1.3 Wie funktioniert Precision Farming
1.3 Precision Farming
Smart Farming, Digital Farming und Precision Farming – Begriffe, Konzepte und Unterschiede
Einleitung
Die Digitalisierung der Landwirtschaft wird häufig mit Begriffen wie Precision Farming, Smart Farming oder Digital Farming beschrieben. Obwohl diese Begriffe im allgemeinen Sprachgebrauch oft synonym verwendet werden, unterscheiden sie sich sowohl hinsichtlich ihrer Zielsetzung als auch ihres technischen Umfangs.
Für Landwirte, Berater und Entwickler digitaler Agrarsysteme ist eine klare Begriffsdefinition von großer Bedeutung. Nur wenn die jeweiligen Konzepte verstanden werden, lassen sich moderne Technologien wie Agrardrohnen, GNSS-Navigation, Sensorik oder Künstliche Intelligenz zielgerichtet einsetzen.
Dieses Kapitel erläutert die wichtigsten Konzepte und zeigt ihre Zusammenhänge.
Die Entwicklung der digitalen Landwirtschaft
Die Landwirtschaft war über Jahrtausende durch Erfahrungswissen geprägt. Entscheidungen über Aussaat, Düngung oder Ernte basierten hauptsächlich auf Beobachtungen, Erfahrung und lokalen Gegebenheiten.
Mit der Einführung satellitengestützter Navigation, moderner Sensorik und digitaler Informationssysteme begann ein grundlegender Wandel. Heute stehen große Mengen an Messdaten zur Verfügung, die eine objektive Bewertung einzelner Pflanzen oder Teilflächen ermöglichen.
Dieser Wandel bildet die Grundlage der digitalen Landwirtschaft.
Was bedeutet Digital Farming?
Digital Farming beschreibt die vollständige Digitalisierung landwirtschaftlicher Prozesse.
Dabei werden sämtliche verfügbaren Informationen digital erfasst, gespeichert, verarbeitet und dokumentiert.
Hierzu gehören unter anderem:
- Betriebsdaten
- Maschinendaten
- Wetterinformationen
- Bodendaten
- Satellitendaten
- Drohnendaten
- Ertragskarten
- GIS-Daten
- Sensormessungen
Das Ziel besteht darin, Entscheidungen auf Basis aktueller Daten zu treffen und gleichzeitig sämtliche Arbeitsabläufe nachvollziehbar zu dokumentieren.
Digital Farming umfasst somit den gesamten landwirtschaftlichen Betrieb.
Typische Anwendungen
- digitale Ackerschlagkartei
- elektronische Düngebilanzen
- GPS-gestützte Maschinenführung
- Farm-Management-Systeme
- digitale Dokumentation
- Cloud-Plattformen
- Betriebscontrolling
Digital Farming beschreibt somit die Digitalisierung des gesamten Betriebes.
Was bedeutet Precision Farming?
Precision Farming wird häufig mit Präzisionslandwirtschaft übersetzt.
Im Mittelpunkt steht die möglichst präzise Bewirtschaftung einzelner Teilflächen.
Dabei gilt der Grundsatz:
Nicht jede Fläche benötigt die gleiche Behandlung.
Jedes Feld besitzt Unterschiede hinsichtlich
- Bodenstruktur
- Feuchtigkeit
- Nährstoffversorgung
- Pflanzenentwicklung
- Schädlingsbefall
- Ertragspotenzial
Precision Farming versucht diese Unterschiede zu erkennen und individuell zu berücksichtigen.
Hierzu werden moderne Technologien eingesetzt:
- RTK-GNSS
- Agrardrohnen
- Satellitenbilder
- Bodensensoren
- Wetterstationen
- Vegetationsindizes
- GIS-Systeme
Dadurch entstehen Applikationskarten, anhand derer Maschinen Betriebsmittel teilflächenspezifisch ausbringen können.
