agra 2024 – wir sind dabei!

Vom 11. bis 14. April 2024 findet die agra auf dem Gelände der Messe Leipzig statt. Wir sind zu finden in der Halle 2 auf dem Stand D34 gemeinsam mit der GIS GmbH. Am 13.04. um 11:30 Uhr hält Andreas Schmidt einen Vortrag „Digitale Innovationen im On Farm Research“ auf dem Innovationsforum AgriFood in der Halle 2 auf dem Stand der Wirtschaftsförderung Sachsen D16.

Wir freuen uns auf Ihren Besuch!

Dies sind die Themen, die wir Ihnen auf der agra vorstellen wollen:

Unsere Leistungen im Bereich Schlagkartenerstellung, der Erstellung von Bilanzen und Düngebedarfsermittlung sowie dem Agrarantrag

Es fällt immer schwerer Übersicht über die gesetzlichen Vorschriften, u.a. Düngeverordnung, Pflanzenschutzgesetz, Konditionalitäten zu behalten. Wir bieten zur Einhaltung der Dokumentationspflicht die Erstellung von Schlagkarten, schlag- und betriebsbezogen, unter Einhaltung sämtlicher Verordnungen und Richtlinien an. Im Speziellen zur Einhaltung der Düngeverordnung berechnen wir den Düngebedarf für Stickstoff und Phosphor, stellen Bodenprobenmaterialien zur Verfügung und erstellen Bilanzen.

Konditionalitäten, Ökoregeln und Agrarumweltmaßnahmen – wir unterstützen und beraten bei der Antragstellung für die Direktzahlungen und der flächenbezogenen Agrarförderung.

Precision Farming (PF) mit betriebseigener Technik OHNE die Notwendigkeit eigener Sensoren und Software

Der Einsatz von PF bedeutet für interessierte Betriebe oft einen nicht unerheblichen Aufwand. Zum einen in der Anschaffung/Abonnieren notwendiger Technik/Software sowie noch viel stärker im Bereich des personellen Einsatzes wie Arbeitszeit/Schulung/(jährliche) Einarbeitung.

Wir bieten hier unsere Hilfe an. Schwerpunkte unseres Angebots sind:

Teilflächenspezifisches Arbeiten mit Applikationskarten

  • Andüngung nach Herbstscan Satellit
  • N-Düngung, Wachstumsregler
  • Grunddüngung
  • Saat Mais/Getreide

Feste Fahrgassen/CTF light

Spurplanung unter Berücksichtigung der

  • Anforderungen Hacktechnik
  • Anforderungen Spritze

Versuche ohne spezielle Versuchstechnik auf Ihren Schlägen

  • die Versuchsanlage wie auch die Ernte kann in den normalen Produktionsprozess integriert werden.
  • statistisch sicher
  • PiG/OFR/IFR
Abbildung 1: Unser Gemeinschaftsstand 2019 mit der GIS GmbH

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:

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

amanda.franck@exagt.de
+49 (0) 151 2141 3307, +49 (0) 34324 23484

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Application maps for growth regulators / Project „Boniturschwarm“ (assessment swarm)

Starting this year, we have been using our expertise not only to plan application maps for fertilisation, but also for growth regulators. As with N fertilisation, this is based on satellite data. As usual with EXAgT, we support you with our professional plus technical expertise from planning/data collection to reading into the terminal and application. The use of the method is also accompanied by large plot trials (OFR/PiG).

Figure 1: Trial design for large plot trial of growth regulator
Experimental treatments constant, variable by satellite and map

Project „Boniturschwarm“ (assessment swarm)

The joint project „Boniturschwarm“ of the TU Dresden, Chair of Agricultural Systems Technology and EXAgT GmbH will start on April 1, 2024 as part of the DMPL.

EXAgT has been using commercially available drones with multispectral cameras for several years for field assessments in monitoring/analysing field trials.

The time-critical use of drones in agricultural crop protection practice is currently hampered by the low productivity of drone use due to the technically limited flight times and the effort involved in photogrammetric analysis.

