Steigende Umweltschutz- und Effizienzanforderungen beschäftigen die Landwirte. Welche Möglichkeiten bietet die Digitalisierung, um sie bei der naturnahen Grünlandbewirtschaftung zu unterstützen?
Umwelt- und Klimaschutz beschäftigen auch die Landwirtschaft zusehends. Gleichzeitig steigt der Kostendruck. Somit entstehen neue Produktionsverfahren und die traditionellen müssen in diesem Wettbewerb bestehen. Keine Frage: Keine leichte Sache!
Ein Beispiel der traditionellen und umweltfreundlichen Landbewirtschaftung ist die grünlandbasierte Milcherzeugung in Mittelgebirgsregionen in Deutschland. Neben der Erzeugung hochwertiger Lebensmittel trägt sie zum Erhalt wichtiger Ökosysteme bei. Dadurch steigen auch der Erholungswert und die Attraktivität der Region.
Digitale Hilfsmittel sind Trumpf
Um diese wertvolle Bewirtschaftung zukunftsfähig zu gestalten, sind die Landwirte auf Hilfsmittel angewiesen. Besonders interessiert sind sie an einer Lösung, die ihnen präzise die Erntemenge vorhersagt. Für die Vorratshaltung und Futterplanung ist es wichtig, frühzeitig Kaufentscheidungen treffen zu können. Hinzu kommen Beiträge zum Umweltschutz und zur effizienten Betriebsführung, die ganz oben auf der Anforderungsliste stehen.
Das 2020 ins Leben gerufene Forschungsprojekt „DiWenkLa“ arbeitet zur Erreichung dieser Ziele eng mit Esri und Bio-Landwirt:innen aus der Region Südschwarzwald zusammen. In der Modellregion sind die zu überwindenden Herausforderungen anzutreffen. Um sie zu überwinden, ist gemeinsam ein Geo-Workflow zur präzisen Grünlandertragsprognose entwickelt worden.
Dazu misst der Landwirt mit einem sogenannten Rising Plate Meter die Höhe des Grasbestandes an unterschiedlichen Feldpositionen. Aus den Koordinaten leitet die Anwendung automatisch die Region der Messung ab und der Landwirt wählt den Messzeitpunkt sowie die Bestandszusammensetzung.
Diese Informationen sind entscheidend für eine präzise Ertragsprognose. Aus einer hinterlegten Datenbank wählt die Anwendung anschließend eigenständig die passende Prognosegleichung. Damit wird abschließend die Erntemenge prognostiziert und als Ertragskarte dargestellt. Sie zeigt detailliert, wie viel Gras der Landwirt in welchem Teil der Fläche ernten kann.
Damit kann er den Futtervorrat für den Winter planen und hohe Einkaufspreise vermeiden. Zusätzlich kann er eine ressourceneffiziente und umweltschonende Bewirtschaftung umsetzen. Zum Beispiel indem er die Ausbringung des Düngers an die Fruchtbarkeit des Bodens anpasst. Das bedeutet: Die Geoinformation bietet einen direkten Mehrwert für die praktische Landwirtschaft und leistet einen Beitrag für den Umwelt- und Klimaschutz.
Im nächsten Schritt werden in die Vorhersage Drohnenaufnahmen und Wetterdaten einbezogen. Für die Verarbeitung dieser großen Datenmenge bietet die KI vielversprechende Möglichkeiten. Nicht nur zu diesem Zweck wird sie in der Landwirtschaft bereits vielfach eingesetzt.
