit, Stickstoffmangel, Ablagerungen oder Schäden durch Eis. Diese wichtigen Informationen können von Wetterstationen und verschiedenen Sensoren, einschließlich Sensoren zur Messung des elektrischen Widerstands des Bodens, visuellen Beobachtungen und Satellitenbildern, bezogen werden. Die Integration von Bodenwiderstandsmessungen mit einer umfassenden Bodenanalyse erleichtert die genaue Beurteilung des Feuchtigkeitsgehalts. Darüber hinaus ist die Messung des Bodenwiderstands für ihre relative Einfachheit und Kosteneffizienz bekannt.

Implementierungsstrategien

Durch die Verwendung detaillierter Bodenkarten können landwirtschaftliche Erzeuger zwei unterschiedliche Strategien zur Kalibrierung der Feldeingaben anwenden:

• Der prädiktive Ansatz, der auf der Analyse statischer Indikatoren wie Bodenzusammensetzung, spezifischem Widerstand und historischen Felddaten basiert und während des gesamten Erntezyklus angewendet wird.
• Der Kontrollansatz, bei dem Daten von statischen Indikatoren während des Erntezyklus regelmäßig aktualisiert werden, und zwar durch Methoden wie:
  • Probenahme, einschließlich der Messung von Biomasse, Blattchlorophyllgehalt und Fruchtgewicht.
  • Fernerkundung, die die Messung von Parametern wie Luft- und Bodentemperatur, Luft-, Boden- und Blattfeuchtigkeit, Windgeschwindigkeit oder Stammdurchmesser ermöglicht, ermöglicht durch drahtlose Sensornetzwerke und das Internet der Dinge (IoT).
  • Proxy-Erkennung, bei der fahrzeuginterne Sensoren den Blattstatus beurteilen, was es erforderlich macht, dass der Landwirt das gesamte Feld durchquert.
  • Luft- oder Satellitenfernerkundung, einschließlich der Erfassung und Verarbeitung multispektraler Bilder zur Erstellung von Karten der biophysikalischen Parameter von Nutzpflanzen, einschließlich Krankheitsindikatoren. Luftgestützte Instrumente sind in der Lage, die Pflanzenbedeckung zu quantifizieren und zwischen Kulturpflanzen und Unkräutern zu unterscheiden.

Während Entscheidungsunterstützungsmodelle, darunter Anbausimulationen und Empfehlungsmodelle, die Big Data nutzen, Entscheidungen beeinflussen, lag die endgültige Entscheidung über den Geschäftswert und die Umweltauswirkungen traditionell beim Landwirt. Diese Rolle wird zunehmend von Systemen der künstlichen Intelligenz (KI) übernommen, die maschinelles Lernen und künstliche neuronale Netze nutzen.

Es ist von entscheidender Bedeutung, die Faktoren zu verstehen, die die Einführung oder Ablehnung der Präzisionslandwirtschaftstechnologie (PA) beeinflussen. Damit die PA-Technologie übernommen werden kann, müssen die Landwirte sie sowohl als nützlich als auch benutzerfreundlich empfinden. Externe Daten, die den wirtschaftlichen Nutzen der PA-Technologie belegen, reichen möglicherweise nicht aus, wenn die Wahrnehmung der Landwirte nicht mit diesen wirtschaftlichen Vorteilen übereinstimmt.

Implementierung von Praktiken

Fortschritte in den Informations- und Kommunikationstechnologien ermöglichen landwirtschaftlichen Erzeugern eine operativere und zugänglichere Pflanzenbewirtschaftung auf Feldebene. Die Umsetzung dieser Bewirtschaftungsentscheidungen im Pflanzenbau erfordert landwirtschaftliche Geräte, die mit der Variable-Rate-Technologie (VRT) ausgestattet sind, wie z. B. die Anpassung der Saatdichte und die Ausbringung von Stickstoff und Pflanzenschutzmitteln mit variablen Mengen (VRA).

Präzisionslandwirtschaft integriert verschiedene Technologien in landwirtschaftliche Geräte, darunter Traktoren, Sprühgeräte und Erntemaschinen:

• Positionierungssysteme wie GPS-Tracker, die Satellitensignale zur präzisen globalen Standortbestimmung nutzen;
• Geografische Informationssysteme (GIS), bestehend aus Software zur Interpretation und Analyse umfassender Datensätze;
• Landwirtschaftliche Geräte mit variabler Ausbringung, einschließlich Sämaschinen und Streuern.

