Ist eine mangelnde N-Versorgung wirklich das Problem für die schwankende Rapserträge in den letzten Jahren?

In vielen Regionen Deutschlands mit einer ausreichenden Wasserversorgung wie in Sachsen ist 2025 eine sehr gute Rapsernte eingefahren worden. In Gebieten mit extremen Trockenphasen in diesem Jahr wie in Mecklenburg-Vorpommern sah das anders aus, hier fiel von Februar bis April 2025 nur etwa ein Viertel der durchschnittlichen Niederschlagsmenge, was eine der trockensten Perioden seit 1931 war!

Insgesamt schwankten die Rapserträge in den letzten Jahren in Deutschland sehr stark.

Schnell steht die N-Versorgung im Verdacht, der begrenzende Faktor zu sein. Doch ist das wirklich immer der Fall? Unsere umfangreichen Versuche und Erfahrungen zeigen ein differenzierteres Bild.

Die N-Aufnahme im Herbst genau im Blick

Mithilfe von Satellitendaten können wir die Stickstoffaufnahme Ihrer Rapspflanzen präzise und schlagspezifisch ermitteln. Unsere Auswertungen basieren auf einer großen Bandbreite an N-Aufnahmen von 25 bis zu 225 kg N/ha.

Dabei zeigt sich häufig: Viele Schläge sind sogar überversorgt. Oft messen wir im Herbst Werte von über 100 kg N/ha. In den vergangenen milden Wintern blieb eine stärkere Auswinterung zum Glück oft aus, doch das Risiko für zu üppige Bestände bleibt.

Typische N-Aufnahmekarte Raps, MV 2023

Zielwert: 50-60 kg N/ha im Herbst

Unserer Erfahrung nach ist eine N-Aufnahme von 50-60 kg N/ha im Herbst optimal. Dieser Wert gibt die Richtung für die Frühjahrsdüngung vor:

  • Was darüber liegt: Hier kann und sollte Stickstoff eingespart werden.
  • Was darunter liegt: Diese Bestände benötigen Unterstützung – sofern sich eine weitere Förderung noch lohnt.

Die Unterschiede sind enorm, nicht nur von Schlag zu Schlag, sondern auch innerhalb eines Schlages (siehe Abbildung), eine pauschale Düngestrategie ist daher nicht zielführend.

Die wahren Ursachen für schwankende Erträge liegen oft schon im Herbst

Die Gründe für die Ertragsschwankungen liegen häufig in einer schwierigen Bestandesetablierung:

  • Witterung: Oft zu trocken für ein gutes Saatbett, eine zügige Strohrotte und einen gleichmäßigen Aufgang.
  • Saatzeitpunkt: Der optimale Termin lässt sich in der Praxis nicht immer einhalten.
  • Schadinsekten: Erdfloh, Blattläuse, Rübsen-Blattwespe, Kohlmotte und Kohlfliege setzen den jungen Pflanzen zu, während die Zahl wirksamer Insektizide immer weniger wird.

Lösung: Ein differenziertes Herangehen

Angesichts dieser komplexen Ausgangslage empfehlen wir ein angepasstes und differenziertes N-Management. Die Grundlage hierfür liefern die per Satellit ermittelten N-Aufnahmekarten im Herbst. Sie ermöglichen eine gezielte Düngestrategie:

  • Robin Hood: Auf überversorgten Teilflächen wird Dünger eingespart („genommen“).
  • King Arthur: Unterversorgte Bereiche erhalten gezielt Unterstützung („gefördert“).

Die Tendenz geht aktuell auf agronomisch gut geführten Schlägen eher zur Einsparung von Stickstoff, da hier hohe N-Aufnahmen im Herbst begünstigt werden durch:

  • frühe Saat (auch als Flucht vor dem Erdfloh)
  • Herbstdüngung oft organisch bzw. mineralisch zur Sicherung des S-Bedarfs
  • bessere Bestandesetablierung durch Einzelkornsaat
  • effektivere Schadinsektenkontrolle
  • Sorten mit schnellerer Herbstentwicklung

Fazit: Die pauschale Frage nach mehr oder weniger Stickstoff ist oft der falsche Ansatz. Entscheidend ist eine datenbasierte, teilflächenspezifische Betrachtung bereits im Herbst, um die Weichen für einen stabilen und wirtschaftlichen Rapsbestand zu stellen.

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Wir sind auf der Shortlist „DLG-Agrifuture Concept Winner 2025“!

Im Rahmen der agritechnica wird der Preis „DLG-Agrifuture Concept Winner 2025“ vergeben. Wir sind stolz im Projekt „Zürn Seed Select“ als Kooperationspartner der Firma Zürn Harvesting GmbH & Co. KG und der TU Dresden es auf die Shortlist des Wettbewerbs geschafft zu haben!

https://www.agritechnica.com/de/awards/agrifuture-concept-winner/shortlist-2025

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Drohnenbasierte Ertragskartierung, ein Paradigmenwechsel in der Versuchsauswertung

Für die Auswertung von Großparzellenversuchen ist die Verfügbarkeit von hochwertigen, flächenhaft aufgelösten Ertragsdaten unerlässlich. Traditionell kommen hier zwei Methoden zum Einsatz:

  1. Kerndrusch: Eine sehr genaue, aber extrem arbeitsintensive Methode, bei der manuell von jeder Parzelle eine Probe geerntet und gedroschen wird. Dies liefert einen exakten Ertragswert für die Probe, aber keine flächenhafte Verteilung innerhalb der Parzelle.
  2. Ertragskartierung mit dem Mähdrescher/Häcksler: Die modernere Methode, bei der der Ernter mit Ertragssensoren (meist Feuchtemessern und Volumenstromsensoren) und einem GPS-Gerät ausgestattet ist. So wird während der Ernte kontinuierlich eine Ertragskarte erstellt.

