Smart Farming
Wireless IoT Technologien und der Mobilfunkstandard 5G ermöglichen neue Lösungen für die landwirtschaftliche Produktion.
Für die M2M Kommunikation der autonomen Maschinen und Roboter ist die schnelle Übertragung großer Datenmengen in Echtzeit erforderlich.
Technologien für das Smart Farming
Ob auf dem Feld, in der Viehwirtschaft oder bei der Nutzung von Landmaschinen – seit der Einführung der fünften Mobilfunkgeneration eröffnen sich für Landwirte in vielen Bereichen neue Perspektiven. Denn mit dem hochleistungsfähigen Mobilfunk können alle für das Internet der Dinge (IoT) erforderlichen Geräte wie Sensoren, Tracking-Systeme, Drohnen, Computer oder Smartphones gleichzeitig ausgestattet werden. Im Zusammenspiel mit der Cloud, Big Data, Künstlicher Intelligenz, hochauflösender Bilderkennung, Robotik, Satellitentechnik und GPS kann Farming smarter und damit nachhaltiger und effizienter werden.
Grundvoraussetzung für die Kommunikation von Maschine zu Maschine (M2M) beim Smart Farming ist eine ausreichende Kommunikationsfähigkeit der eingesetzten autonomen Maschinen und Fahrzeuge auf der Basis von 5G. Dadurch können große Datenmengen in Echtzeit und fast ohne Verzögerung übertragen werden.
Digitale Vernetzung sichert die landwirtschaftliche Produktion
Schon kleinste Abweichungen im Produktionsprozess können in der Lebensmittelherstellung zu großen Qualitätsverlusten führen. Das gilt insbesondere für Lebensmittel, die sofort weiterverarbeitet werden müssen – wie zum Beispiel Milch. Daher sind ganzheitliche Ansätze zur dauerhaften Analyse aller kritischen Werte notwendig.. Die Lösung lautet: Digitale Vernetzung von Geräten, Maschinen und Systemen.
So erhält der Landwirt beispielsweise wichtige Daten zu Bodenverhältnissen, Gesundheitszustand des Milchviehs, Wettervorhersagen oder Reifegrad der Pflanzen, die zuverlässig bei der Risikoabschätzung helfen. Gleichzeitig lassen sich auf diese Weise Prozesse vereinfachen und effizienter und planbarer gestalten.
Drei Pilotprojekte und realisierte Anwendungen zeigen im Folgenden das Potenzial und die vielfältigen Einsatzmöglichkeiten von neuen Technologien auf dem Feld und im Stall auf. Dabei steht vor allem die Automatisierung von sich regelmäßig wiederholenden Arbeitsabläufen im Zentrum der Digitalisierungsmaßnahmen.
Technologien für das Smart Farming
Ob auf dem Feld, in der Viehwirtschaft oder bei der Nutzung von Landmaschinen – seit der Einführung der fünften Mobilfunkgeneration eröffnen sich für Landwirte in vielen Bereichen neue Perspektiven. Denn mit dem hochleistungsfähigen Mobilfunk können alle für das Internet der Dinge (IoT) erforderlichen Geräte wie Sensoren, Tracking-Systeme, Drohnen, Computer oder Smartphones gleichzeitig ausgestattet werden. Im Zusammenspiel mit der Cloud, Big Data, Künstlicher Intelligenz, hochauflösender Bilderkennung, Robotik, Satellitentechnik und GPS kann Farming smarter und damit nachhaltiger und effizienter werden.
Grundvoraussetzung für die Kommunikation von Maschine zu Maschine (M2M) beim Smart Farming ist eine ausreichende Kommunikationsfähigkeit der eingesetzten autonomen Maschinen und Fahrzeuge auf der Basis von 5G. Dadurch können große Datenmengen in Echtzeit und fast ohne Verzögerung übertragen werden.
Digitale Vernetzung sichert die landwirtschaftliche Produktion
Schon kleinste Abweichungen im Produktionsprozess können in der Lebensmittelherstellung zu großen Qualitätsverlusten führen. Das gilt insbesondere für Lebensmittel, die sofort weiterverarbeitet werden müssen – wie zum Beispiel Milch. Daher sind ganzheitliche Ansätze zur dauerhaften Analyse aller kritischen Werte notwendig.. Die Lösung lautet: Digitale Vernetzung von Geräten, Maschinen und Systemen.
