Über die Präzision im Precision Farming

In einem Sonderheft der DLG Mitteilungen „Digitalisierung Risiken abwägen, Chancen nutzen“ auf den Seiten 26 – 28 wurde mit Praktikern unter dem Titel „Bringen neue Ansätze den Durchbruch“ über ihre Erfahrungen zur sensor- und satellitenbasierten Stickstoffdüngung gesprochen.

Wir erleben auf dem Gebiet des technischen Precision Farming (PF) das dort das Thema Präzision immer wichtiger wird. Ein Thema in dem DLG Sonderheft war die Pulsweitenmodulation (PWM) für Feldspritzen, die das Problem der bei Kurvenfahrten unterschiedlichen Ausbringmengen verringert. Auch bei den Düngerstreuern, egal ab pneumatisch oder klassisch, geht die technologische Entwicklung in Richtung präziserer Ausbringung ungebremst weiter.

Das Gegenteil geschieht zurzeit gefühlt im agronomischen PF. Die überwiegende Mehrheit der Anbieter von Satellitendaten stellt Biomassekarten zur Verfügung. Bei genauerer Betrachtung diese Karten erkennt man, dass dort lediglich ein Vegetationsindex, meist der NDVI abgebildet wird. Dieser Wert hat keine Einheit, 0 und kleiner bedeutet ohne Vegetation, 1 ist der Maximalwert.

Interessant und interpretierbar für den Anwender sind konkrete agronomische Informationen wie die Frischmasse (kg/m²) oder die N-Aufnahme (kg N/ha).

Diese Daten lassen sich je nach Anwendungsfall aus verschiedenen geeigneten Wellenkombinationen und Referenzmessungen ableiten, neben dem NDVI gibt es eine Vielzahl anderer praktisch genutzter Indizes.

Unser Partner, die AgUmenda GmbH aus Leipzig führt zur Bestimmung der Höhe der Andüngung von Raps im Frühjahr im Herbst eine Vielzahl von georeferenzierten Frischmasseschnitte durch. Diese Informationen werden genutzt, um aus dem Index SAVI (ähnlich NDVI aber mit Berücksichtigung des Einflusses des Bodens) eine flächige Frischmassekarte zu erstellen.

Dazu wird eine Korrelation zwischen der gemessenen Frischmasse und den entsprechenden SAVI Werten gerechnet, die folgenden dargestellten Daten entstammen Messungen aus dem Herbst 2019.

Abbildung 1: Beispiel einer Korrelation zwischen Frischmasse und SAVI im Raps

Wie man in der vorigen Grafik sieht, ist der Zusammenhang zwischen SAVI und Frischmasse NICHT linear. Was bedeutet das? Eine Änderung des SAVI zwischen 0,35 und 0,4 um 0,05 bedeuten einen Zuwachs in der Frischmasse von 162 g, die 0,05 Differenz zwischen 0,55 und 0,60 hingegen einen Unterschied von 404 g. Praktisch bedeutet das, dass die Unterschiede auf dem Feld in SAVI wie NDVI Karten in dichteren Beständen nicht sichtbar sind und in abgeleiteten Applikationskarten dort nicht entsprechend differenziert wird!

Abbildung 2: Links Rohdaten SAVI, rechts Frischmasse kg/m², Aufteilung in jeweils sechs Klassen mit gleicher Klassenbreite.

Der physikalische Effekt, der zu diesem Verhalten führt, heißt Sättigung und ist mehr oder weniger bei allen Indizes zu beobachten.

Zum Thema Vergleichbarkeit von bodennahen Sensoren und Satellitendaten.

Die Physik von optischen Sensoren ist gleich, egal ob diese vom Schlepper, einer Drohne oder von einem Satelliten getragen werden. Die Auswirkungen von atmosphärischen Einflüssen spielen bei vorverarbeiteten Sentinel-2 Daten keine Rolle, nur Wolken plus Wolkenschatten schränken die Nutzbarkeit ein. Bei Anwendungen wie einem Herbstscan von Beständen am Ende der Vegetationsperiode finden sich immer geeignete wolkenfreie Aufnahmen, im Frühjahr ist dies schwieriger. Um die Qualität unserer auf Satellitendaten basierenden Produkte zu überprüfen verwenden wir YARA N-Sensor Scans, die im gleichen Zeitraum aufgenommen wurden. Hier dargestellt ein unbearbeiteter Vergleich aus diesem November 2020.

Abbildung 3: Bestimmung N-Aufnahme kg N/ha durch Sensor und Satellit

Fazit

Zusammengefasst muss man sagen, dass die meisten in landwirtschaftlichen Anwendungen genutzten Biomassekarten (NDVI) lediglich ROHDATEN sind! Dies unabhängig davon, welche Plattform genutzt wurde (Sensor auf Schlepper, Drohne, Satellit), diese hat eher Einfluss auf die räumliche Auflösung der Bilder.

Die nötige Präzision für die Nutzung Fernerkundungsdaten in PF Anwendungen ist erst nach ihrer Umrechnung in agronomische Größen möglich.

Die Qualität der verfügbaren Rohdaten ist hervorragend, das Wissen um die „Veredlungsmöglichkeiten“ solcher Daten ist frei zugänglich.

Und nur in der Nutzung der Daten UND des Wissens kann man der „Präzision“ im Precision Farming gerecht werden!

Dank

Für die bisherige Zusammenarbeit, Unterstützung und Begleitung möchten wir herzlichst danken. Wir wünschen Ihnen frohe Weihnachten und einen guten Start ins Jahr 2021, viele Erfolge, ein glückliches Händchen bei wichtigen Entscheidungen und vor allem Gesundheit und Schaffenskraft.

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