Probleme der traditionellen Ertragskartierung

Die maschinelle Ertragskartierung anfällig für Probleme, die die Versuchsauswertung unmöglich machen können:

  • Technische Fehler: Verstopfung oder Verschleiß des Volumenstromsensors, Ungenauigkeiten bei der Feuchtemessung, GPS-Ausfall oder -Ungenauigkeit, Softwareabstürze.
  • Bedienfehler: Falsche Kalibrierung der Sensoren zu Saisonbeginn, vergessene Aktivierung/Deaktivierung der Aufzeichnung, falsch eingestellte Schnittbreite oder Schwadlage.
  • Wirtschaftliche Faktoren: Immer mehr Lohnunternehmer kündigen die teuren Software-Abonnements der Mähdrescherhersteller, da die Kosten in Relation zum Nutzen für sie oft nicht stehen. Damit entfällt die Datenverfügbarkeit komplett.

Die Folge sind lückenhafte, verrauschte oder schlicht nicht vorhandene Datensätze, was den wirtschaftlichen und wissenschaftlichen Wert eines gesamten Versuchsjahres zunichtemachen kann.

Die Lösung: Drohnenbasierte Ertragskartierung

Diese Lösung adressiert die Probleme direkt:

  • Unabhängigkeit von der Mähdrescher-Technik und der Sorgfalt des Fahrers.
  • Konsistenz: Die Datenerhebung erfolgt unter standardisierten Bedingungen (gleiche Flughöhe, Sensorik, Tageszeit), was die Datenqualität und Vergleichbarkeit zwischen verschiedenen Standorten und Zeitpunkten erheblich steigert.
  • Hohe räumliche Auflösung: Drohnen erfassen Daten in einer sehr hohen Auflösung (einige Zentimeter pro Pixel), was eine viel detailliertere Analyse ermöglicht als die oft gröberen Mähdrescherdaten.
  • Weniger Störartefakte: Typische Probleme der Erntekartierung wie „Überlapper“ am Vorgewende, Einfluss der Erntegeschwindigkeit oder Ungenauigkeiten durch zeitverzögerte Ertragsmessung entfallen.

Die Versuchsschläge werden in einem definierten phenologischen Stadium mit einer Multispektraldrohne beflogen. Folgende Schritte sind notwendig:

  1. Multispektrale Erfassung: Die Drohne erfasst nicht nur sichtbares Licht (RGB), sondern auch nichtsichtbare Bereiche wie Nahinfrarot (NIR) und Red Edge (RE). Daraus wird der für die Ertragsmodellierung wichtige NDRE (Normalized Difference Red Edge Index) berechnet.
  2. Relativer Ertrag: Dieser Vegetationsindex korreliert stark mit der Biomasse und der Pflanzenvitalität zur Zeit des Fluges. In einem definierten Zeitraum (meist um die Blüte oder kurz vor der Reife) ist dieser Zusammenhang am stärksten und ermöglicht die Erstellung einer relativen Ertragskarte. Diese zeigt klar die ertragsstarken und -schwachen Zonen innerhalb des Schlages.
  3. Absoluter Ertrag: Die Kalibrierung auf den Durchschnittsertrag des Schlages (z.B. von der Waage) ist der entscheidende Schritt, um aus den relativen Werten absolute Schätzwerte (in dt/ha oder t/ha) zu generieren. Diese absolute Karte ist für unsere Auswertungen essenziell.

Fazit: Ein Paradigmenwechsel in der Versuchsauswertung

Was als Notlösung begann, erweist sich in der Praxis als die überlegene Methode der Ertragserfassung. Sie liefert nicht nur rettende Ersatzdaten bei Ausfall der Mähdrescherkartierung, sondern oft auch hochwertigere, sauberere und besser auflösende Daten. Die drohnenbasierte Ertragskartierung etabliert sich damit für uns als unverzichtbares Werkzeug.


Aus multispektralen Drohnenbildern abgeleitete Ertragskarten im Winterweizen.

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Wirtschaftlich sinnvoller Drohneneinsatz im Pflanzenbau – aktueller Stand und Lösungsansätze

Innovationen beim „Drone Field Management“ – Eindrücke vom AMAZONE Feldtag

Beim AMAZONE Feldtag am 17. Juni 2025 auf dem Versuchsgut Wambergen stand das Thema „Drone Field Management“ im Fokus. Dabei ging es vor allem um den wirtschaftlich sinnvollen Einsatz von Drohnen im Pflanzenbau – allerdings ohne Betrachtung von Applikationen wie Düngung, Pflanzenschutz oder Saat.