So erhält der Landwirt beispielsweise wichtige Daten zu Bodenverhältnissen, Gesundheitszustand des Milchviehs, Wettervorhersagen oder Reifegrad der Pflanzen, die zuverlässig bei der Risikoabschätzung helfen. Gleichzeitig lassen sich auf diese Weise Prozesse vereinfachen und effizienter und planbarer gestalten.
Drei Pilotprojekte und realisierte Anwendungen zeigen im Folgenden das Potenzial und die vielfältigen Einsatzmöglichkeiten von neuen Technologien auf dem Feld und im Stall auf. Dabei steht vor allem die Automatisierung von sich regelmäßig wiederholenden Arbeitsabläufen im Zentrum der Digitalisierungsmaßnahmen.
Für die M2M Kommunikation der autonomen Maschinen und Roboter ist die schnelle Übertragung großer Datenmengen in Echtzeit erforderlich.
Gezielte Unkrautbekämpfung
Im Schweizer Forschungsprojekt „Verbesserung der Schweizer Agrarproduktion durch Digitalisierung“ wird Unkraut mittels 5G-fähigen Drohnen lokalisiert und vernichtet.
Reduzierung von Pestiziden
Der Stumpfblättrige Ampfer, auch Blacke genannt, ist ein Unkraut. Mit ihren großen Blättern und tiefen Pfahlwurzeln verdrängt sie benachbarte Nutzpflanzen. Sie bildet bis zu 60.000 Samen, die bis zu 20 Jahre keimfähig bleiben. Auch Kühe können bei der Beseitigung nicht helfen: Wie alle Ampferplanzen enthält die Blacke Oxalsäure. Daher fressen die Tiere sie nicht. Besonders der Getreideanbau ist betroffen. Der Ertrag von Landwirten schrumpft. Bislang wurde das Unkraut aufwendig von Hand oder durch den großflächigen Einsatz von Pflanzenschutzmitteln beseitigt. Dies soll sich in Zukunft ändern.
Forscher der Ostschweizer Fachhochschule (OST) arbeiten gemeinsam mit fenaco, Agroscope, Sunrise UPC und Huawei an einem Innosuisse-Projekt zur gezielten Bekämpfung der Blacke mit Drohnen und Landwirtschaftsrobotern.
Reduzierung von Pestiziden
Der Stumpfblättrige Ampfer, auch Blacke genannt, ist ein Unkraut. Mit ihren großen Blättern und tiefen Pfahlwurzeln verdrängt sie benachbarte Nutzpflanzen. Sie bildet bis zu 60.000 Samen, die bis zu 20 Jahre keimfähig bleiben. Auch Kühe können bei der Beseitigung nicht helfen: Wie alle Ampferplanzen enthält die Blacke Oxalsäure. Daher fressen die Tiere sie nicht. Besonders der Getreideanbau ist betroffen. Der Ertrag von Landwirten schrumpft. Bislang wurde das Unkraut aufwendig von Hand oder durch den großflächigen Einsatz von Pflanzenschutzmitteln beseitigt. Dies soll sich in Zukunft ändern.
Forscher der Ostschweizer Fachhochschule (OST) arbeiten gemeinsam mit fenaco, Agroscope, Sunrise UPC und Huawei an einem Innosuisse-Projekt zur gezielten Bekämpfung der Blacke mit Drohnen und Landwirtschaftsrobotern.
Im Schweizer Forschungsprojekt „Verbesserung der Schweizer Agrarproduktion durch Digitalisierung“ wird Unkraut mittels 5G-fähigen Drohnen lokalisiert und vernichtet.
Die Blacke erreicht eine Wuchshöhe von zwischen 50 und 120 Zentimetern und verdrängt Nutzpflanzen.
Effiziente Unkrautbekämpfung dank 5G-Konnektivität
Die Wiese wird mit einer Drohne hochauflösend fotografiert und die Bilddaten via 5G-Netz in eine Cloud übertragen. Möglich wird die Datenübertragung durch ein eingebautes Funkmodul. Eine Software mit künstlicher Intelligenz analysiert die Bilder und erstellt aus den Daten eine hochauflösende Karte.
Durch maschinelles Lernen erkennt das Programm Blacken in verschiedenen Wachstumsstadien und berechnet deren Koordinaten zentimetergenau. Die Daten werden an einen Roboter auf dem Feld übermittelt. Der Roboter navigiert via GPS zum Unkraut auf dem Feld. Jede einzelne Pflanze wird via Spot Spraying umweltschonend und effizient beseitigt.
