Differentiated maize sowing, check effects with OFR trials?

Why differentiated seed in maize?

Site-specific sowing in maize has been used more and more widely in practice for several years. The underlying agronomic rules (better soils with higher water storage capacity → higher sowing rate, poorer soils with poorer water storage capacity → lower sowing rate) are convincing, and implementation is “problem-free” thanks to the widespread market penetration of modern precision seeders with the application map processing option.

Figure 1: Precision seeder planting maize, picture Amazone

Effects of differentiated sowing, OFR vs. exact trials!

When evaluating the effects of precision trials, both positive and negative results can be found in the literature when using this technology.

Differentiated sowing as a precision farming method is based on the heterogeneity of yield formation on the specific field and this can only be validly recorded if this spatial variability is specifically included. The classical trial system strives for conditions that are as homogeneous as possible, which runs counter to the logic of site-specific technology. By definition, OFR trials in large plots take into account the natural differences in the area. In the evaluation, high data densities through spatial autocorrelation, plus area-wide information layers and powerful geostatistical methods ensure meaningful and statistically reliable results.

Problem of yield recording?

For many years, the lack of yield mapping during harvest was a problem for OFR trials in silage maize. The current wider availability of forage harvesters with yield recording and remote sensing methods (multispectral drone, satellite data) has solved this “problem”.

What is being examined?

Offers for differentiated sowing are available from a large number of companies. Most methods use automatically generated yield potential maps from satellite data as a basis; we use a typical relative yield map of the field from the last 7 years (based on Sentinel-2). If available, the most accurate data basis for us is the recording of soil heterogeneity by means of a conductivity analysis (Top Soil Mapper, EM 38).

In our tests, we limit ourselves to our own product range and that of a second supplier; transferability of the results to other products is only possible through targeted additional OFR tests.

Test set up!

The trial system is realized by the automated trial planning of our colleagues from AgDoIT. Variety recommendations from breeders and/or farmer specifications form the basis for the variation in seed rates. The application maps are transferred and processed in the desired format via wireless data exchange tools or, if necessary, with a USB stick on the device/tractor terminal.

Figure 2: A trial plant differentiated seed in maize

What next?

We accompany the trials with regular assessments based on remote sensing data (multispectral drone/satellite) in order to record and evaluate growth differences on a site-specific and temporal basis. The yield is determined by means of yield mapping and in parallel by remote sensing algorithms and then the trials are finally evaluated.

Ask us, we look forward to your tasks! We specialise in company-specific solutions, we value you and your challenges =;-).

Our contact details are:

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+49 (0) 176 72588814, +49 (0) 34324 269737

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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.

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

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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

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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!

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Vermessungslösungen EXAgT, Neuigkeiten 2025

Preissenkung SAPOS (HEPS) RTK System, größere Monitordiagonale des Tablets, Detailverbesserungen

Ab dem 01.01.2025 senken wir die Preise für unsere SAPOS (HEPS) RTK Systeme von 4.750,- € auf 4.050,- €. Möglich machen das unsere Zulieferer und dies nicht auf Kosten der Qualität der Komponenten! Als Tablet kommt jetzt ein Durabook R11L mit einer Bildschirmdiagonale von 11,6 Zoll und Windows 11 zum Einsatz , gegenüber bisher einem 7 Zoll Modell mit sonst gleichen Eigenschaften. Weiterhin wird als Befestigungsstab für die Antenne und den Empfänger ein Kohlefasermodell mit integrierter Wasserwaage ausgeliefert.

Aktuelle Vermessungssoftware, die zu nutzenden Katasterkarten sowie Luftbilder lassen sich in der Software einfach von den Servern der Landesvermessungsämter herunterladen, hier die Gemarkung Blasewitz in Dresden.
Kohlefaser/Karbonstange mit Wasserwaage (rechst), Bild von Hagen Piotraschke

Abschaltung SAPOS EPS Korrektursignal durch einige Landesvermessungsämter

In den letzten Monaten häuften sich Nachrichten von Landesvermessungsämtern, die die Abschaltung des EPS Korrekursignals (DGPS) in naher Zukunft ankündigten. Kunden, die dieses Signal nutzen sind hiermit aufgefordert, die Mails der jeweiligen Ämter gründlicher als sonst zu lesen. Nach der Abschaltung sind die Empfänger weiter einsatzfähig, allerdings kann es zu Genauigkeitsverschlechterungen der Messungen kommen.