Globale Akzeptanz und Entwicklung

Die Präzisionslandwirtschaft entstand Anfang der 1980er Jahre in den Vereinigten Staaten. 1985 experimentierten Forscher an der University of Minnesota mit unterschiedlichen Kalkanwendungen auf Getreidefeldern. Gleichzeitig entwickelte sich die Rasterprobenahme zu einer Praxis, die die Anwendung eines festen Rasters mit einer Probe pro Hektar beinhaltet. Diese Technik ermöglichte Ende der 1980er Jahre die Erstellung erster Eingabeempfehlungskarten für Düngemittel und pH-Anpassungen. Die anschließende Entwicklung von Ertragssensoren in Verbindung mit der Einführung von GPS-Empfängern hat die Akzeptanz dieser Systeme, die mittlerweile Millionen Hektar weltweit umfassen, schrittweise ausgeweitet.

Im Mittleren Westen der USA wird Präzisionslandwirtschaft in erster Linie mit konventionellen Landwirten in Verbindung gebracht, die auf Gewinnmaximierung ausgerichtet sind, und nicht auf nachhaltiger Landwirtschaft. Bei diesem Ansatz wird der Dünger ausschließlich dort ausgebracht, wo er benötigt wird, was durch GPS-gesteuerte Raster- oder Zonenstichproben ermittelt wird. Mit dieser Methode können Landwirte die Ausbringmengen von Düngemitteln auf einem Feld variieren, Ressourcen auf bedürftige Bereiche lenken und die Gesamtausnutzung von Düngemitteln optimieren.

Weltweit hat die Einführung der Präzisionslandwirtschaft unterschiedlich schnell Fortschritte gemacht. Zu den ersten Anwendern gehörten die Vereinigten Staaten, Kanada und Australien. In Europa leistete das Vereinigte Königreich Pionierarbeit bei der Umsetzung, gefolgt von Frankreich, das es zwischen 1997 und 1998 einführte. In Lateinamerika ist Argentinien führend, das Mitte der 1990er Jahre mit Unterstützung des National Agricultural Technology Institute die Präzisionslandwirtschaft eingeführt hat. Brasilien gründete Embrapa, ein staatliches Unternehmen, um Forschung und Entwicklung im Bereich nachhaltiger Landwirtschaft voranzutreiben. Die weitverbreitete Verfügbarkeit von GPS und variablen Ausbringungstechniken hat die Managementpraktiken der Präzisionslandwirtschaft gefestigt. Derzeit nutzen weniger als 10 % der französischen Landwirte Systeme mit variablen Tarifen, obwohl die GPS-Einführung weiter verbreitet ist. Dennoch nutzen viele Landwirte in Frankreich Präzisionslandwirtschaftsdienste, die Empfehlungskarten auf Feldebene bereitstellen.

Während digitale Technologien die Fähigkeit besitzen, landwirtschaftliche Maschinen zu revolutionieren und sowohl die Präzision als auch die Zugänglichkeit der Mechanisierung zu verbessern, bleibt die nichtmechanische Produktion in zahlreichen Ländern mit niedrigem und mittlerem Einkommen, insbesondere in Afrika südlich der Sahara, vorherrschend. Dennoch nimmt die Forschung und Einführung der Präzisionslandwirtschaft für nicht-mechanisierte Kontexte zu. Anschauliche Beispiele sind der handgehaltene Bodenscanner AgroCares, unbemannte Luftfahrzeugdienste (Drohnen) und globale Navigationssatellitensysteme (GNSS) zur Kartierung von Feldgrenzen und zur Festlegung von Landbesitzverhältnissen. Trotz dieser Fortschritte bleibt das tatsächliche Ausmaß der Nutzung digitaler Technologien bei landwirtschaftlichen Erzeugern ungewiss.

Precision Livestock Farming bietet landwirtschaftlichen Erzeugern Echtzeitunterstützung durch kontinuierliche Überwachung und Regulierung der Tierproduktivität, Umweltauswirkungen sowie Gesundheits- und Tierschutzkennzahlen. An der Infrastruktur von Nutztieren oder Ställen angebrachte Sensoren erleichtern die Klimakontrolle und verfolgen die Gesundheit, Bewegung und Bedürfnisse der Tiere. Beispielsweise ermöglichen elektronische Identifikationsetiketten (EID) an Kühen Melkrobotern den Zugriff auf eine Datenbank mit spezifischen Euterkoordinaten. Während der weltweite Verkauf von automatischen Melksystemen in letzter Zeit gestiegen ist, scheint sich ihre Einführung auf Nordeuropa zu konzentrieren und ist in Ländern mit niedrigem und mittlerem Einkommen weitgehend nicht vorhanden. Ebenso sind automatisierte Fütterungssysteme sowohl für Rinder als auch für Geflügel verfügbar, aber umfassende Daten und Belege zu deren Einführungsmustern und Einflussfaktoren sind noch begrenzt.