Aktuelle Erkenntnisse

Die wichtigste Erkenntnis für uns war, dass die Unterscheidung zwischen Unkraut und Nutzpflanzen aus Drohnenbildern in der Breite praxistauglich ist – vorausgesetzt, die Bodenauflösung liegt bei 2-4 mm. Nach unseren Erfahrungen stellt die begrenzte Flächenleistung herkömmlicher Drohnen für solche Auflösungen ein Problem dar. Die entscheidende Frage lautet daher:

Wie lässt sich die Drohnentechnologie unter diesen Rahmenbedingungen effizient nutzen?

Lösungsansätze für eine höhere Flächenleistung

Die folgenden zwei Lösungsansätze wurden auf dem Feldtag praktisch vorgeführt, der dritte Ansatz Boniturschwarm ist ein Projekt der EXAgT GmbH und TU Dresden.

Befliegung durch Dienstleister mit Spezialdrohnen (SAM DIMENSION)

Vorteil: Hohe Flächenleistung, garantierte Auswertung innerhalb von 24 Stunden vor der Applikation.
Nachteil: Die benötigten Spezialdrohnen sind kostspielig.

Punktbonituren statt flächiger Erfassung (Pheno-Inspect)

Statt einer vollständigen Kartierung werden gezielte Boniturpunkte angeflogen und ausgewertet.

Vorteil: Höhere Schlagkraft, da keine Orthophoto-Erstellung notwendig ist. Kostengünstige eigene Standarddrohnen werden genutzt
Nachteil: Unvollständige Abdeckung des Schlags, dadurch Gefahr des Übersehens von Unkrautnestern

Boniturschwarm – Mehrere Drohnen im koordinierten Einsatz (EXAgT GmbH, TU Dresden)

Hier gibt es prinzipiell zwei Varianten des Drohneneinsatzes.

Variante 1: Eine Pathfinder-Drohne überfliegt das gesamte Feld und erstellt Orthophotos. Aus diesem werden Unkrautnester identifiziert und präzise Flugrouten für Detailaufnahmen abgeleitet. Die gewonnenen Daten ermöglichen die Erstellung von Spritzkarten für gezielte Behandlungen.

Variante 2: Paralleler Einsatz mehrerer Drohnen zur Steigerung der Flächenleistung.

Vorteile des Boniturschwarms: Höhere Effizienz durch kostengünstiger Standarddrohnen.
Nachteil: Erfordert eine spezielle Flugplanung sowie schnelle Bildverarbeitung (vor Ort oder in der Cloud).

Fazit

Die Drohnentechnologie bietet bereits heute praktikable Lösungen für den Pflanzenbau. Allerdings hängt die Wirtschaftlichkeit stark von der gewählten Strategie ab – ob durch Dienstleister, punktuelle Bonituren oder den Einsatz von Drohnenschwärmen. Entscheidend ist, die richtige Balance zwischen Flächenleistung, Kosten und Datenqualität zu finden.

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Teilflächenspezifische Düngung im Weizen, der richtige Termin ist wichtig!

In der aktuellen Diskussion zur Effizienz der teilflächenspezifischen Bewirtschaft stand die differenzierte N-Düngung besonders in der Kritik. Allerdings ist aus agronomischer Sicht die Differenzierung in der Teilfläche nur ein Baustein, mindestens genauso wichtig ist eine Anpassung in Hinsicht auf Termin und Höhe der jeweiligen Gabe.

Auf der Grundlage unserer langjährigen Erfahrungen aus der N-Düngeberatung wissen wir, das folgende Prinzipien für eine effiziente N-Düngung unbedingt zu beachten sind:

Angepasst an Kultur, Ertrag und Qualität

  • Grundlage ist die Messung des N-Gehalts, der N-Aufnahme bzw. des N-Bedarfs an repräsentativen Stellen des Schlages und der auf dieser Information beruhenden Entscheidung über die pflanzenbaulich notwendigen auszubringenden N-Mengen bzw. bei geteilten Gaben auch über den Düngetermin, natürlich in den Grenzen der Düngeverordnung.

Differenziert in der Fläche

  • nach N-Aufnahme der Bestände
    • abgesetztes Verfahren, messen mit Satellit/Drohne/Sensoren und später streuen nach Applikationskarte
    • Messung und streuen in Echtzeit mit Pflanzensensoren

Als Entscheidungshilfe für den richtigen Zeitpunkt der N-Düngung haben wir seit mehreren Jahren den EXAgT Observator im Praxisbetrieb.

Im Betrieb „Agrargenossenschaft Altoschatz-Merkwitz eG“ wurde 2024 im Rahmen der Meisterarbeit von Tobias Roßbrich dazu ein Versuch durchgeführt (übrigens an dieser Stelle nochmal ein herzlicher Glückwunsch an Tobias zur bestandenen Meisterprüfung und an Udo Morstein und Tobias für die freundliche Erlaubnis zur Verwendung der Versuchsergebnisse in diesem Newsletter).