Verkauf SAPOS EPS (DGPS) Systeme wird eingestellt, Vorbereitungen für ein spezielles Forstvermessungssystem laufen

Aufgrund der EPS-Abschaltung stellen wir den Verkauf von SAPOS EPS (DGPS) Systemen ein. An deren Stelle planen wir die Einführung eines Systems speziell für die Forst. Praktische Erfahrungen haben gezeigt, das unsere aktuellen RTK-Systeme selbst unter Laubbäumen mit feuchten Blättern zufriedenstellend funktionieren. Das angedachte Forstsystem nutzt mittels einer speziellen Antenne besser die Signale des L5 Bandes der aktuellen Navigationssatelliten um eine noch bessere Betriebssicherheit zu erreichen.. Unser Technologiepartner OptimalSystem.DE hat zu diesem Thema einen interessanten Beitrag auf LinkedIn geposted:
https://www.linkedin.com/posts/hagen-piotraschke-4ab80646_l5-der-erste-echte-lichtblick-im-dunklen-activity-7243886119547805698-um1k?utm_source=share&utm_medium=member_desktop

Updatemöglichkeiten für bei uns gekaufte Vermessungstechnik

Unsere Vermessungssysteme zeichnen sich durch eine hohe Modularität aus, d.h. Auf- und Umrüstungen sind immer machbar OHNE das Altsystem komplett zu entsorgen! Möglich ist ein Update von einem EPS (DGPS) System auf einen RTK Antenne/Empfänger wie auch die Ausrüstung mit einem Tablet mit einem mit größeren Bildschirm sowie Windows 11.

Da im Laufe der Verkaufszeit viele verschiedene Konfigurationen ausgeliefert wurden, bitte die jeweiligen Updatepreise direkt bei mir erfragen!

Zum Jahreswechsel

Von ganzem Herzen wünschen wir einen guten Rutsch ins neue Jahr 2025!
Vielen Dank für die gute Zusammenarbeit im Jahr 2024 und dem Erreichen von angestrebten Zielen.
Falls etwas nicht so gelang oder was liegen geblieben ist, der eine oder andere Wunsch noch offen, so halten wir es wie W. Busch:

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Neues von SNaPwürZ – Visualisierung von Ergebnissen in PIGSTAT verständlich UND wissenschaftlich umsetzen

Wir arbeiten als EXAgT seit unserer Gründung im Bereich OFR/PiG Großparzellenversuche mit diversen Partnern und in vielen Projekten, eins davon ist SNaPwürZ. Dieses hat das Ziel, Landwirten Werkzeuge zu liefern, die es so einfach wie möglich machen, Versuche (Exakt- und OFR- Versuche) anzulegen und auszuwerten.

Für uns Anlass unsere Methodik zu verbessern!

Bis jetzt, Auswertung mit PIGSTAT

PIGSTAT ist das von der EXAgT genutzte, für uns entwickelte statistische Auswerteprogramm für OFR Versuche (auch als produktionsintegrierte Großparzellenversuche, PiG, bezeichnet, daher der Name). Das Programm ist sehr vielseitig, kann sowohl ein- als auch zweifaktorielle OFR-Versuche statistisch korrekt auswerten, und macht die schnelle und statistisch korrekte Auswertung dieser Feldversuche für uns erst möglich.

Mit einer solchen wissenschaftlichen Hochwertigkeit kommen allerdings auch die typischen Probleme wissenschaftlicher Ergebnisse: Sie sind nicht unbedingt für jeden leicht lesbar!

Dies ist allerdings essenziell für unsere Kundschaft, die im Idealfall schon auf den ersten Blick sehen will, welche Ergebnisse ein Feldversuch gebracht hat.