Obwohl die wirtschaftlichen und ökologischen Vorteile der Präzisionslandwirtschaft in China nachgewiesen wurden, liegt das Land hinter Regionen wie Europa und den Vereinigten Staaten zurück. Diese Ungleichheit wird auf das chinesische Agrarsystem zurückgeführt, das überwiegend aus kleinen Familienbetrieben besteht, was im Vergleich zu anderen Ländern zu einer geringeren Akzeptanzrate der Präzisionslandwirtschaft führt. Daher bemüht sich China aktiv um eine wirksamere Integration von Präzisionslandwirtschaftstechnologien und die Minderung der damit verbundenen Risiken, wodurch künftige inländische technologische Fortschritte in diesem Bereich gefördert werden.

Im Dezember 2014 sprach der russische Präsident vor dem russischen Parlament und plädierte für eine nationale Technologieinitiative. Diese Initiative umfasst verschiedene Unterkomponenten, darunter die FoodNet-Initiative. FoodNet skizziert mehrere Schlüsselprioritäten, unter denen die Präzisionslandwirtschaft im Vordergrund steht. Dieser Sektor ist für Russland von besonderer Bedeutung und dient als entscheidendes Instrument zur Weiterentwicklung von Elementen der Bioökonomie des Landes.

Wirtschaftliche und ökologische Auswirkungen

Präzisionslandwirtschaft umfasst per Definition die umsichtige Anwendung präziser und angemessener Mengen an Inputs wie Wasser, Dünger und Pestizide zum optimalen Zeitpunkt, um die Produktivität der Pflanzen zu steigern und die Erträge zu maximieren. Durch die Umsetzung präziser landwirtschaftlicher Managementstrategien kann der Verbrauch von Nährstoffen und anderen landwirtschaftlichen Betriebsmitteln erheblich gesenkt und gleichzeitig der Ertrag gesteigert werden. Dieser Ansatz ermöglicht es den Landwirten, durch geringere Ausgaben für Wasser, Pestizide und Düngemittel eine Kapitalrendite zu erzielen.

Ein sekundärer, umfassenderer Vorteil der gezielten Einsatzmittelanwendung betrifft die Auswirkungen auf die Umwelt. Der gezielte Einsatz von Chemikalien in angemessenen Mengen und zum richtigen Zeitpunkt kommt Nutzpflanzen, Böden und Grundwasser zugute und beeinflusst dadurch den gesamten landwirtschaftlichen Kreislauf positiv. Infolgedessen hat sich die Präzisionslandwirtschaft zu einem grundlegenden Element der nachhaltigen Landwirtschaft entwickelt und zeigt Rücksichtnahme auf Nutzpflanzen, Bodengesundheit und landwirtschaftliche Praktiker. Nachhaltige Landwirtschaft zielt darauf ab, eine kontinuierliche Nahrungsmittelversorgung zu gewährleisten und dabei die ökologischen, wirtschaftlichen und sozialen Parameter einzuhalten, die für eine langfristige Rentabilität der Produktion erforderlich sind.

Eine Veröffentlichung aus dem Jahr 2013 untersuchte das Potenzial der Präzisionslandwirtschaft zur Unterstützung von Landwirten in Entwicklungsländern wie Indien.

Präzisionslandwirtschaft verringert die Umweltbelastung durch landwirtschaftliche Praktiken durch die Verbesserung und den effizienteren Einsatz von Maschinen. Beispielsweise verringert die Implementierung von Flottendigitalisierung und GPS-Tracking-Technologien den Kraftstoffverbrauch in der Landwirtschaft. Gleichzeitig kann die Anwendung variabler Dosierungen von Nährstoffen oder Pestiziden möglicherweise den Gesamtverbrauch dieser Inputs verringern, was zu Kosteneinsparungen und einer Verringerung des schädlichen Abflusses in Gewässersysteme führt.

Global Positioning System (GPS)-Technologie minimiert auch die Bodenverdichtung durch die Einhaltung vorab festgelegter Leitlinien. Diese Praxis trägt außerdem zu einer Verkürzung der Feldeinsatzzeit bei und verringert den ökologischen Fußabdruck, der mit landwirtschaftlichen Geräten und chemischen Anwendungen verbunden ist.