Der Feldversuch: Zeitpunkt der N-Düngung WW Standard BESyD vs. nach Messungen Sensorturm (EXAgT Observator)

  • Versuchsschlag mit Ackerzahl 52, lehmiger Sand lS, Vorfrüchte WW, WG mit Zwischenfrucht, SM
  • ab 2. Gabe betriebsüblich teilflächenspezifische Düngung mit CLAAS Crop Sensor (praktisch allerdings wenig Differenzierung im Bestand)
  • Zwei Versuchsglieder (BESyD und Sensorturm) mit drei Wiederholungen
  • Düngebarfsberechnung (nach BESyD) für beide Varianten am 01.03.2024, 197 kg N/ha
  • beide Varianten
    Gabe 1a am 04.03.2024 mit NPK-Dünger (15/15/15) von 198 kg/ha (29,7 kg N/ha)
    Gabe 1b am 13.03.2024 mit 115 kg/ha Harnstoff 46% (52,9 kg N/ha)
Aufstellung des Sensorturms (EXAgT Observator) am 28.03.2024
  • Ab dem 29.03.2024 sendet der Sensorturm jeden Tag 2 Grafiken mit den aktuellen Messungen der momentanen N-Aufnahme sowie der Temperatur in 5 cm und 2 cm Höhe, der Bodentemperatur sowie der Niederschlagsmenge:
EXAgT Observator versendet 2x täglich als Grafik aufbereitete Messwerte
  • 2. Gabe in der Variante BESyD am 05.04.2024 bei EC 32 mit 120 kg/ha Harnstoff 46% (55,2 kg N/ha). Zu diesem Zeitpunkt stieg die N-Aufnahme in der Variante Sensorturm noch.
  • 2. Gabe in der Variante Sensorturm wurde am 08.04.2024 bei EC 32 unter Berücksichtigung von angekündigten Niederschlägen durchgeführt, auch begann die N-Aufnahme laut Observator zu stagnieren.
    Die genaue Menge wurde anhand von Messungen mit dem Yara N-Tester bestimmt, die Empfehlung von 54 kg N/ha wurde daraufhin ausgebracht.
Messung vom 08.04.2024
  • 3. Gabe in der Variante BESyD erfolgte am 30.04.2024 bei EC 39 mit 121 kg/ha Harnstoff 46% (55,5 kg N/ha). Auf eine Düngung der drei Sensorturmparzellen wurde verzichtet, da die N-Aufnahme aktuell stieg.
  • 3. Gabe in der Variante Sensorturm erfolgt am 14.05.2024 da die N-Aufnahme (113 kg N/ha) die letzten Tage stagnierte und langsam sank (siehe Grafik Messung vom 12.05.). Auch der angekündigte ergiebige Regen spielte eine große entscheidende Rolle in der Düngeentscheidung.
    Um am Ende genau nach Ertrag und Qualität vergleichen zu können, erfolgte die Düngung auf die gleiche N-Gesamtmenge wie in der Variante BESyD, also 123 kg/ha Harnstoff 46% (56,7 kg N/ha).
Messung vom 12.05.2024
  • Die Ernte erfolgte am 19.07.2024, die Parzellen wurden im Kerndrusch gedroschen.
  • Jede Parzelle wurde einzeln geerntet, gewogen und beprobt.
  • Die Feuchte lag bei 11,8% und der durchschnittliche Ertrag der gesamten Fläche beläuft sich auf 62,26 dt/ha.

Die Ergebnisse

Obwohl in beiden Prüfglieder die gleichen N-Mengen ausgebracht wurden und die praktischen Unterschiede in der Düngung „nur“ im unterschiedlichen Zeitpunkt der dritten Gabe lagen, gab es diese Ergebnisse:

Ertrag:

  • Variante BESyD: 67,04 dt/ha
  • Variante Sensorturm: 68,43 dt/ha

Qualitäten in den Wiederholungen (WH):

Fazit

Die Ergebnisse dieses Versuchs zeigen das Potential einer angepassen Düngung als Basis für eine effziente teilflächenspezifischen Ausbringung. Allein der „falsche“ Zeitpunkt einer Düngegabe kann die Vorteile einer teilflächenspezifischen Applikation zunichte machen!

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Teilflächenbewirtschaftung – wirklich wirtschaftlich ernüchternd?

Vor Kurzem erschien in den DLG-Mitteilungen 5/2025 ein interessanter Artikel: „Teilflächenbewirtschaftung – Die nackten Zahlen sind ernüchternd„. Darin geht es um die Ergebnisse des Diabek-Projekts, bei dem von 2020 bis 2023 in 30 On-Farm-Versuchen teilflächenspezifische Technologien getestet wurden – meist als randomisierte, mehrfach wiederholte Streifenversuche. Untersucht wurden pflanzenbauliche, ökonomische und betriebswirtschaftliche Effekte, wobei die Standorte hauptsächlich in Mittelfranken lagen.

Abbildung 1: Projekt Diabek

Bevor wir in die Details einsteigen, eine persönliche Anmerkung zur betriebswirtschaftlichen Bewertung: Hier spielen auch Opportunitätskosten eine Rolle – also was das eingesetzte Kapital alternativ hätte erwirtschaften können. Da kommt mir sofort die ewige Solarenergie-Diskussion in den Sinn: Rein rechnerisch wäre es für viele Betriebe lukrativer, Ackerflächen mit Modulen statt mit Mais zu „bestücken“. Trotzdem bleiben die meisten Bauern beim klassischen Pflanzenbau – warum eigentlich?

Das gleiche Spiel beim Jobvergleich: Theoretisch könnten viele Landwirte in der Industrie oder im Büro mehr verdienen. Praktisch ziehen es aber offenbar die meisten vor, ihr eigener Chef zu bleiben und an der frischen Luft zu arbeiten.