Das „Problem“ sind die Dateien, die als Ergebnis ausgegeben werden. Zum einen ist das eine Textdatei, die unter anderem die folgende Tabelle enthält.

Diese Tabelle enthält theoretisch die wichtigsten Informationen die man zur Versuchsauswertung wissen muss, allerdings nicht in einer Form die schnell und einfach verständlich ist.

Auch liefert uns PIGSTAT eine Reihe von Graphen, einer davon ist hier als Beispiel eingefügt:

Wie man sieht, hat der Graph einige Schwierigkeiten im Bereich Lesbarkeit:

  • Der Bereich der y-Achse ist sehr groß
  • keine der Daten sind beschriftet
  • Die Form als Boxplot macht es schwer, tatsächliche Unterschiede zwischen den verschiedenen Versuchsgliedern zu erkennen

Der obere Graph ist eine sehr akkurate Darstellung der Versuchsergebnisse aus statistischer Sicht. Allerdings kann die für den Landwirt wichtigste Frage hier nicht sofort und klar angezeigt werden: Was ist der Mehrwert der angewendeten Methode?

Eine einfache Visualisierung, klar und verständlich

Um diese Frage auf den ersten Blick zu beantworten, wird eine andere, simplere Darstellung der Ergebnisse benötigt, idealerweise in Form eines einfachen Säulendiagramms.
Folgende Daten sollte das Diagramm enthalten:

  • Die Bezeichnung der verschiedenen Versuchsglieder
  • Die Unterschiede zwischen den Versuchsgliedern, sowohl absolut als auch in Prozent
  • Der p-Wert, um die statistische Sicherheit der Ergebnisse bewerten zu können

Ein Graph sieht dann so aus:

Damit kann man auf einem Blick die Versuchsergebnisse einschätzen!

Im Rahmen des SNaPwürZ Projektes haben wir unsere Effizienz in der Anlage und Auswertung von Versuchen massiv erhöhen können. Sollten Sie Ideen für Feldversuche als OFR Versuche haben, arbeiten wir gerne mit Ihnen zusammen um diese in die Tat umzusetzen!

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Teilflächenspezifische Andüngung im Frühjahr nach Herbstscan mit Satellit

Winterraps

Die aktuellen Bestände des Winterraps 2024 zeigen in der Praxis eine hohe Variabilität. Während dieses Jahr zeitig gedrillte Bestände oft sehr gut dastehen, gibt es auf später gesäten Schlägen eher unregelmäßige Bestände durch einen verzögerten Auflauf aufgrund zeitweise fehlendem Wasser sowie durch später erfolgenden Schädlingsbefall.

Unregelmäßige Bestände lassen sich durch teilflächenspezifische Düngung in der Fläche differenziert führen in dem die N-Düngemenge innerhalb des Schlags entsprechend variiert wird.

Ziel im Pflanzenbau ist es, jedes kg N Stickstoffdünger effizient einzusetzen. Für die zweite/dritte und vierten Gabe habe sich Verfahren auf der Basis von Sensoren und Satellitenbildern breit etabliert. Ungenutztes Optimierungspotenzial liegt in der ersten Gabe. Hier gilt es, den Zustand der Bestände zum Ende der Vegetationsperiode im Spätherbst zu erfassen.

Seit 2017 bieten wir den Kunden das Verfahren Herbstscan mit Satellit an, u.a. die Bauernzeitung berichtete darüber.

Beim Winterraps kann jedes aufgenommene kg N im Spätherbst, welches über 50 kg liegt, im Frühjahr angerechnet und eingespart werden (Faustzahl: kg N/ha Herbst > 50 kg N/ha* 0,7 = einzusparende kg N/ha Frühjahr). Durch Satellitendaten abgeglichen mit Referenzmessungen am Boden wird eine teilflächenspezifische N-Aufnahmekarte für den Herbst erstellt (siehe Abbildung 1). Diese wird als Grundlage für die Frühjahrsdüngung (egal ob in einer oder mehreren Gaben) genutzt.

