Sensor Fusion – Evaluierung der Eignung von geoelektrischer und Gammasensorik für die indirekte Bestimmung von Phosphor im Boden

Abstract

Im Rahmen von Precision Farming wird gegenwärtig daran gearbeitet z.B. Bodencharakteristika und Makronährstoffgehalte kleinräumig sensorbasiert möglichst bereits während der Überfahrt im Feld zu erfassen. Die gewonnenen Informationen bilden eine Grundlage für die Düngemittelgabe. Der pflanzenverfügbare Phosphorgehalt (Pf) ist bisher nur im Labor bestimmbar. Vorangegangene Arbeiten konnten aufzeigen, dass eine indirekte Ermittlung von Pf im Boden mittels sensorbasierter Parameter möglich ist. Hierbei wird der Zusammenhang zwischen der Zielgröße (Pf) und den erklärenden Variablen (pH, EC, Ertrag, etc.) durch einen selbstlernenden Algorithmus, wie z.B. eines künstlichen Neuronalen Netzes erlernt und das daraus resultierende Modell für die Abschätzung von Pf für die weitere Jahre verwendet. In diesem Werkstattbericht wird die Eignung von geoelektrischer und Gammasensorik in einem Sensor Fusion Ansatz untersucht. Primär wird geprüft, ob der Einsatz dieser Sensorik die Approximation von Phosphor verbessert. Sekundär wird evaluiert, ob die Sensorik die bisher laboranalytische Bestimmung der Bodentextur ersetzen kann oder ob der Sensoroutput eine Ergänzung ist. Die vorliegende Untersuchung zeigte, dass der Geophilusoutput bei der Abschätzung von Pf im Boden die kostenund zeitintensiven Labordaten für die Textur vollständig substituieren kann.