Vielleicht sollte man bei all den Zahlen und Kennziffern nicht vergessen, dass Landwirtschaft eben nicht nur ein Business wie jedes andere ist 😉

Teilflächenbewirtschaftung gleich Teilflächenbewirtschaftung?

Die am Markt verfügbaren Verfahren der Teilflächenbewirtschaftung unterscheiden sich deutlich, im direkten Vergleich gibt es teilweise sehr unterschiedliche Ergebnisse. Somit ist eine Verallgemeinerung der Angebote schwer möglich (siehe „Über die Präzision im Precision Farming„).

Raps: Der unterschätzte Star der teilflächenspezifischen N-Düngung!

Im Projekt wurden Effekte in verschiedene Kulturen erfasst – ließ jedoch ausgerechnet den Raps außen vor. Dabei zeigen unsere Erfahrungen, dass gerade im Raps die größten Effekte durch angepasste und differenzierte Düngung erzielt werden. Abhängig von der Herbstentwicklung lassen sich in der Teilfläche signifikante N-Einsparungen ohne negative Ertragsauswirkungen erzielen (siehe „Versuchsauswertung Rapsdüngung (rotes Gebiet)„). Indem Raps ignoriert wurde, erscheint die teilflächenspezifische N-Düngung pauschal schlechter, als sie tatsächlich ist!

Abbildung 2: N-Applikationskarte Winterraps nach Messung N-Aufnahme im Herbst

Kosten? Vieles ist vermeidbar – Sentinel 2 beweist es!

Ein häufiges Argument gegen Teilflächenbewirtschaftung sind die hohen Kosten für Datenerhebung. Doch hier lohnt ein genauer Blick: Sentinel-2 Satellitendaten als Datengrundlage sind kostenlos und bieten eine hervorragende Grundlage für Fernerkundung und Zonenkarten. Die Wolkenproblematik wird Schritt für Schritt gelöst. Auf aufwendige Online-Sensorik kann damit immer mehr verzichtet werden.

Dienstleister mit definierten Hektarpreisen pro erstellter Applikationskarte machen die Kosten transparent. Viele Betriebe nutzen ihr breit vorhandenes Wissen in der Abarbeitung von Applikationskarten und reduzieren so die Einstiegshürden deutlich.

Komplexität? Oft übertrieben dargestellt!

Die teilflächenspezifische Bewirtschaftung wurde im Originalartikel als zu komplex und wissensintensiv dargestellt. Doch in der Nutzung von Applikationskarten verfügen viele Landwirte bereits über das nötige Know-how um teilflächenspezifisch zu arbeiten. Oft reichen einfache Tools und eine schrittweise Einführung, um erste Erfolge zu erzielen.

Die wichtigste Botschaft: Versuche, Versuche, Versuche!

Ein Punkt des Originalartikels verdient uneingeschränkte Zustimmung: Die Praxis entscheidet. Teilflächenbewirtschaftung lebt vom Ausprobieren und Anpassen. Welche Verfahren im eigenen Betrieb welche Effekte zu erzielen, nur Versuche zeigen es, aber nur wer beginnt kann Erfahrungen sammeln und sich dann kontinuierlich verbessern („On Farm-Research (OFR) – Forschung auf dem eigenen Betrieb, eine Grundlage für fundierte wissensbasierte Entscheidungen„).

Unser Fazit!

Statt pauschaler Skepsis braucht es eine differenzierte Betrachtung. Raps zeigt, wie effektiv Teilflächenbewirtschaftung sein kann, und viele Betriebe sind besser vorbereitet, als manche Studie vermuten lässt. Der Schlüssel liegt im Ausprobieren und Optimieren – denn nur wer überhaupt anfängt, kann auch profitieren!

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Differenzierte Saat Mais, Effekte überprüfen durch OFR-Versuche?!

Warum differenzierte Saat Mais?

Die teilflächenspezifische Saat im Mais wird seit mehreren Jahren immer breiter in der Praxis angewandt. Die zugrunde liegenden agronomischen Regeln (bessere Böden mit höherer Wasserspeicherfähigkeit → höhere Aussaatstärke, schlechtere Böden mit schlechterer Wasserspeicherfähigkeit → niedrigere Aussaatstärke) sind überzeugend, die Umsetzung dank der breiten Marktdurchdringung moderner Einzelkornsämaschinen mit der Option Applikationskartenabarbeitung „problemarm“ möglich.

Abbildung 1: Einzelkornsämaschine beim Maislegen, Bild Amazone

Effekte der differenzierten Saat, OFR- vs. Exaktversuche!?

In der Bewertung der Effekte durch Exaktversuche findet man in der Literatur positive und negative Ergebnisse beim Einsatz dieser Technologie.

Die differenzierte Saat als Verfahren des Precision Farmings basiert auf der Heterogenität der Ertragsbildung auf dem konkreten Schlag und diese lässt es sich nur dann valide erfassen, wenn diese räumliche Variabilität gezielt einbezogen wird. Das klassische Versuchswesen strebt möglichst homogene Bedingungen an, was der Logik teilflächenspezifischer Technologie entgegensteht. OFR-Versuche in Großparzellen berücksichtigen per Definition die natürliche Unterschiede in der Fläche. In der Auswertung sorgen hohe Datendichten durch räumliche Autokorrelation, dazu flächendeckende Informationsschichten und leistungsfähige geostatistische Verfahren für aussagekräftige und statistisch gesicherte Ergebnisse.