Abbildung 1: Messung der N-Aufnahme im Winterraps, links punktuell manuell, rechts in jeder Teilfläche (10x10m²) abgeleitet aus Satellitenbildern und Referenzmessungen.

Um die Wirksamkeit des Verfahrens zu überprüfen führen wir begleitend PiG/OFR Versuche unseres Verfahrens durch. Die Metaanalyse von Versuchen 2021/2022 zeigt die Effekte des Verfahrens (1).

Die Versuchsschläge 2021/2022 lagen südlich von Leipzig in einem roten Gebiet, in diesen Jahren gab es eine gute Vorwinterentwicklung mit durch den Herbstscan ermittelten N-Aufnahmen zwischen 50 und 120 kg N/ha.

  • im Prüfglied „Betrieb“ wurde auf der ganzen Fläche einheitlich gedüngt entsprechend den Vorgaben des Bilanzierungs- und Empfehlungssystem Düngung (BESyD) Sachsen
  • im Prüfglied „EXAgT“ fand eine teilflächenspezifische N-Düngung nach unseren Algorithmen statt.
  • erste Gabe Piamon, zweite Gabe KAS konstant 50 kg N/ha
  • Gesamtgabe zwischen 125 und 170 kg N
Abbildung 2: Ausgangsdaten Metaanalyse sowie Differenzen der ausgebrachten N-Mengen
Abbildung 3: Signifikanter Mehrertrag von 1,26 dt/ha trotz Einschränkung der N-Düngemenge auf 80% im roten Gebiet

In den Gebieten ohne eingeschränkte N-Düngung führt, so unsere langjährige Erfahrung, unser Verfahren in den meisten Fällen zu N-Einsparungen von 15-25 kg/ha.

(1) Moritz Gaßan (2023).: „Überprüfung teilflächenspezifischer, satellitenbasierter N-Düngestrategien für Winterraps anhand von praxisnahen Großparzellenversuchen, angelegt und ausgewertet mit den Methoden von OFR (On Farm Research)“, Bachelorarbeit BA Dresden

Herbstscan Wintergetreide

Bei der 1. N-Gabe für Winterweizen/Wintergerste/Winterroggen orientiert man sich oft an den „schlechtesten“ Stellen und überzieht die „besseren“ deutlich, was zu dichten Beständen mit Lager- und Krankheitsproblemen führt. Dagegen hilft eine differenzierte Düngung. Über den Herbstscan wird eine teilflächenspezifische Abschätzung der N-Aufnahme und der daraus resultierenden N-Aufnahmekarte wird die Streukarte für die Andüngung im folgenden Frühjahr erstellt. Als erstes erfolgt die Festlegung des Düngungsniveaus, bei der neben den üblichen Planungsansätzen (Betriebsleitererfahrung, Nmin, N-Form, Produktionsziel, Ertrag, organische Düngung usw.) die durchschnittliche N-Aufnahme im Herbst berücksichtigt wird. Die anschließende Differenzierung orientiert sich dann an den unterschiedlichen N-Aufnahmezonen im Schlag und daraus lässt sich eine Streukarte erzeugen.

Eine differenzierte Andüngung führt zu einheitlicheren Beständen, die sich einfacher führen lassen und einer Frühsommertrockenheit besser begegnen können. „Nicht zu viel bei den Guten und nicht zu wenig bei den Schlechten“ sollte das Motto sein.

Auch hier liefern wir die Karten im jeweils nötigen Datenformat und helfen bei Bedarf vor Ort mit, bis heute konnten wir jedes Formatproblem lösen (auch mit ISOXML, dem ISOBUS Auftragsformat 😉 ).

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Aktuelle Versuchsergebnisse im Projekt „BeA – Beikrautsamenabscheidung“

Seit dem 01.02.2021 entwickelt die Professur für Agrarsystemtechnik der TU Dresden zusammen mit ZÜRN und uns als Versuchsdienstleister im Projekt BeA ein Verfahren zur Abtrennung von Unkraut- und Ausfallsamen während der Ernte. Gefördert wird dieses Projekt von der Rentenbank.