Präzisionslandwirtschaft erzeugt erhebliche Mengen unterschiedlicher Sensordaten und bietet die Möglichkeit für deren Anpassung und Wiederverwendung in archäologischen und denkmalpflegerischen Bestrebungen. Diese Anwendung kann das Verständnis archäologischer Merkmale in modernen Agrarlandschaften erheblich verbessern.

Neue Technologien

Präzisionslandwirtschaft ist eine Umsetzung innovativer digitaler Landwirtschaftstechnologien. Investitionen in Höhe von mehr als 4,6 Milliarden US-Dollar flossen in Agrartechnologieunternehmen, die oft als „Agtech“-Firmen bezeichnet werden.

Robotik

Die autonome Traktorentechnologie hat seit der Jahrtausendwende eine erhebliche Entwicklung erfahren. Diese Systeme übernehmen in erster Linie landwirtschaftliche Aufgaben, wobei der Eingriff des Menschen nur in kritischen Situationen erfolgt. Der technologische Fortschritt führt zu einer weit verbreiteten Einführung autonomer Maschinen, die präzise von GPS gesteuert werden, beispielsweise für die Ausbringung von Düngemitteln und die Bodenbearbeitung. Der Drang nach technologischer Autonomie ergibt sich aus den komplexen Diagnoseanforderungen, die durch den manuellen Betrieb landwirtschaftlicher Geräte häufig nur schwer zu erfüllen sind. Darüber hinaus sind manuelle Anpassungen in Szenarien, die hohe Produktionsmengen erfordern, nicht mehr haltbar. Zu den weiteren Fortschritten gehören teilweise solarbetriebene Robotersysteme, die in der Lage sind, Unkräuter zu identifizieren und mithilfe von gezielten Herbiziddosen oder Lasern präzise zu beseitigen.

Robotersysteme werden in der Landwirtschaft für verschiedene Anwendungen eingesetzt, darunter Unkrautbekämpfung, Herbizidverteilung, Obstpflücken, Pflanzenernte sowie die Prozesse der Aussaat und Pflanzung. Derzeit werden hochentwickelte Ernteroboter entwickelt, die reife Früchte erkennen, sich an ihre einzigartigen Formen und Größen anpassen und sie vorsichtig von ihren Zweigen lösen sollen.

Unbemannte Luftfahrzeuge und Satellitenbildgebung

Sowohl Drohnen- als auch Satellitentechnologien sind integraler Bestandteil der Präzisionslandwirtschaft. Bei dieser Integration erfassen Drohnen in der Regel hochauflösende Bilder, während Satelliten umfassendere Kontextansichten liefern. Von Leichtflugzeugen aufgenommene Luftbilder können mit Satellitendaten synthetisiert werden, um zukünftige Ernteerträge vorherzusagen und dabei die aktuellen Biomassemengen auf den Feldern zu nutzen. Die Aggregation dieser Bilder erleichtert die Erstellung von Konturkarten zur Überwachung des Wasserflusses, ermöglicht die Festlegung von Aussaatstrategien mit variabler Rate und generiert Ertragskarten, die Bereiche mit unterschiedlicher Produktivität hervorheben.

Das Internet der Dinge (IoT)

Das Internet der Dinge (IoT) bezieht sich auf ein Netzwerk physischer Einheiten, die mit elektronischen Komponenten ausgestattet sind, die die Datenerfassung und -konsolidierung erleichtern. Die IoT-Implementierung wird durch die Weiterentwicklung von Sensortechnologien und spezieller Farm-Management-Software realisiert. Landwirte können beispielsweise spektroskopische Methoden einsetzen, um den Stickstoff-, Phosphor- und Kaliumgehalt in Gülle zu quantifizieren, einem Stoff, der für seine inhärente Variabilität bekannt ist. Anschließend kann der Boden gescannt werden, um Bereiche zu identifizieren, in denen das Vieh bereits uriniert hat, und eine gezielte Düngerausbringung nur an den Mangelstellen zu ermöglichen. Durch diese präzise Anwendung kann der Düngemittelverbrauch um bis zu 30 % gesenkt werden. Bodenfeuchtesensoren ermitteln optimale Zeiträume für die Fernbewässerung von Pflanzen. Bewässerungssysteme können so programmiert werden, dass sie die Bewässerungsseiten von Baumstämmen wechseln und sich so an die Pflanzenanforderungen und Niederschlagsmengen anpassen.

