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Auflistung nach Schlagwort "Precision Agriculture"

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  • Konferenzbeitrag
    Ableitung von homogenen Managementzonen anhand von Vegetationsindizes im Kleegras
    (42. GIL-Jahrestagung, Künstliche Intelligenz in der Agrar- und Ernährungswirtschaft, 2022) Reuter, Tobias; Nahrstedt, Konstantin; Jarmer, Thomas; Trautz, Dieter
    Kleegras hat eine entscheidende Bedeutung als Fruchtfolgeglied im Ökologischen Landbau und als Futter. Bedingt durch Heterogenitäten im Boden entwickelt sich der Bestand über die Vegetationsperiode hinweg ungleichmäßig, sodass sich Bereiche mit unterschiedlicher Biomasseproduktion herausbilden. Ein teilflächenspezifisches Management angepasst an diese Unterschiede kann Grundlage für effizientere Ressourcennutzung sein. Daher wurden auf einer ökologischen Kleegrasfläche drohnengestützt Bilddaten aufgenommen und Vegetationsindizes berechnet. Die Abschätzung der Biomasse mit Vegetationsindizes war zu einem früheren Aufnahmetermin ungenauer als zu einem späteren Zeitpunkt. Korrelationsmodelle zwischen den Vegetationsindizes und der Biomasse zeigten zu den beiden späteren Terminen einen höheren Zusammenhang als zum ersten Aufnahmezeitpunkt. Dabei konnten mit dem NDVI bzw. NGRDI am letzten Termin die höchsten Korrelationen mit Werten um 0,5 erzielt werden. Basierend auf den Indizes wurde die Fläche in drei Zonen eingeteilt. Die Zonierung variierte je nach Termin und Index. Dennoch war es möglich, einen Bereich mit hoher Biomasseproduktion zu identifizieren. Die Einteilung in Managementzonen konnte demnach erfolgreich durchgeführt werden, besonders geeignet waren NDVI, NGDRI und RGBVI.
  • Konferenzbeitrag
    Automatisierte Erkennung von Gruppenaktivitätsverhalten von Schweinen in der Aufzucht mithilfe von KI-Kamerasystemen
    (43. GIL-Jahrestagung, Resiliente Agri-Food-Systeme, 2023) Kühnemund, Alexander; Recke, Guido
    Kameras zur Überwachung von Tieren und Tierverhalten sind schon häufig Thema bisheriger Untersuchungen gewesen und werden in Zukunft stetig wachsende Bedeutung haben. Ein Nachteil von Liegeverhaltensbeobachtungen war die Notwendigkeit menschlicher Arbeit bei der Identifikation liegender Tiere. Diese Untersuchung zeigt, dass eine automatische Erkennung von Bewegungen durch ein System künstlicher Intelligenz eine Lösung für dieses Problem sein kann. Mit einer Erfolgsrate von über 90 % konnten liegende und aktive Tiere als solche identifiziert werden. Im Rahmen des Projektes „5G-Agrar – Nachhaltige Landwirtschaft“ wurde dieser Fall untersucht und liefert für zukünftige Automatisierungen wichtige Erkenntnisse.
  • Konferenzbeitrag
    Development of a minimalistic low-cost UAV platform for simple airborne measurements
    (Informatik in der Land-, Forst- und Ernährungswirtschaft 2017, 2017) Bruns, Benjamin
    For specific tasks in field phenotyping, e.g., georeferencing of new experimental plots for upcoming observations, there is the need of simple, often short-termed airborne measurements. For this scenario we developed a minimalistic low-cost UAV platform. This platform can be easily adapted to different sensor setups. Due to its price and simplicity it can be constructed multiple times and so be used simultaneously. A first version of our flexible UAV software framework (“SimpleUavAdapter”) is available and first test flights with simple measurements have been completed successfully. To further simplify the execution of GPS-triggered measurement tasks the development of a lightweight scheduling component (“FuRIOS client agent”) is planned.