Abbildung 1: Mit der BeA werden Verlustkörner und Beikrautsamen im Reinigungsabgang abgetrennt, mittels einer Hammermühle mechanisch zerstört und auf dem Feld verteilt. (Bild TU Dresden)
Abbildung 2: Über 80% der Verlustkörner und Beikrautsamen werden mittels Trommelsiebe aussortiert, diese werden danach mit einer Hammermühle devitalisiert (Abbildung TU Dresden)

Seit 2022 werden die Effekte von BeA auf den Ertrag in 2-3 OFR/PiG-Versuchen pro Jahr auf immer den selben Flächen von uns überprüft.

Womit wir nicht gerechnet haben war, dass in ALLEN Versuchen im Projekt über die Jahre ein Ertragszuwachs festzustellen war, so auch in diesem Jahr.

Im Versuch 1 Winterweizen wurde im Durchschnitt 31,4517 dt/ha geerntet, in der BeA Variante signifikant (p-value < 0,05) 1,4432 dt/ha mehr.


Abbildung 3: Schlag Winterweizen, Prüfglied BeA hat gegenüber dem Standard einen signifikanten Mehrertrag von 1,44 dt/ha, weiterhin hat auf dieser Fläche auch die Geländehöhe z einen Einfluss auf den Ertrag (3,7256 dt pro zusätzlichen Meter).

Im Versuch 2 Wintergerste wurde im Durchschnitt 44,8485 dt/ha geerntet, in der BeA Variante waren das signifikant (p-value < 0,05) 1,811 dt/ha mehr.


Abbildung 4: Schlag Wintergerste, Prüfglied BeA hat gegenüber dem Standard einen signifikanten Mehrertrag von 1,811 dt/ha, hier spielt die Geländehöhe keine Rolle.

Die Ergebnisse zeigen sehr deutlich, dass eine gute Feldhygiene einen signifikanten Einfluss auf den Ertrag hat! BeA kann dafür zukünftig ein hilfreicher Baustein sein.

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

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Saving a trial after a supercell

As anyone involved in agricultural trials knows, setting up and supervising a trial involves considerable effort. Not to mention the knowledge gained from such trials!

It is more than a little frustrating when something goes wrong in the final phase, e.g. due to a severe weather event. This is exactly what happened to us during an experiment in 2024.

…On 18.06.2024, a so-called supercell caused severe damage in the Saxon district of Meißen: Trees were uprooted and houses were partially covered.
Two parallel 380 kV power lines were also affected. A total of 17 pylons were knocked down by the violent storm…

Figure 1: A high-voltage pylon toppled during the event, photo by 50Hertz

Two high-voltage pylons stood at the edge of our test, and during the storm they fell into the trial areas.

Figure 2: Masts and trial site BEFORE the storm

Figure 3: Poles and trial site AFTER the storm, fallen poles top left in the field

Due to the toppled masts and the traffic during the securing measures, a proper harvest including yield mapping was no longer possible in some places. As there was only room for three repetitions on the plot, the trial could no longer be evaluated with statistical certainty.

Figure 4: Data from yield mapping

Multispectral drone flights to the rescue

Rather coincidentally, we flew over the area with our Phantom P4 RTK and its multispectral camera the day before the storm event. It is known from the literature that the yield data can be derived from the NDRE index from a certain period before the harvest.

Abbildung 5: Berechnung des NDRE Index aus NIR und Red Edge Orthophotos

Figure 6: NDRE index calculated from the drone data

This correlation could also be proven here with the help of the yield data from the unaffected area of the trial and the drone data.

Figure 7: Correlation NDRE to yield from yield mapping

On this basis, a fictitious yield map without storm effects was calculated for the entire trial area, making the trial evaluable again!

Figure 8: Fictitious yield map in a 1m grid as the basis for the trial evaluation

Ask us, we look forward to your tasks! We specialise in company-specific solutions, we value you and your challenges =;-).

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