Ausblick: Umweltschonender Pflanzenschutz
Laut den Forschern der OST kann der Einsatz von Robotik den Herbizidverbrauch um bis zu 90 Prozent reduzieren. Das reicht den Wissenschaftlern allerdings nicht aus: Ein weiteres Ziel dese Projekts ist der vollständige Verzicht auf Pflanzenschutzmittel. Als Alternative könnte heißes Wasser dienen. Das wäre vor allem für Bio-Betriebe interessant, könnte aber auch von konventionellen Bauern genutzt werden.
Wie wirkungsvoll Heißwasser im Kampf gegen die Blacke ist, müssen weitere Versuche mit Feldrobotern zeigen. Eines ist sicher: Die Blacke ist erst der Anfang. Das Ziel ist komplette Bestandsaufnahme aller Pflanzen einer Wiese. So wäre in Zukunft eine Ausweitung der Lösung auf weitere Unkräuter möglich.
Effiziente Unkrautbekämpfung dank 5G-Konnektivität
Die Wiese wird mit einer Drohne hochauflösend fotografiert und die Bilddaten via 5G-Netz in eine Cloud übertragen. Möglich wird die Datenübertragung durch ein eingebautes Funkmodul. Eine Software mit künstlicher Intelligenz analysiert die Bilder und erstellt aus den Daten eine hochauflösende Karte.
Durch maschinelles Lernen erkennt das Programm Blacken in verschiedenen Wachstumsstadien und berechnet deren Koordinaten zentimetergenau. Die Daten werden an einen Roboter auf dem Feld übermittelt. Der Roboter navigiert via GPS zum Unkraut auf dem Feld. Jede einzelne Pflanze wird via Spot Spraying umweltschonend und effizient beseitigt.
Ausblick: Umweltschonender Pflanzenschutz
Laut den Forschern der OST kann der Einsatz von Robotik den Herbizidverbrauch um bis zu 90 Prozent reduzieren. Das reicht den Wissenschaftlern allerdings nicht aus: Ein weiteres Ziel dese Projekts ist der vollständige Verzicht auf Pflanzenschutzmittel. Als Alternative könnte heißes Wasser dienen. Das wäre vor allem für Bio-Betriebe interessant, könnte aber auch von konventionellen Bauern genutzt werden.
Wie wirkungsvoll Heißwasser im Kampf gegen die Blacke ist, müssen weitere Versuche mit Feldrobotern zeigen. Eines ist sicher: Die Blacke ist erst der Anfang. Das Ziel ist komplette Bestandsaufnahme aller Pflanzen einer Wiese. So wäre in Zukunft eine Ausweitung der Lösung auf weitere Unkräuter möglich.
Die Blacke erreicht eine Wuchshöhe von zwischen 50 und 120 Zentimetern und verdrängt Nutzpflanzen.
Monitoring von Pflanzen
Das Fraunhofer IFF hat die Lösung HawkSpex entwickelt, welche die Pflanzengesundheit mittels Spektralanalysen erfasst. Aufwendige Laboranalysen entfallen.
Pflanzen-Monitoring mit Softsensoren
Das Fraunhofer Institut für Fabrikbetrieb und -automatisierung IFF erforscht moderne Sensoriklösungen für die Landwirtschaft. Ziel ist die Steigerung der ökologischen Nachhaltigkeit und Effizienz. Das Ergebnis ist die Technologie „HawkSpex“, eine adaptive smarte Sensorik. Diese erfasst den Pflanzenzustand ohne Laboranalysen. Die Technologie wurde im Projekt „BigGrape“ im Weinbau erprobt.
Im Mittelpunkt der Lösung stehen Softsensoren, beziehungsweise virtuelle Sensoren. Diese entstehen aus der Verbindung aus Hardware- Sensoren und softwaretechnischen Auswertungen mit Methoden des maschinellen Lernens. Sie erfassen nicht nur die für das menschliche Auge sichtbare Licht, sondern auch Infrarot- und Ultraviolett-Strahlung.
Intelligente Spektralanalysen erfassen die Pflanzengesundheit
Bei der Spektralanalyse wird das von den Nutzpflanzen abgegebene Lichtspektrum erfasst. Es entsteht ein „spektraler Fingerabdruck“. Auf dessen Basis berechnet ein mathematischer Algorithmus die stoffliche Zusammensetzung der Pflanzen. Je nach Gesundheitszustand bilden diese unterschiedliche Stoffe, welche mit der Spektralanalyse sichtbar werden. Auch andere Parameter, wie eine Unterversorgung mit Wasser oder ein Schädlingsbefall werden dank der nicht-invasiven Messung des Pflanzenstoffwechsels erkannt.
