Smart Farming erweitert mit Sensoren, Apps und Hightech-Maschinen die Möglichkeiten auf dem Feld und im Stall. Wir zeigen, wie die hier gesammelten Daten die Landwirtschaft revolutionieren.
Nach rund 7.500 Jahren Ackerbau und Viehhaltung befindet sich die mitteleuropäische Landwirtschaft heute mitten in einer neuen historischen Umwälzungen ihrer Geschichte: Die Digitalisierung verändert mit der Vernetzung unterschiedlicher Maschinen, der Anwendung von Cloud-Systemen, Big Data und Robotik nahezu alle bisher etablierten Wertschöpfungsketten. Die Liste technischer Lösungen für die Landwirtschaft 4.0 wird dabei ständig länger: Sie reicht von Drohnen, die Felder beobachten, über Roboter, die Kühe melken, bis hin zu selbstfahrenden Traktoren. Auch wenn viele Entwicklungen noch am Anfang stehen: In einer repräsentativen BitKom-Umfrage gaben 53 Prozent der befragten Landwirte an, bereits heute digitale Anwendungen im Sinne der Landwirtschaft 4.0 zu nutzen, hauptsächlich in Form von Fütterungsautomaten und Hightech-Landmaschinen.
Smart Farming, also die Automatisierung mit Hilfe digitaler Systeme in der Landwirtschaft, erspart Landwirten Arbeit und Zeit, erhöht ihre Effizienz und Wettbewerbsfähigkeit, verringert Umweltbelastungen und unterstützt einen nachhaltigen Umgang mit Pflanzen und Tieren. Um Arbeitsvorgänge digital zu vernetzen und so zu optimieren, ist es wichtig, dass Landwirte eine Vielzahl von Informationen, beispielsweise über Boden, Pflanzen, Tiere und Wetter, im Blick behalten. Diese Daten müssen gesammelt, optimal aufbereitet und mit intelligenter Software ausgewertet werden. Damit verbunden sind auch steigende Anforderungen an das Datenmanagement sowie an Daten- und Rechtssicherheit.
Die Grundlage für Datenerhebungen auf dem Feld und im Stall bilden Bordcomputer, mobile Erfassungsgeräte, Satelliten und Sensoren. Im Bereich der Feldbewirtschaftung ist die Anbringung von Sensoren an Landmaschinen bislang am weitesten verbreitet. Dabei sammeln beispielsweise Sensoren von Traktoren alle relevanten Daten die bei der Arbeit mit Ihnen auf dem Feld anfallen. Stickstoffsensoren können zudem über Lichtquellen die Blattfärbungen messen und so Dünger teilflächenspezifisch verteilen. Die Messdaten aus den verschiedensten Quellen können so gesammelt und ausgewertet werden. In der Folge können zum Beispiel exakte „Applikationskarten“ für Dünger und Saatgut an einen Computer in der Fahrerkabine zurückgeschickt werden. Dabei erhält das am Traktor angehängte Streugerät in Echtzeit Befehle zur präzisen Abgabe von Pflanzenschutz- und Düngemitteln. Über ein Cloud-System können unterschiedliche Geräte miteinander kommunizieren und ihre Arbeitsschritte optimal ergänzen – der Landwirt behält in der entsprechenden Software in Echtzeit den Überblick und kann die Prozesse effizienter steuern. Eine exakte Feldbewirtschaftung wird auch durch geodatenbasierte Lenksysteme und Korrektursignale an Hightech-Landmaschinen möglich, die genau in der Spur bleiben und zentimetergenau arbeiten.
Auch Agrardrohnen können bei der Feldanalyse zum Einsatz kommen. Luftbilder und spezielle „Multispektralkameras“, die auf Drohnen befestigt werden, erkennen Unregelmäßigkeiten im Acker und unterstützen so die teilflächenspezifische Behandlung des Feldes. Ähnliche Funktionen erfüllen Sensoren auf Feldrobotern, die gerade entwickelt werden. Sie fahren autonom über Felder. Mit den Daten der Sensoren können sie in Zukunft in Echtzeit Unkraut entfernen. Auch aus dem Weltall werden verstärkt Daten für die Landwirtschaft erhoben werden. Dabei erkunden Satelliten die entsprechenden Felder und übermitteln genaue Daten über den Zustand von Feldfrüchten, die Feuchtigkeit von Ackerböden und den zu erwarteten Ernteertrag. Eine Software analysiert diese Informationen. Auf dieser Basis kann der Landwirt Ertragsprognosen erstellen, Ertragsrisiken und Schadensfälle abschätzen und den Einsatz von Dünge- und Pflanzenschutzmitteln optimieren.
Der Digitalisierungsfortschritt hat auch in der Stallplanung Einzug gehalten. Die bekannteste Smart-Farming-Anwendung in der Viehhaltung ist das automatische Melksystem. Auf Basis von Laser, Ultraschall und Kamerasensoren schließt sich das Melkgeschirr ohne manuelle Hilfe am Euter der Kuh an. Ein Sensor erkennt zudem, wann der Milchfluss nachlässt und gibt dem Geschirr das Signal sich vom Euter zu lösen. Melkroboter beschleunigen nicht nur den Melkvorgang, sondern erhöhen auch die Milchmenge im Schnitt um sieben Prozent. Zusätzlich gibt es digitale Programme zum tierindividuellen Monitoring: Sensoren, die am Ohr oder Halsband des Tieres angebracht werden, messen eine Vielzahl von Daten, die ausgewertet an ein Monitoringprogramm im Computer, Tablet oder Smartphone weitergegeben werden. Landwirte erhalten dadurch täglich Angaben zum Gewicht, dem Fress- und Bewegungsverhalten oder der Melkzeit und Milchmenge jedes einzelnen Tieres. Die sensorgestützte Überwachung misst auch Verhaltensänderungen und erkennt Krankheit, Brunst, Geburten oder problematische Situationen frühzeitig. Der Bauer kann dadurch im Ernstfall sofort reagieren. Dass die Prozessdaten automatisierter Systeme auch dem Tierwohl zugutekommen, zeigen zudem Lösungen aus dem Bereich der Fütterung: Automaten setzen die Futtermittel auf die zweite Nachkommastelle genau zusammen und gewährleisten damit die optimale Fütterung.
Weitere Sensoren im Stall halten die Prozessdaten technischer Anlagen wie Fütter- und Melkautomaten fest. Auch Helligkeit und Klima lassen sich sensorgestützt einstellen, beispielsweise durch intelligente Jalousien. Für die Reinigung von Ställen erfassen Robotersysteme oft mit Ultraschallsensoren Abstände zu Wänden, Boxen und allem, was sich bewegt. So können sie den gesamten Stall entmisten, ohne anzuecken und ohne die Tiere beim Fressen, Schlafen oder Ausruhen zu stören.
Die zukünftige Massenkommunikation der Sensoren ist in hohem Maße von der Qualität des Internets abhängig, da die gesammelten Daten an ein landwirtschaftliches Analysesystem in Form einer Cloud geliefert und dort verarbeitet werden. Der Transport landwirtschaftlicher Daten in die Cloud und zurück ist nur mit schnellem und flächendeckendem Internet, höchster Zuverlässigkeit und geringer Latenz möglich. Zudem müssen Software und Analysesysteme darauf ausgerichtet sein, im Krisenfall oder bei Hackerangriffen zu funktionieren. Auch die Sicherheit der Daten und die Wahrung der Datenhoheit muss gewährleistet sein – handelt es sich doch um Betriebsdaten, die weitergeleitet werden. Daher ist eine solide Vertrauensbasis zwischen Dienstleister und Landwirt besonders wichtig.