Typisches Beispiel
Früher:
Ein gesamtes Feld erhielt:
- dieselbe Düngermenge
- dieselbe Wassermenge
- dieselbe Pflanzenschutzbehandlung
Heute:
Sensoren erkennen Unterschiede innerhalb des Feldes.
Nur dort, wo tatsächlich Bedarf besteht,
werden
- Dünger
- Wasser
- Pflanzenschutzmittel
gezielt eingesetzt.
Dies reduziert Kosten und Umweltbelastung gleichermaßen.
Was bedeutet Smart Farming?
Smart Farming geht einen Schritt weiter.
Während Precision Farming den Menschen bei Entscheidungen unterstützt,
übernimmt Smart Farming zunehmend automatisierte Prozesse.
Typische Komponenten:
- IoT-Sensoren
- autonome Maschinen
- Robotik
- künstliche Intelligenz
- Cloud-Plattformen
- Echtzeitkommunikation
- Edge Computing
Hier kommunizieren verschiedene Systeme miteinander.
Beispielsweise:
- Eine Wetterstation erkennt Trockenheit.
- ↓
- Bodensensoren bestätigen geringe Bodenfeuchte.
- ↓
- Die Drohne überprüft den Pflanzenbestand.
- ↓
- Eine Software berechnet den Bewässerungsbedarf.
- ↓
- Das Bewässerungssystem startet automatisch.
Der Mensch überwacht den Prozess lediglich noch.
Vergleich der Konzepte
|
Merkmal |
Digital Farming |
Precision Farming |
Smart Farming |
|
Digitalisierung |
✓ |
teilweise |
✓ |
|
Teilflächenspezifische Bewirtschaftung |
– |
✓ |
✓ |
|
Sensorik |
optional |
✓ |
✓ |
|
GNSS |
optional |
✓ |
✓ |
|
Drohnen |
optional |
✓ |
✓ |
|
Automatisierung |
gering |
mittel |
hoch |
|
KI-Unterstützung |
selten |
teilweise |
häufig |
|
Autonome Maschinen |
– |
optional |
✓ |
Die Rolle von Agrardrohnen
Agrardrohnen verbinden alle drei Konzepte.
Im Bereich Digital Farming liefern sie digitale Bild- und Sensordaten.
Im Precision Farming ermöglichen sie die präzise Analyse einzelner Teilflächen.
Im Smart Farming werden ihre Daten Bestandteil automatisierter Entscheidungsprozesse.
Dadurch gehören UAV-Systeme heute zu den wichtigsten Datenerfassungssystemen moderner Landwirtschaft.
Praxisbeispiel
Ein Landwirt möchte Stickstoff möglichst effizient einsetzen.
Ohne Precision Farming:
Das gesamte Feld wird gleichmäßig gedüngt.
Mit Precision Farming:
Die Drohne erstellt einen NDVI-Index.
↓
Vegetationszonen werden erkannt.
↓
Die Software erzeugt eine Applikationskarte.
↓
Der Düngerstreuer erhält digitale Sollwerte.
↓
Nur die tatsächlich benötigte Düngermenge wird ausgebracht.
Das Ergebnis:
- geringerer Düngerverbrauch
- niedrigere Kosten
- höhere Erträge
- geringere Umweltbelastung
Bedeutung von Open Source
In den vergangenen Jahren gewinnen Open-Source-Lösungen zunehmend an Bedeutung.
Hierzu zählen insbesondere:
- ArduPilot
- PX4
- INAV
- OpenDroneMap
- QGroundControl
- Mission Planner
- QGIS
Sie ermöglichen auch kleineren Betrieben, leistungsfähige Precision-Farming-Systeme aufzubauen, ohne vollständig auf proprietäre Software angewiesen zu sein.
Gerade Forschungseinrichtungen, Hochschulen und technisch interessierte Anwender profitieren von der hohen Flexibilität und Transparenz dieser Systeme