¶ Sensordaten
Sensordaten in der Landwirtschaft beziehen sich auf die Messwerte, die durch den Einsatz verschiedener Sensoren erfasst werden können, um landwirtschaftliche Prozesse, Umweltbedingungen oder den Zustand von Pflanzen, Tieren und Böden zu überwachen. Diese Daten können von unterschiedlichen Sensoren stammen, wie etwa Bodenfeuchtesensoren, Temperatursensoren, Kameras, Wetterstationen, GPS-Modulen oder Infrarotsensoren und dienen zur Optimierung landwirtschaftlicher Tätigkeiten. Die erfassten Daten können lokal gespeichert oder per Telemetrie in Echtzeit übertragen und verarbeitet werden. Zudem hat der Großteil der Landwirte keine genauen Informationen über die exakte Menge und die Qualität der Grundfuttermittel. Um dem entgegenzuwirken, können unterschiedliche Sensoren eingesetzt werden, die die Inhaltsstoffe der Futtermittel beispielsweise mit Nahinfrarotspektroskopie analysieren (Abb.1). Mit den dadurch gewonnenen Sensordaten können unter Anderem die Inhaltsstoffe des Erntegutes analysiert und dadurch die Rationen in der Fütterung besser angepasst werden.
¶ Beschreibung
Sensordaten haben in der modernen Landwirtschaft eine zunehmend wichtige Rolle übernommen und sind eine wichtige Grundlage für Landwirtschaft 4.0 und Precision Farming [1]. Sensordaten sind Daten, die von Sensoren erfasst werden. Ein Sensor ist ein technisches Bauteil, das physikalische oder chemische Eigenschaften und/oder deren Änderungen in elektrische Signale umwandelt. Diese Signale werden dann von einem Computer oder einem anderen Gerät verarbeitet. Sie ermöglichen es Landwirten präzisere und datengetriebene Entscheidungen zu treffen, die nicht nur den Ertrag steigern, sondern auch die Ressourceneffizienz und Nachhaltigkeit verbessern können. Zu den häufigsten Anwendungen gehören:
Bodenfeuchtemessung: Sensoren messen die Feuchtigkeit im Boden, um eine effiziente Bewässerung zu ermöglichen und den Wasserverbrauch zu minimieren [2].
Nährstoffmonitoring: Sensoren, die den Nährstoffgehalt des Bodens überwachen, unterstützen die gezielte Düngung und tragen zur Verbesserung der Bodenqualität bei [3].
Wetterstationen: Sensoren messen klimatische Bedingungen wie Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Windgeschwindigkeit und Niederschlag, die für die Vorhersage von Erntezeiten und die Entscheidung über Pflanzenschutzmaßnahmen wichtig sind [4].
Pflanzengesundheit: Kamerasysteme und Multispektralsensoren werden verwendet, um den Gesundheitszustand von Pflanzen zu überwachen. So können frühe Anzeichen von Krankheiten oder Schädlingen rechtzeitig erkannt und behandelt werden [5].
Ertragssensoren und Inhaltsstoffmessung: Es werden NIR (Nahinfrarotspektroskopie)- Sensoren eingesetzt, um über die Messung des reflektierten Lichts und einem Abgleich mit hinterlegten Kalibrationskurven Rückschlüsse auf die Inhaltsstoffe und die Qualität der produzierten Grundfuttermittel zu ermöglichen.
Bewegungs-/ Aktivitätssensoren: Vor allem im Tierbereich können solche Sensoren eingesetzt werden, um Informationen über beispielsweise den Gesundheitszustand einer Kuh oder den Zeitpunkt einer anstehenden Brunst zu ermöglichen [7].
Durchflusssensoren: Sie dienen zur Erfassung und Dokumentation von beispielsweise der Durchflussrate bei der organischen Düngung.
Temperatur- und Luftfeuchtesensoren: Sie können in Stallungen zur Klimasteuerung eingesetzt werden.
Sensorunterstützte Lenkautomatisierung: Sie ermöglichen den Einsatz von beispielsweise automatischen Lenksystemen auf Schleppern oder Erntemaschinen.
Kamerasysteme: Sie können zur Tierüberwachung oder Erkennung von Verhaltensauffälligkeiten eingesetzt werden.
Sensorik in der Lagertechnik: Man kann sie z. B. zur Überwachung von Getreidefeuchte in Silos nutzen.
¶ Beispiel
Ein Landwirt nutzt einen NIR-Sensor am Feldhäcksler, um während der Silomaisernte die Inhaltsstoffe des Ernteguts zu analysieren (z. B. Trockenmasse, Rohprotein, Stärke). Gleichzeitig liefert das Lenksystem GPS-Daten zur exakten Position auf der Fläche. Das Zusammenspiel dieser Informationen erlaubt:
eine präzise Rationsplanung in der Fütterung,
die Ertragsermittlung je Teilfläche,
und eine Qualitätsbewertung des Grundfutters.
