Hans Eisenmann-Akademie: Präzisionslandwirtschaft in Forschung und Praxis
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Böden sind heterogen, die Gehälter verschiedener Nährstoffe, wie Stick- und Kohlenstoff variieren stark – und das auf kleinster Fläche. Ackerschläge werden jedoch überwiegend einheitlich bewirtschaftet. Dadurch kommt es zu schwankenden Erträgen je nach Bodenregion und angebauter Pflanzenart. Prof. Kurt-Jürgen Hülsbergen forscht am Lehrstuhl für Ökologischen Landbau und Pflanzenbausysteme der Technischen Universität München (TUM) unter anderem an digitalen Methoden zur Erfassung teilflächenspezifischer Erträge und den pflanzenbaulichen Grundlagen für die teilflächenspezifische Düngung.
YieldXperts
Im Rahmen dieser Forschung ist das Start-Up YieldXperts entstanden. Bei YieldXperts werden satellitenbasierte Remote Sensing Analysen genutzt, um pflanzenspezifische Biomasse, Ertrag und Umweltauswirkungen zu erfassen. Die Arbeit im Start-Up geschieht in Zusammenarbeit mit der Hochschule Weihenstephan-Triesdorf (HSWT). Prof. Franz Leßke der Fakultät Bioingenieurwissenschaften an der HSWT erklärt: „In YieldXperts spielt die Informatik an vielen Stellen eine wichtige Rolle: in der Vorverarbeitung, Datenanalyse und Evaluation. Außerdem ist es in die Produkte integriert, z.B. bei der Auswertung der Algorithmen zur Nährstoffmanagement-Software.“.
Das Start-Up zielt darauf ab, kostengünstige Technologien für Landwirtschaft und Trinkwasserschutz anzubieten. So können Ursachen von Ertragsunterschieden ermittelt und Erträge modelliert werden. Darüber hinaus soll die satellitenbasierte Datenerhebung durch Erkennung von Nitratrisikoflächen zum Trinkwasserschutzmanagement beitragen. „Wir setzen hierbei auf Satellitendaten, da sie besonders kostengünstig sind, und skalieren können.“, erklärt Dr. Martin Mittermayer, Mitgründer von YieldXperts.
Managementempfehlungen und Ertragsmodellierung
Durch die genauen Analysen von Ackerflächen können gemeinsam mit den Landwirtinnen und Landwirten gezielte Managementempfehlungen entwickelt werden. Martin Mittermayer führt aus: „Kleinräumige Unterschiede in Erträgen können durch variable Bodeneigenschaften, aber auch Managementmaßnahmen wie der vorigen Nutzung der Flächen entstehen. Durch unsere Analysen können wir diese Hoch- und Niedrigsertragszonen identifizieren und dann spezifisch den Humus in Niedrigsertragszonen anreichern.“.
Über Bodeneigenschaften und Managementhistorie hinaus ist auch die angebaute Pflanzenart ein entscheidender Faktor in der Ertragsmodellierung. Auch hier zeigt sich die Stärke der Satellitendaten: „Neben anderen Methoden wie Mähdreschern, Handschnitten und traktormontierten Sensorsystemen sind Satellitendaten besonders kosteneffizient und erzielen hoch qualitative Datensätze.“, erläutert Ludwig Hagn von YieldXperts.
Auch im Trinkwasserschutz finden die Analysen von YieldXperts Anwendung. Mit der Datenerhebung könne der Bodenstickstoff-Vorrat spezifisch ermittelt werden, so Johannes Schuster, der dritte Mitgründer von YieldXperts. Durch eine auf diesen Vorrat angepasste Düngung wäre eine Einsparung von 10-50 kg Stickstoff pro Hektar möglich.
„Bodenfruchtbarkeit nachhaltig erhöhen“
Prof. Hülsbergen, Prof. Leßke, Martin Mittermayer, Ludwig Hagn und Johannes Schuster betonen, dass es dabei nicht nur um Erträge in der Gegenwart ginge, sie wollen auch die Bodenfruchtbarkeit für nachfolgende Generationen erhöhen.
Zurzeit werden vor allem die Analysen zum Trinkwasserschutz genutzt, aber auch die weiteren Module werden weiterentwickelt und sollen bald in der Praxis Anwendung finden.
Referenten:
- Prof. Kurt-Jürgen Hülsbergen, Inhaber des Lehrstuhls für Ökologischen Landbau und Pflanzenbausysteme, TUM
- Prof. Frank Leßke, Software Engineering and Data Analysis, HSWT
- Dr. Martin Mittermayer, Postdoc am Lehrstuhl für Ökologischen Landbau und Pflanzenbausysteme, TUM
- Ludwig Hagn, Doktorand am Lehrstuhl für Ökologischen Landbau und Pflanzenbausysteme, TUM
- Johannes Schuster, Doktorand am Lehrstuhl für Ökologischen Landbau und Pflanzenbausysteme, TUM
Folgende Termine der Hans Eisenmann-Akademie:
19.12.2024 Regenerative Landwirtschaft und Biostimulantien
30.01.2025 Computer Vision und KI in der Landwirtschaft