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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