Die Daten werden in Echtzeit über ein Telemetriemodul an eine Onlineplattform übertragen und anschließend in einem Farm-Management-Informationssystem (FMIS) gespeichert und visualisiert.
Ein weiteres Beispiel ist die automatische Bodenfeuchteüberwachung mit Sensornetzwerken, die ihre Daten über LoRaWAN an den Hofserver senden. So kann gezielt und wassersparend bewässert werden, was Kosten senkt und Umweltressourcen schont.
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Vorteile
Der Einsatz von Sensordaten in der Landwirtschaft bietet zahlreiche Vorteile:
Effizienzsteigerung: Durch präzise Datenerhebung können Ressourcen wie Wasser, Düngemittel und Pflanzenschutzmittel zielgerichtet und sparsam eingesetzt werden [6].
Kostenreduktion: Der effiziente Einsatz von Ressourcen spart nicht nur Kosten, sondern trägt auch zur Rentabilität der landwirtschaftlichen Produktion bei [4].
Nachhaltigkeit: Durch die optimierte Nutzung von Ressourcen und die Reduktion von Umweltbelastungen fördert die Präzisionslandwirtschaft eine nachhaltigere Landwirtschaft [3].
Ertragssteigerung: Durch die kontinuierliche Überwachung können Probleme frühzeitig erkannt und behoben werden, was zu einer Verbesserung der Ernteerträge führt [2].
¶ Herausforderungen:
Trotz der zahlreichen Vorteile gibt es auch einige Herausforderungen bei der Nutzung von Sensordaten:
Anschaffungskosten: Die Anschaffung und Wartung von Sensoren und Analysegeräten erfordert anfängliche Investitionen, die für kleinere Betriebe eine Hürde darstellen können [5].
Datenmanagement und Analyse: Die große Menge an gesammelten Daten erfordert leistungsstarke Software und Systeme, die in der Lage sind, diese effizient zu verarbeiten und nutzbar zu machen [6].
Integration der Systeme: Verschiedene Sensoren und Technologien müssen miteinander kompatibel sein, um die Datensammlung und -verarbeitung zu optimieren [4].
IT-Kompetenz: Der Umgang mit digitalen Tools erfordert Schulungen oder externe Dienstleister.
Datensicherheit & Rechteverwaltung: Klärung von Datenhoheit und Zugriffsrechten innerhalb des Betriebes und mit Dritten.
¶ Fazit
Sensordaten sind ein unverzichtbares Werkzeug in der Präzisionslandwirtschaft. Sie ermöglichen eine genaue Überwachung von Pflanzen, Böden und Umweltbedingungen und helfen dabei, Ressourcen effizienter zu nutzen, die Erträge zu steigern und die Nachhaltigkeit zu fördern. Die Herausforderungen in Bezug auf Kosten, Datenmanagement und Systemintegration stellen jedoch weiterhin eine Barriere für die flächendeckende Nutzung dar. Mit fortschreitender Technologie und verbesserter Datenanalyse wird der Einsatz von Sensordaten in der Landwirtschaft jedoch weiter an Bedeutung gewinnen.
¶ Anwendungsbereich
Reale Nährstoffgehalte von Gülle mit Harvest Lab 3000 dokumentieren
Brunstüberwachung schnell und einfach mit dem CowManager System
Vitaler Start ins Leben: MooCall ruft zu zeitiger Geburtshilfe
Herdengesundheit mit Medria FarmLife überwachen
Bewässerungsentscheidungen im Kartoffelbau per Bodensensor erleichtern
¶ Quellen
- Aussagefähige Sensordaten sind wichtige Grundlage für Industrie 4.0
- Precision Agriculture for Sustainability and Environmental Protection
- Precision agriculture and sensor technologies
- Future Directions of Precision Agriculture
- Precision agriculture - A worldwide overview
- Technologies for precision agriculture
- Digitale Anwendungen für das Herdenmanagement in der Milchviehhaltung
¶ Weiterführende Quellen
- Nahinfrarotspektroskopie als schnelle, zuverlässige und kostengünstige Methode
- Was kann NIRS in der Landwirtschaft leisten
- Inhaltsstoffe und Frischegrad per Smartphone-Scan ermitteln
- Digitale Landwirtschaft: IT für Acker und Stall
- Ertragsermittlung im Mähdrescher- Ertragsmessgeräte für die lokale Ertragsermittlung
¶ Autoren*innen
Philipp Krautkrämer, B. Sc., Projektmitarbeiter EFSW, LVAV Hofgut Neumühle