  • Konferenzbeitrag
    Erfassung von Bestandsheterogenität im Kleegras mithilfe von drohnengestützten RGB- und Multispektraldaten
    (41. GIL-Jahrestagung, Informations- und Kommunikationstechnologie in kritischen Zeiten, 2021) Reuter, Tobias; Nahrstedt, Konstantin; Wittstruck, Lucas; Jarmer, Thomas; Kühling, Insa; Trautz, Dieter
    Klee-Gras-Bestände haben eine große Bedeutung als Futterpflanzen sowie als Stickstoffquelle. Die Bestandszusammensetzung aus Klee und Gras verändert sich je nach Bodenbedingung (Stickstoffversorgung, Wasserhaltekapazität, Boden-pH etc.) und Bewirtschaftungsform mit der Zeit. UAV-gestützte Bilddaten sind eine effektive Möglichkeit, um Heterogenität im Pflanzenbestand zu erkennen. Diese können die Grundlage für ein teilflächenspezifisches Management bilden. Zu diesem Zweck wurden auf einer ökologisch bewirtschafteten Kleegrasfläche in Belm bei Osna-brück, die sich in eine gedüngte und ungedüngte Teilfläche aufteilt, zu mehreren Terminen im Frühjahr und Sommer drohnengestützte RGB- und Multispektralbilder aufgenommen. Räumliche und temporale Heterogenitäten, welche vermutlich auf Bodenunterschiede zurückzuführen sind, konnten mithilfe von Vegetationsindizes aus den Bilddaten des Kleegrasbestandes ermitteln werden. Aufgrund der Trockenheit im Frühsommer 2020 wurde im Laufe des Untersuchungszeitraums ein Anstieg des Kleeanteils festgestellt. Ein Unterschied zwischen der gedüngten und ungedüngten Variante war nicht an allen Terminen nachweisbar.
  • Konferenzbeitrag
    Multilokale Modellierung der Bestandesentwicklung von Kleegrasgemengen mittels Leaf Area Index (LAI) und multispektralen Drohnendaten
    (43. GIL-Jahrestagung, Resiliente Agri-Food-Systeme, 2023) Nahrstedt, Konstantin; Reuter, Tobias; Vergara Hernandez, Maria; Trautz, Dieter; Jarmer, Thomas
    Kleegrasgemenge kennzeichnen sich durch ihre ausgeprägte Heterogenität. Im Hinblick auf die Einsatzmöglichkeit als Futterpflanze sind dabei mögliche Einflüsse auf das Biomasseauf­kommen zu berücksichtigen. Biomassebestimmungen sind jedoch zeit- und kostenintensiv. Mittels punktuellen Messungen des Blattflächenindex (engl. LAI) kann das Pflanzenwachstum stichproben­artig ohne größeren Aufwand bestimmt werden. Unter Einsatz von UAV-basierten Bilddaten ist folglich eine Übertragbarkeit auf den gesamten Bestand möglich. Im Zuge dessen wurden auf drei ökologisch bewirtschafteten Kleegrasflächen im Raum Osnabrück zu je zwei Terminen der LAI sowie drohnengestützte Multispektralbilder aufgenommen. Mithilfe der daraus abgeleiteten Vegetation­s­indizes zeichnete sich bei der Modellierung des LAI für den NDVI ein Abfall in der Modellgüte zwischen den beiden Terminen ab, während der NDRE eine verbesserte Genauigkeit aufwies. Ferner wirkten sich auch die Flächenanteile von Klee und Gras auf die Modellgüte aus.