Landwirtschaftsbetriebe steigern Erträge mit Sensorik
Die auf künstlicher Intelligenz basierende Datenauswertung hilft Agrarbetrieben dabei, die Pflanzengesundheit und Produktivität zu steigern. Die KI kann gesunde und kranke Pflanzen voneinander unterscheiden. Der Landwirt kann gezielt betroffene Pflanzen behandeln, bewässern oder düngen. Ein weiterer Vorteil von HawkSpex: Die intelligente Softsensorlösung ist flexibel konfigurierbar und passt in alle landwirtschaftlichen Geräte und Anlagen wie zum Beispiel Erntemaschinen, Drohnen oder Kleinflugzeuge. Auch bereits vorhandene Sensoren und deren Daten können in das System integriert werden.
Monitoring der Gesundheitsdaten
Im Projekt „DigiMilch“ der Bayerischen Landesanstalt für Landwirtschaft erfassen Sensoren den Gesundheitszustand von Tieren. Krankheitsanzeichen lösen Warnungen an die Landwirte aus. Nutztiere sind mit Sensoren ausgestattet, welche die Tiergesundheit überwachen.
Kranke Nutztiere mit Technologie frühzeitig erkennen
Das Herdenmanagement ist für viele Landwirte eine enorme Herausforderung. Die Produktivität der Nutztiere und der wirtschaftliche Erfolg bei der Milcherzeugung hängt vom Gesundheitszustand der Tiere ab. Häufig erkennen Landwirte kranke Tiere zu spät. Digitale Anwendungen können bei der Sammlung, Überwachung und Analyse von Gesundheitsdaten unterstützen und die Nutztierhalter frühzeitig warnen.
Nutztierüberwachung in Echtzeit mit Sensorik
Ausgangspunkt sind Sensorsysteme im Ohr, am Hals oder am Fuß (Pedometer) der Tiere. Diese Systeme messen kontinuierlich Parameter wie Liegedauer, Stehzeiten, Anzahl der Schritte, Zeit des Wiederkauens, Fresszeit, Körpertemperatur und Anzahl der Trinkzyklen. Die Daten werden in Echtzeit auf das Handy oder den Computer des Landwirts übermittelt und von Assistenzsystemen mit Künstlicher Intelligenz analysiert. Bei Unregelmäßigkeiten schlägt das System sofort Alarm: Beispielsweise können längere Liegezeiten und eine verminderte Bewegungsaktivität ein frühzeitiges Krankheitsindiz sein.
Ein Absinken der Körpertemperatur, Verminderung der Wiederkautätigkeit oder Änderungen in der Bewegungsaktivität des Tieres sind Anzeichen für eine bevorstehende Kalbung. Darüber hinaus gibt es spezielle Brunsterkennungssysteme, die das typische Verhalten brünstiger Kühe erkennen.
Digitales Herdenmanagement mit KI optimiert
Landwirte haben zudem die Möglichkeit ihre Daten nicht nur auf dem Betriebscomputer vor Ort abzuspeichern, sondern auch überbetrieblich vernetzte Systeme zu nutzen. So können dritte Personen wie externe Zuchtorganisationen oder Berater auf die Daten zugreifen – sofern sie eine entsprechende Berechtigung haben.
Mit Künstlicher Intelligenz können die immer größer werdenden Datennetze ausgewertet und Rückschlüsse auf Veränderungen bei Einzeltieren und dem gesamten Nutztierbestand gezogen werden. Auch Fütterungsfehler oder Fruchtbarkeitsminderungen werden frühzeitig erkannt. So leistet die Künstliche Intelligenz einen wichtigen Beitrag zur Verbesserung des digitalen Herdenmanagements.
Kranke Nutztiere mit Technologie frühzeitig erkennen
Das Herdenmanagement ist für viele Landwirte eine enorme Herausforderung. Die Produktivität der Nutztiere und der wirtschaftliche Erfolg bei der Milcherzeugung hängt vom Gesundheitszustand der Tiere ab. Häufig erkennen Landwirte kranke Tiere zu spät. Digitale Anwendungen können bei der Sammlung, Überwachung und Analyse von Gesundheitsdaten unterstützen und die Nutztierhalter frühzeitig warnen.