Problem Ertragserfassung?

Ein Problem für OFR-Versuche im Silomais war für viele Jahre die fehlende Ertragskartierung in der Ernte. Durch die aktuell breitere Verfügbarkeit von Häckslern mit Ertragserfassung sowie von Verfahren der Fernerkundung (Multispektraldrohne, Satellitendaten) ist dieses „Problem“ gelöst.

Was wird untersucht?

Angebote zur differenzierten Saat gibt bei einer Vielzahl von Firmen. Die meisten Verfahren nutzen automatisiert erstellte Ertragspotentialkarten aus Satellitendaten als Basis, wir verwenden eine typische relative Ertragskarte des Schlages aus den letzten 7 Jahren (Basis Sentinel-2). Wenn verfügbar ist für uns die genaueste Datengrundlage die Erfassung der Heterogenität des Bodens durch eine Leitfähigkeitsuntersuchung (Top Soil Mapper, EM 38).

Bei unseren Versuchen beschränken wir uns auf unser eigenes Produktangebot sowie das eines zweiten Anbieters, eine Übertragbarkeit der Ergebnisse auf andere Produkte ist nur durch gezielte zusätzliche OFR-Versuche möglich.

Versuchsanlage!

Die Versuchsanlage wird von uns der automatisierten Versuchsplanung der Kollegen von AgDoIT realisiert. Basis für die Variation der Saatstärken sind Sortenempfehlungen der Züchter und/oder die Vorgaben der Landwirte. Die Applikationskarten im gewünschten Format via drahtlosen Datenaustauschtools oder wenn nötig mit USB-Stick auf das Geräte-/Schlepperterminal transferiert und abgearbeitet.

Abbildung 2: Eine Versuchsanlage differenzierte Saat Mais

Wie weiter?

Die Versuche werden von uns begleitet mit regelmäßigen Bonituren auf der Basis von Fernerkundungsdaten (Multispektraldrohne/Satellit) um teilflächenspezifisch und zeitlich die Wachstumsunterschiede aufzuzeichnen und auszuwerten. Der Ertrag wird mittel Ertragskartierung sowie parallel durch Fernerkundungsalgorithmen bestimmt und dann die Versuche final ausgewertet.

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On Farm-Research (OFR) – Forschung auf dem eigenen Betrieb, eine Grundlage für fundierte wissensbasierte Entscheidungen

In den DLG Mitteilungen 3/2025 gibt es einen sehr interessanten Beitrag von Detlev Dölger unter der Überschrift „Beratung. Es wird individueller“ (https://www.dlg-mitteilungen.de/artikel/beratung-es-wird-individueller). Hier einige Aussagen zusammengefasst und durch unsere Meinung ergänzt:

Auf dem Gebiet Beratung und Forschung in der Landwirtschaft profitierten bisher deutsche Landwirte von einem breiten Netzwerk:

  • Universitäten und Forschungseinrichtungen für Grundlagenwissen,
  • staatliche Beratung zur praxisnahen Umsetzung,
  • private Beratung, Industrie und Landhandel als ergänzende Akteure.

Doch dieses Gefüge gerät ins Wanken. Universitäten setzen zunehmend auf hochspezialisierte Forschung (etwa in der Biologie) statt auf systemische Agrarfragen. Gleichzeitig lenken staatliche und gesellschaftliche Interessen die Forschungsförderung – oft an den Bedürfnissen der Praxis vorbei.

Die Folge:

  • Ausbildung und Forschung verlieren den Bezug zu realen Betriebsfragen.
  • Fachhochschulen können diese Lücke nur begrenzt schließen.

Wo gibt es noch Forschung für die Praxis, die nicht von Interessen abhängt? (Detlev Dölger)

Individualisierung statt Standardlösungen

Die Landwirtschaft steht vor grundlegenden Veränderungen:

  • Klimawandel führt zu trockeneren Sommern und unsicheren Erträgen, Niederschläge werden immer kleinräumiger und heftiger.
  • Die Bewirtschaftungsformen sind vielfältiger als in der Vergangenheit (Bodenbearbeitung, Integration von Zwischenfrüchten).
  • Die Märkte sind heutzutage volatiler.
  • Carbon Farming und Agroforstwirtschaft eröffnen zusätzliche Einkommensquellen.
  • auch benachbarte Betriebe können sehr unterschiedliche Wege beschreiten.

Doch während früher einfache Lösungen wie gräserwirksame herbizidgestützte enge Fruchtfolgen ausreichten, braucht es heute maßgeschneiderte Ansätze. Das überfordert klassische Versuchssysteme – denn was für einen Betrieb funktioniert, kann beim Nachbarn scheitern.

Wie lässt sich praxisrelevantes Wissen gewinnen?

Betriebsübergreifender Austausch durch den Blick auf Pionierbetriebe:

  • Netzwerke wie die Gesellschaft für konservierende Bodenbearbeitung (GKB) zeigen, wie Erfahrungstransfer gelingt.
  • Internationaler Wissenstransfer wird immer wichtiger.
  • Landwirte müssen sich stärker vernetzen, nicht jeder muss alles allein zu machen.