  • Konferenzbeitrag
    Ökonomische Parameter in Precision Agriculture - strukturelle Anforderungen und Wirkungen in Deutschland
    (39. GIL-Jahrestagung, Digitalisierung für landwirtschaftliche Betriebe in kleinstrukturierten Regionen - ein Widerspruch in sich?, 2019) Waltmann, Maximilian; Gindele, Nicola; Doluschitz, Reiner
    In den letzten 20 Jahren hat sich die Agrarwissenschaft im Rahmen der Technikfolgenabschät-zung u.a. auch vornehmlich mit Techniken in den Bereichen der teilflächenspezifischen Be-wirtschaftung, Parallelfahrsystemen und automatischen Melksystemen befasst und deren öko-nomisches Einsparpotenzial und Einfluss auf die Landwirtschaft in Deutschland analysiert. Im vorliegenden Beitrag wird der Einfluss von Drohnen, autonomer Robotik, intelligenten Syste-men und Sensoren in der Tierhaltung näher betrachtet. Mittels neun Experteninterviews wurde evaluiert, welche ökonomischen Potenziale durch den Einsatz dieser Techniken geschaffen werden und welche Einflüsse sie auf die Landwirtschaft haben. Zentrale Ergebnisse dieser Interviews sind, dass die Landwirtschaft durch den Einsatz dieser Systeme eine bedeutende Veränderung erfahren wird und sich technische Konzepte, wie sie heute verwendet werden, stark verändern oder gar völlig verschwinden werden. Ein spezifisches ökonomisches Einspar-potenzial konnte keiner der Experten nennen, jedoch gehen sie davon aus, dass alle Verfah-renstechniken sowohl enormes ökonomisches als auch ökologisches und soziales Potenzial mit sich bringen. Strukturelle Veränderungen finden vor allem in den Bereichen der Flurgestal-tung, Arbeitskräftestruktur und durch die Auslagerung von speziellen Funktionen statt. Ziel des Einsatzes von Precision Agriculture muss es sein, dass Prozesse entlang der Wertschöp-fungskette transparenter aufgezeichnet werden und die individuelle Bewirtschaftung von Pflanzen und Tieren weiter steigt. Zudem muss das Problem der Interoperabilität der Systeme gelöst werden und Farmmanagementsysteme sind zu entwickeln, welche die Analyse und Darstellung der Informationen für den Landwirt erleichtern.
  • Konferenzbeitrag
    UAV-gestütztes Spot-Spraying zur schwellwertbasierten Beikrautregulierung im Mais
    (44. GIL - Jahrestagung, Biodiversität fördern durch digitale Landwirtschaft, 2024) Konstantin Nahrstedt, Tobias Reuter
    Beikräuter werden in der landwirtschaftlichen Praxis flächendeckend reguliert. Da sich signifikante Ertragsverluste in Maisbeständen jedoch erst ab einer bestimmten Beikrautbesatzdichte ergeben, ist eine flächendeckende Bekämpfung nicht immer erforderlich. Die teilflächenorientierte Ausbringung von Pflanzenschutzmitteln (PSM) mittels Spot-Spraying bietet durch selektiven Mitteleinsatz ökonomische sowie ökologische Vorteile. Für die hierzu erforderliche präzise Erfassung des Beikrautbesatzes eignen sich drohnengestützte Kamerasysteme. Im vorgestellten Versuchsvorhaben wurde eine Maisfläche kurz vor der PSM-Applikation beflogen und der Beikrautbestand klassifiziert. Mit einer Gesamtgenauigkeit von 92 % bzw. 93 % konnten Maispflanzen, Beikräuter und offener Boden differenziert werden. In randomisiert angelegten Parzellen wurden anschließend Applikationspolygone nach unterschiedlichen Schwellwerten für eine Mittelausbringung erstellt. In einer Erfolgskontrolle wurde die Verteilung behandelter und unbehandelter Beikräuter erfasst, um die Applikation zu evaluieren. Dabei zeigte sich eine hohe Übereinstimmung zwischen der drohnengestützten Applikationskarte und der Terminalapplikationskarte der Landmaschine. Anhand der Ertragskartierung wurden nur geringfügige Unterschiede im Maisertrag zwischen vollständig behandelten und schadschwellbehandelten Parzellen festgestellt.
  • Konferenzbeitrag
    Umweltschutz durch Präzisionslandwirtschaft – sind Rebound-Effekte möglich?
    (40. GIL-Jahrestagung, Digitalisierung für Mensch, Umwelt und Tier, 2020) Weller von Ahlefeld, Paul Johann
    Beim Einsatz von digitalen Informations- und Kommunikationstechnologien zum Ressourcenschutz besteht die Gefahr des Auftretens von Rebound-Effekten. Als Rebound-Effekt bezeichnet man eine Vielzahl von Mechanismen, die dazu führen, dass die Einsparung einer Ressource durch den Einsatz einer Technologie durch eine erhöhte Nachfrage kompensiert wird. In der Landschaft finden solche Technologien im Rahmen der Präzisionslandwirtschaft z. B. durch Sensortechniken Anwendung. Jedoch sind Rebound-Effekte in diesem Zusammenhang bisher wenig diskutiert. Diese Forschungslücke wird geschlossen, indem potenzielle Rebound-Effekte auf Basis einer Literaturrecherche für die Ressourcen Ackerland, Wasser, Pflanzenschutzmittel und Nährstoffe in Form von Düngemitteln diskutiert werden.