Nutztierüberwachung in Echtzeit mit Sensorik
Ausgangspunkt sind Sensorsysteme im Ohr, am Hals oder am Fuß (Pedometer) der Tiere. Diese Systeme messen kontinuierlich Parameter wie Liegedauer, Stehzeiten, Anzahl der Schritte, Zeit des Wiederkauens, Fresszeit, Körpertemperatur und Anzahl der Trinkzyklen. Die Daten werden in Echtzeit auf das Handy oder den Computer des Landwirts übermittelt und von Assistenzsystemen mit Künstlicher Intelligenz analysiert. Bei Unregelmäßigkeiten schlägt das System sofort Alarm: Beispielsweise können längere Liegezeiten und eine verminderte Bewegungsaktivität ein frühzeitiges Krankheitsindiz sein.
Ein Absinken der Körpertemperatur, Verminderung der Wiederkautätigkeit oder Änderungen in der Bewegungsaktivität des Tieres sind Anzeichen für eine bevorstehende Kalbung. Darüber hinaus gibt es spezielle Brunsterkennungssysteme, die das typische Verhalten brünstiger Kühe erkennen.
Digitales Herdenmanagement mit KI optimiert
Landwirte haben zudem die Möglichkeit ihre Daten nicht nur auf dem Betriebscomputer vor Ort abzuspeichern, sondern auch überbetrieblich vernetzte Systeme zu nutzen. So können dritte Personen wie externe Zuchtorganisationen oder Berater auf die Daten zugreifen – sofern sie eine entsprechende Berechtigung haben.
Mit Künstlicher Intelligenz können die immer größer werdenden Datennetze ausgewertet und Rückschlüsse auf Veränderungen bei Einzeltieren und dem gesamten Nutztierbestand gezogen werden. Auch Fütterungsfehler oder Fruchtbarkeitsminderungen werden frühzeitig erkannt. So leistet die Künstliche Intelligenz einen wichtigen Beitrag zur Verbesserung des digitalen Herdenmanagements.
Im Projekt „DigiMilch“ der Bayerischen Landesanstalt für Landwirtschaft erfassen Sensoren den Gesundheitszustand von Tieren. Krankheitsanzeichen lösen Warnungen an die Landwirte aus. Nutztiere sind mit Sensoren ausgestattet, welche die Tiergesundheit überwachen.
Zukunft des Smart Farming
Innovative Smart Farming Applikationen wie die des Innosuisse-Projekts erproben den zukünftigen Einsatz von Smart Farming Maschinen.
Weitere Smart Farming Anwendungen in der Praxis
Die Vielzahl an verfügbaren neuen Technologien lassen schon heute auf einigen Höfen die Vision von Smart Farming Wirklichkeit werden: Mähdrescher bestellen selbstständig während der Ernte den Transporter und übermitteln den Standort, wohin das Erntegut geliefert werden soll. Fütterungs- und Melkroboter übernehmen Aufgaben im Stall. Während der Fahrt sammeln sie wichtige Daten, beispielsweise zur Futtermenge, und übermitteln diese an den Computer oder das Smartphone des Landwirten.
Einige Bauern düngen auch ihre Felder mit Hilfe von GPS-Systemen. Das System lokalisiert den Standort des Traktors und verhindert, dass außerhalb des Feldes oder doppelt gedüngt wird.
Ausblick: 5G Anwendungen in der Landwirtschaft
Bereits heute werden digitale Technologien auf der Basis von 5G in einigen Agrarbetrieben eingesetzt.
Pilotprojekte aus Forschung und Entwicklung zeigen: In Zukunft wären weitere Anwendungsszenarien in der Landwirtschaft denkbar – beispielsweise smarte Bewässerungssysteme, welche die Bodenfeuchtigkeit erkennen oder Roboter, die Unkraut auf dem Feld identifizieren und vorausschauend, präzise und kostensparend bekämpfen. Auch die Ernte könnte in Zukunft vollautomatisch erfolgen. So nützt Smart Farming den Verbrauchern, der Umwelt, den Tieren und nicht zuletzt den Landwirten selbst.
Aber: Die digitale Revolution in der Landwirtschaft hat gerade erst begonnen. Um das Ziel – eine vollständig digitalisierte Landwirtschaft – zu erreichen, sind noch viele Schritte notwendig. Oberste Priorität hat dabei die Entwicklung in anderen Bereichen, um beispielsweise die rechtlichen Voraussetzungen für das autonome Fahren von Landmaschinen zu schaffen. Für diese ist ungeklärt, wer bei einem Unfall haftet.