Technologische Innovationen reichen über den Pflanzenanbau hinaus und umfassen auch Tierschutzanwendungen. Nutztiere können mit internen Sensoren ausgestattet werden, um den Säuregehalt des Magens zu überwachen und Verdauungsstörungen zu erkennen. Externe Sensoren überwachen Bewegungsmuster, um die Gesundheit und körperliche Verfassung der Rinder zu beurteilen, Verletzungen zu identifizieren und optimale Brutzeiten festzulegen. Die von diesen Sensoren gesammelten umfassenden Daten können aggregiert und analysiert werden, um signifikante Trends und Muster zu erkennen.

Darüber hinaus können Überwachungstechnologien die Effizienz der Imkerei steigern. Honigbienen sind von erheblicher wirtschaftlicher Bedeutung und leisten durch die Bestäubung zahlreicher Nutzpflanzenarten einen wesentlichen landwirtschaftlichen Dienst. Die Gesundheit einer Honigbienenkolonie kann mithilfe drahtloser Temperatur-, Luftfeuchtigkeits- und CO2-Sensoren überwacht werden, was zu einer verbesserten Bienenproduktivität beiträgt und frühzeitige datengesteuerte Warnungen vor potenziellen Bedrohungen für das Überleben des Bienenstocks liefert.

Anwendungen für mobile Geräte

Anwendungen für Smartphones und Tablets gewinnen in der Präzisionslandwirtschaft zunehmend an Bedeutung. Moderne Smartphones sind mit zahlreichen nützlichen Anwendungen wie Kameras, Mikrofonen, GPS-Funktionen und Beschleunigungsmessern ausgestattet. Darüber hinaus werden spezielle Anwendungen für verschiedene landwirtschaftliche Zwecke entwickelt, darunter Feldkartierung, Tierverfolgung und die Erfassung von Wetter- und pflanzenspezifischen Daten. Diese Geräte bieten Portabilität, Kosteneffizienz und erhebliche Rechenleistung.

Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen wird häufig in unbemannte Luftfahrzeuge, Robotersysteme und Geräte für das Internet der Dinge integriert. Diese Integration erleichtert die Aufnahme von Daten aus jeder dieser unterschiedlichen Quellen. Anschließend verarbeiten Computersysteme diese Informationen und übermitteln entsprechende Anweisungen an die Geräte zurück. Diese Fähigkeit ermöglicht es Robotern, präzise Düngermengen abzugeben, und ermöglicht es IoT-Geräten, optimale Wassermengen direkt in den Boden zu bringen. Darüber hinaus kann maschinelles Lernen Landwirten zeitnahe Vorhersagen liefern, beispielsweise zur Konzentration des pflanzenverfügbaren Stickstoffs im Boden, und so Düngestrategien unterstützen. Mit der zunehmenden Digitalisierung der Landwirtschaft wird maschinelles Lernen zu einem grundlegenden Element für eine effiziente und präzise Landwirtschaft und verringert gleichzeitig die Abhängigkeit von manueller Arbeit.

Ausbildung in Präzisionslandwirtschaft

Der Agrarsektor, einschließlich seiner Lehrkräfte, befindet sich noch im Anfangsstadium der Einführung von Präzisionslandwirtschaftstechnologien. Dieser technologische Fortschritt hat die Perspektive gefördert, dass von der Industrie vorangetriebene Innovationen Forschungs- und Bildungsinitiativen leiten sollten und nicht umgekehrt. Pädagogen in der Präzisionslandwirtschaft stehen häufig vor der Herausforderung, die umfangreichen Fragen zu beantworten, die im Rahmen von Unterrichtsveranstaltungen wie Unterrichtsräumen, Konferenzen, Workshops und Feldtagen gestellt werden. Während die Grundprinzipien und Konzepte der Präzisionslandwirtschaft oft intuitiv und leicht verständlich sind, hat sich die praktische Ausbildung, die für die Nutzung ihrer Technologien erforderlich ist, als wesentlich komplexer erwiesen.

Konferenzen

• InfoAg-Konferenz
• Europäische Konferenz zur Präzisionslandwirtschaft (ECPA) (alle zwei Jahre)
• Internationale Konferenz für Präzisionslandwirtschaft (ICPA) (alle zwei Jahre)

Quellen

Quellen

Dieser Artikel integriert Inhalte, die aus einem freien Werk stammen, das unter CC BY-SA 3.0 lizenziert ist (Lizenzerklärung/Genehmigung). Der Text stammt aus In Brief to The State of Food and Agriculture 2022 – Leveraging Automation in Agriculture for Transforming Agrifood Systems, veröffentlicht von der Ernährungs- und Landwirtschaftsorganisation (FAO).

Notizen

Medien zum Thema Präzisionslandwirtschaft bei Wikimedia Commons

• Präzisionslandwirtschaft, IBM