Wenn Veränderungen oder gar ein kompletter Systemwechsel in die eigene Praxis überführt werden soll, ist es wichtig die Wirksamkeit im eigenen Betrieb auf eigenen Flächen zu überprüfen bzw. bei Bedarf Lösungen auf die lokalen Verhältnisse anzupassen.

Dies kann auf dem Betrieb mit eigenen Versuchen überprüft werden. Wichtig dabei ist:

  • Einfache Umsetzung: Versuchsanlagen sollten ohne großen Aufwand realisierbar sein.
  • Aussagekräftige Ergebnisse: Die Versuche müssen konkrete statistisch sichere Antworten auf betriebsspezifische Fragen liefern.
  • Kosteneffizienz: Die Kosten der Versuche sollten wirtschaftlich vertretbar sein.

Wir als EXAgT haben mehr als 10 Jahre Erfahrung mit OFR-Versuchen. Durch die Zusammenarbeit mit den Kollegen von AgDoIT haben wir gemeinsam große Schritte in Richtung standardisierte/automatisierte Versuchsplanung inklusive praktische Versuchsanlage sowie der statistisch sicheren Auswertung im Projekt IFR (ISO Farmresearch), preisgekrönt auf der Agritechnica 2023, gehen können.

Wir betreuen jährlich eine Vielzahl von Versuchen nach einheitlichen Qualitätsstandards und überschaubaren Kosten!

Wir sind Ihnen gerne behilflich bei der Etablierung von Versuchskooperationen und können, wenn möglich, auch nach Fördermöglichkeiten für Versuche Ausschau halten.

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Abbildung 1: Automatisierte Versuchsanlage als Applikationskarte umgesetzt, Versuchsplanung Großparzellenversuch, Wachstumsregler Versuchsglieder konstant, variabel nach Satellit und Karte
Abbildung 2: Relative Ertragskartierung Winterweizen abgeleitet aus Drohnenaufnahmen, in der Versuchsauswertung in Realerträge umgerechnet.
Abbildung 3: Ergebnis mit den Unterschieden zwischen den Versuchsgliedern, sowohl absolut als auch in Prozent sowie der errechnete p-Wert, um die statistische Sicherheit der Ergebnisse bewerten zu können
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Boniturschwarm/differenzierte Saat Mais+SB

Boniturschwarm

Drohnen sind in den letzten Jahren zu unverzichtbaren Werkzeugen in der Landwirtschaft geworden und wir setzen sie bereits seit Jahren erfolgreich ein. Die zeitnahe Verfügbarkeit der erhobenen Daten ist eine entscheidende Voraussetzung, um landwirtschaftliche Prozesse effizient steuern zu können.

Allerdings stoßen hier die aktuellen Technologien an ihre Grenzen. Die hohe Nachfrage nach detaillierten Pflanzeninformationen führt zu einem Zielkonflikt zwischen räumlicher Auflösung und Flächenleistung. Um die Produktivität des Drohneneinsatzes zu steigern und neue Anwendungsmöglichkeiten zu erschließen, sind innovative Lösungen erforderlich. Dazu haben wir das Projekt Boniturschwarm initiiert.

Start einer Pathfinder Drohne aus dem Boniturschwarm, diese übernimmt die Vorerkundung

Praktische Anwendungen

Der langfristige Erfolg eines Projektes hängt maßgeblich davon ab, dass die Ergebnisse einen echten Nutzen in der Praxis bieten. Dazu wurden durch Bonituren mit Einzeldrohnen praktische Szenarien und Anforderungen für den Einsatz eines Drohnenschwarms ermittelt.
Weiterhin stehen wir in kontinuierlichem Austausch mit unseren Praxisbetrieben, um sicherzustellen, dass der Boniturschwarm optimal auf die Bedürfnisse der Landwirte abgestimmt ist.

Folgende Szenarien wurden bis heute in der Praxis umgesetzt:

  • N-Aufnahme NDRE
  • Ertragskartierung Wintergetreide ohne Raps
  • Ertragskartierung Mais
  • Feldaufgang → Aufgangsrate
  • Biomasse NDVI → Vergleich Versuchsglieder
  • Wuchshöhe
  • Bedeckungsgrad

Dazu hier einige Bilder:

Alternative zur Ertragskartierung Mähdrescher in Winterweizen

Die Ertragskartierung mittels Multispektraldrohne ist im WW möglich, hier dargestellt die Regressionsanalyse zwischen Ertrag aus einer Ertragskartierung MD und dem Index NDRE aus einer Befliegung in einer definierten Zeit vor der Ernte.

Bestimmung Aufgangsrate im Mais

Digitaler Schätzrahmen Auflauf Mais, hier automatische Zählung durch hohen Beikrautbesatz nicht möglich

Bonitur Biomasse (NDVI) in Versuchen

Versuch Unterfußdüngung Mais, signifikant unterschiedliche Biomassewerte in den Prüfgliedern, führt final zu signifikant verschiedenen Erträgen

In Vorbereitung befinden sich Bonituren mittels Drohne im Grünland:

  • Ertragsschätzung TS aus Grashöhe/Vegetationindex
  • Kartierung Jakobskreuzkraut und anderer Giftpflanzen

Aktuell Planung differenzierte Saat Mais/SB, Ergebniskontrolle durch Versuche

Die differenzierte Aussaat von Mais hat in den letzten Jahren deutlich an praktischer Bedeutung gewonnen. Dabei werden die lokalen Gegebenheiten der einzelnen Teilflächen eines Feldes berücksichtigt: Auf besseren Böden werden höhere Saatstärken verwendet als auf weniger ertragreichen Böden. Die Bandbreite der Saatstärke legt der Landwirt auf Grundlage von Sortenempfehlungen und/oder seinen eigenen Erfahrungen fest.

