Neue Ansätze für die Präzisionslandwirtschaft
In diesem Winter konnte Disy zwei neue BMEL-Forschungsprojekte starten. In den Projekten FuzzyFarmer und iFAROS entwickelt Disy zusammen mit Partnern intelligente Lösungen für die Digitalisierung der Landwirtschaft.
Gleich zwei Forschungsprojekte im Bereich Präzisionslandwirtschaft (engl.: Precision Farming oder auch Smart Farming) konnte Disy Ende 2018 starten. Beide Projekte werden am Lehrstuhl für „Verfahrenstechnik in der Pflanzenproduktion“ von Prof. Dr. Hans-Werner Griepentrog an der für Agrarwissenschaften renommierten Universität Hohenheim koordiniert.
Inhaltlich geht es um die Kombination von leistungsfähiger Sensorik und intelligenter Software zur Entscheidungsunterstützung mit dem Ziel, die teilflächenspezifische Düngung zu verbessern. So sollen in Abhängigkeit von Faktoren, wie dem aktuellen Wachstumszustand der Feldfrüchte, der Bodengüte, der Bodenfeuchte oder auch der aktuellen lokalen Wettervorhersagen, die Stickstoffgaben bei der Düngung genauer auf die aktuellen Gegebenheiten angepasst werden als heutzutage möglich. Dieses „Precision Farming“ spart nicht nur teuren Dünger, sondern schont auch das Grundwasser.
Projekt FuzzyFarmer entwickelt Algorithmus für optimierte Stickstoffdüngung
Im Projekt „Optimierte Stickstoffdüngung durch mehrparametrische Datenfusion und präzise Applikation in Echtzeit (FuzzyFarmer)“ arbeitet Disy neben den Agrarwissenschaftlern aus Hohenheim mit der Universität Chemnitz zusammen, die intelligente Steueralgorithmen auf Basis der „Fuzzylogik“ implementiert, sowie mit den Agrarberatern von Hanse Agro, dem Landmaschinenhersteller RAUCH und mit YARA, einem internationalen Düngemittelproduzenten, der auch einen Sensor zur Bewertung des Stickstoffernährungszustands eines Pflanzenbestands anbietet.
Das Projekt zielt darauf ab, das Fachwissen und die Erfahrungen des Landwirts bzw. des Agrarberaters zu nutzen, um einen Algorithmus für die optimierte Stickstoffdüngung je Teilgabe zu konstruieren. Dieser Algorithmus soll während des Düngevorgangs mehrere relevante Parameter für die Entscheidungsfindung über die optimale Düngerdosierung automatisiert verknüpfen. Dabei wird ein Echtzeitsensor für die Biomasseermittlung in Kombination mit anderen georeferenzierten und kartierten Parametern genutzt.
Der Algorithmus gibt eine optimierte Lösung für einen bestimmten Schlag, Zeitpunkt sowie bestimmte Standortbedingungen aus. Außerdem wird der Prototyp eines Applikationssystems mit Sensorik und Düngerstreuer gebaut, das in Echtzeit mit Hilfe des generierten Algorithmus Sensor- und Karteninformationen für eine präzise und kleinräumige Düngerverteilung nutzt. Das zugrundeliegende Erfahrungswissen der Fachleute wird in Form von Entscheidungsregeln mit sogenannten „unscharfen Begriffen“ formuliert. Dazu wird die in der Steuer- und Regelungstechnik weitverbreitete „Fuzzylogik“ genutzt.
Projekt iFAROS fokussiert auf moderne cloudbasierte IT-Ansätze
Die internationale Projektkooperation „Decision Support for Optimized Site-Specific Fertilization based on Multi-source Data and Standardized Tools (iFAROS)“ umfasst neben Disy und der Universität Hohenheim die Firma AgroPlanning, einen spanischen Software-Spezialisten für Präzisionslandwirtschaft, die belgische Firma PERDUM, einen Anbieter für mobile Automatisierungslösungen, wie komplexe softwaregesteuerte Landmaschinen, sowie Agroscope, das Schweizer Kompetenzzentrum zum Thema landwirtschaftliche Forschung.
Während FuzzyFarmer den Durchstich mit einer sehr praxisnahen, ganzheitlichen Komplettlösung (Hardware, Software und Beratungswissen) anstrebt, konzentriert sich iFAROS auf die Software-Aspekte und die Möglichkeiten intelligenter Datenanalysen. Ebenfalls am Beispiel der optimierten Stickstoffdüngung für Winterweizen geht es hier um die Entwicklung einer cloudbasierten, intelligenten Middleware mit Datenanalyse-Fähigkeiten, auf deren Basis eine bessere Entscheidungsunterstützung für die Betriebsführung möglich werden soll. Die Software nutzt die Daten der Landmaschine, interagiert mit dem Farm-Management-Informationssystem und erzeugt schlussendlich optimierte Applikationskarten für die N-Düngung.
Idealerweise kann sogar ein „lernendes System“ erzeugt werden, das aus den Aktivitäten und Ergebnissen der Vorjahre Einsichten für aktuelle Entscheidungen gewinnt. Zentrale Voraussetzung für den Datenaustausch ist der ISOBUS – das ist der geläufige Name für landtechnische Datenbus-Anwendungen, die konform zur ISO-Norm 11783 sind. Diese definiert sowohl physikalische Eigenschaften, wie Stecker und Leitungen, als auch die Art der Teilnehmer und die Datenformate und Schnittstellen des Netzwerkes beim landwirtschaftlichen Datenaustausch.
Disy entwickelt Lösungen für landwirtschaftliches Datenmanagement und Datenanalyse
In beiden Projekten arbeitet Disy als Spezialist für Management und Analyse von Geodaten an Fragen der effizienten, cloudbasierten Zusammenführung und intelligenten Auswertung von Sensor- und Maschinendaten, Karten und Nutzereingaben, der Multisensorfusion und der benutzerfreundlichen Schnittstellen. Dabei spielen auch Satelliten- und Wetterdaten eine zentrale Rolle. Es kommen sowohl klassische Methoden der Geoinformatik und des Geo-Data-Warehousing zum Einsatz als auch modernste Big-Data-Werkzeuge wie Docker und Rancher für die containerbasierte Virtualisierung.
Förderung durch das Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft
Die Forschungsprojekte FuzzyFarmer und iFAROS laufen jeweils drei Jahre. Sie werden mit Mitteln des Bundesministeriums für Ernährung und Landwirtschaft (BMEL) gefördert und von der Bundesanstalt für Landwirtschaft und Ernährung (BLE) als Projektträger betreut. iFAROS steht im Kontext der europäischen Forschungskooperation ICT-Agri, die das Ziel verfolgt, die Forschung zur Digitalisierung in der europäischen Landwirtschaft voranzubringen.
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