  • Konferenzbeitrag
    Unterscheidung von Mais- und Beikrautpflanzen unter Anwendung von multispektralen UAV-Bilddaten zur teilflächenspezifischen Beikrautregulierung
    (41. GIL-Jahrestagung, Informations- und Kommunikationstechnologie in kritischen Zeiten, 2021) Wittstruck, Lucas; Reuter, Tobias; Nahrstedt, Konstantin; Trautz, Dieter; Kühling, Insa; Jarmer, Thomas
    In der landwirtschaftlichen Praxis werden Beikräuter flächendeckend bekämpft, obwohl diese zumeist erst ab einer bestimmten Schadschwelle zu einem nennenswerten Ertragsverlust führen. Die Beikrautbekämpfung hat negative Effekte wie Artenschwund, erhöhte Erosionsgefahr und Umweltbelastung durch Herbizide. Eine teilflächenspezifische Beikrautregulierung kann diese negativen Auswirkungen reduzieren und die Biodiversität im Feld erhöhen, ohne Ertragsverluste befürchten zu müssen. Im vorliegenden Beitrag wird ein Ansatz zur Identifizierung von Beikräutern und deren Differenzierung von Maispflanzen aus multispektralen UAV-Daten vorgestellt. Auf Basis dessen erfolgte eine teilflächenspezifische Beikrautregulierung, die mit einer flächendeckenden Bekämpfung verglichen und bewertet wurde. Die Ergebnisse der Untersuchung haben gezeigt, dass sich drohnengestützte Multispektraldaten zur Erfassung von Beikräutern eignen. Diese konnten sowohl innerhalb als auch zwischen den Maisreihen erkannt und von den Nutzpflanzen differenziert werden. Die aus der Klassifikation abgeleitete teilflächenspezifische Beikrautregulierung ermöglichte die kleinräumige Bekämpfung von Beikräutern. Dadurch ließ sich ein Großteil der Beikräuter erhalten, ohne dass der Mais im Längenwachstum signifikant beeinträchtigt wurde.
  • Konferenzbeitrag
    Verbindung von Wissenschaft und Praxis: WiLaDi
    (44. GIL - Jahrestagung, Biodiversität fördern durch digitale Landwirtschaft, 2024) Pfaff, Sara Anna; Munz, Johannes
    Mittlerweile stehen zahlreiche digitale Technologien in der Landwirtschaft zur Verfügung, welche positive Effekte auf die ökologische, ökonomische und soziale Nachhaltigkeit versprechen. Allerdings ist die aktive Nutzung digitaler Technologien z. T. verhalten, was sich vor allem mit finanziellen Barrieren begründen lässt. Aktuell gibt es nur bedingt Möglichkeiten für Landwirte, herstellerunabhängige Informationen und Entscheidungsunterstützungen zu nutzen. Daher wurde im Rahmen des DiWenkLa-Projektes in den Jahren 2021 und 2022 das ökonomisch basierte Online-Tool „WiLaDi“ (Wirtschaftlichkeitsrechner Landwirtschaft Digital) entwickelt. WiLaDi basiert auf einem ökonomischen Modell orientiert an der Leistungs-Kostenrechnung und berücksichtigt insgesamt 27 Technologievariationen im Ackerbau. Das Tool ermöglicht es Landwirten, die Kosten und Nutzen je Technologie betriebsindividuell zu errechnen sowie weiteres technologiespezifisches Informationsmaterial einzusehen. Zukünftig soll WiLaDi nicht nur auf der einzelbetrieblichen Ebene, sondern auch in Kooperation mit Bildungs- und Beratungsakteuren nutzbar sein.