Basiskarte aus Ertragsdaten auf Basis von Satellitendaten
hier sieben Klassen von 1 – schlechterer Boden bis 7 – besserer Boden

Seit 2021 erstellen wir differenzierte Saatkarten unter anderem für Mais und Sonnenblumen. Ein OFR-Versuch (On-Farm-Research) bei Sonnenblumen hat bereits signifikant positive Auswirkungen auf den Ertrag gezeigt. In diesem Jahr planen wir, Versuche auch im Mais durchzuführen.
Bei Interesse an solchen Versuchen und wenn Sie über einen Häcksler mit Ertragskartierung sowie optional einem NIRS-Sensor verfügen, melden Sie sich gerne bei uns (Kontaktdaten siehe unten)!

Ertragserfassung/NIRS Sensor JD Feldhäcksler, Werksfoto

Fragen Sie uns, wir freuen uns auf Ihre Aufgaben! Unsere Spezialität sind betriebsspezifische Lösungen, wir schätzen Sie und Ihre Herausforderungen =;-).

Unsere Kontaktdaten sind:

andreas.schmidt@exagt.de
+49 (0) 173 352 8960, +49 (0) 34324 269739

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Stand des praktischen Einsatz von Verfahren des präzisen Pflanzenbaus / Dienstleistungen im Bereich Pflanzenbau auf der Basis von Satellitendaten

Wir als EXAgT hatten die Ehre, in diesem Jahr im Fachprogramm des jährlichen „Managementkurs für Führungskräfte“ von Herrn Birnstengel aufzutreten. Die Teilnehmer kamen aus Landwirtschaftsbetrieben aus Sachsen und Thüringen.

In drei Veranstaltungen referierten und diskutierten wir über Themen aus den Bereichen „Aktueller Stand der Entwicklungen im präzisen Ackerbau“ sowie „Dienstleistungen im Bereich Pflanzenbau auf der Basis von Satellitendaten“.

Während der Veranstaltung haben wir unter allen Teilnehmern eine Umfrage über den praktischen Einsatz von Verfahren des präzisen Pflanzenbaus durchgeführt. Siebzig Kursteilnehmer haben bei der Umfrage teilgenommen mit folgendem Ergebnis:


Umfrageergebnis unter siebzig Teilnehmern über den Einsatz von Verfahren des präzisen Pflanzenbaus in ihrem Betrieb

In der Diskussion danach kamen die Herausforderungen und Probleme beim Einsatz dieser Technologien zur Sprache wie:

  • in Zeiten immer restriktiverer Vorschriften, schwankender Märkte für Betriebsmittel und Agarprodukte und schwieriger Wetterbedingungen gehen die positiven Effekte im Gesamtergebnis unter
  • die Unterstützung durch die Betriebsleitung ist wichtig, umgekehrt ist es demotivierend, den Einsatz dieser Technologien zusätzlich zu den eigentlichen Aufgaben „so nebenbei“ erledigen zu sollen
  • nach der Einführung solcher Verfahren muss man für positive Effekte Jahr für Jahr dranbleiben
  • Personalwechsel in der Leitung führt oft zum Abbruch der Aktivitäten
  • gegen die Schlepper- und Spritzenfahrer geht gar nichts, diese können problemlos den praktischen Einsatz dieser Technologien sabotieren

Genug nachdenkenswerte und nicht unbedingt motivierende Fakten?!

Im Teil „Dienstleistungen im Bereich Pflanzenbau auf der Basis von Satellitendaten“ ging es um folgende Themen, von den viele den regelmäßigen Lesern unserer Newsletter bekannt kommen dürften:

  • Geschichte der Satellitenfernerkundung
  • Einsatz Satellitendaten bei der EXAgT am Bsp. Andüngung Raps, wo Drohne und wo Satellit
  • Vergleich Pflanzensensoren/Satellitendaten
  • Einfluss von Wetterbedingungen in Fernerkundungsdaten, Gegenstrategien
  • über die Präzision im Precision Farming
  • Ertragspotentialkarten vs. Managementzonen, Ertragskartierung aus Fernerkundungsdaten
  • Überblick/unsere Meinung über Anbieter mit ihrem Angebotsportfolio

Es waren für uns drei gelungene Veranstaltungen, es hat Spaß gemacht vor so vielen Praktikern vorzutragen und vor allem fachlich mit ihnen zu diskutieren!

Fragen Sie uns, wir freuen uns auf Ihre Aufgaben! Unsere Spezialität sind betriebsspezifische Lösungen, wir schätzen Sie und Ihre Herausforderungen =;-).

Unsere Kontaktdaten sind:

exagt@exagt.de oder persönlich:

arnim.grabo@exagt.de
+49 (0) 176 72588814, +49 (0) 34324 269737

andreas.schmidt@exagt.de
+49 (0) 173 352 8960, +49 (0) 34324 269739

moritz.gassan@exagt.de
+49 (0) 171 1194638, +49 (0) 34324 23484

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