The use of larger, more powerful and automated drone solutions requires the use of very expensive technology, expensive insurance, highly qualified drone pilots and changes in legislation; „casual use“ by a crop production specialist is no longer affordable.

One solution would be the simultaneous use of several drones, either in parallel for faster work completion or hierarchically (e.g. one drone provides the overview at a higher altitude to detect „defect areas“, the other(s) do the “ detailed work“ at a lower altitude). Photogrammetric (pre-)processing of the images in the field would greatly reduce the overall processing time and thus enable site-specific crop protection applications on short notice.

The productive use of a drone swarm for field assessment by a “ standard“ agronomist would promote the use of remote sensing technology for the effective use and saving of plant pesticides.

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

Our contact details are:

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

andreas.schmidt@exagt.de
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Applikationskarten Wachstumsregler / Projekt Boniturschwarm

Sei diesem Jahr nutzen wir unsere Expertise nicht nur zur Planung von Applikationskarten für die Düngung, sondern auch für Wachstumsregler. Basis sind analog zur N-Düngung Satellitendaten. Wie bei der EXAgT üblich unterstützen wir Sie mit unserer fachlichen plus technischen Expertise von der Planung/Datenerhebung bis zum Einlesen ins Terminal und der Applikation. Begleitet wird der Einsatz des Verfahrens auch hier von Großparzellenversuchen (OFR/PiG).

Abbildung 1: Versuchsplanung Großparzellenversuch Wachstumsregler
Versuchsglieder konstant, variabel nach Satellit und Karte

Projekt Boniturschwarm

Ab dem 01.04.2024 startet das gemeinsame Projekt „Boniturschwarm“ der TU Dresden, Professur der Agrarsystemtechnik und der EXAgT GmbH im Rahmen des DMPL.

Die EXAgT setzt seit mehreren Jahren handelsübliche Drohnen mit Multispektralkameras für Feldbonituren im Bereich Begleitung/Auswertung von Feldversuchen ein.

Dem zeitkritischen Einsatz in der landwirtschaftlichen Praxis des Pflanzenschutzes stehen aktuell die zu niedrige Produktivität des Drohneneinsatzes entgegen, bedingt durch die technisch möglichen Flugzeiten sowie dem Aufwand der photogrammetrischen Auswertung.

Die Nutzung von größeren, leistungsfähigerer und automatisierter Drohnenlösungen bedingt den Einsatz sehr teurer Technik, teurer Versicherungen, hoch qualifizierten Drohnenpiloten und Änderungen in der Gesetzgebung, „nebenbei“ durch einen Pflanzenbauspezialisten ist ein Einsatz nicht mehr leistbar.

Eine Lösung wäre der gleichzeitige Einsatz von mehreren Drohnen, entweder parallel zur schnelleren Arbeitserledigung oder hierarchisch,(z.B. eine Drohne schafft den Überblick in größerer Höhe zur Detektion von „Defektstellen“, die nächste(n) machen in geringer Höhe die „Dateilarbeit“). Eine photogrammetrische (Vor-)Verarbeitung der Bilder auf dem Feld würde die Gesamtbearbeitungszeit stark verkürzen und so kurzfristige teilflächenspezifische Pflanzenschutzapplikationen ermöglichen.

Der produktive Einsatz eines Drohnenschwarms zur Feldbonitur durch einen „normalen“ Agronomen würde den Einsatz von Fernerkundungstechnik zum effektiven Einsatz und Einsparung von Pflanzenschutzmitteln befördern.

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

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The problem of „automated“ agronomy and in practice Satellite vs. plant sensor

While browsing the LinkedIn platform, I found this interesting picture of Nathan Faleide, an AgTech specialist from the USA, see
https://www.linkedin.com/in/nathan-faleide-036b43b5/

Figure 1: From individual data to automated decision-making.

This illustrates my current experience in the creation of management zone maps („potential maps“) from multi-year satellite data very well. This is a task that is carried out automatically by various providers. But what is the quality of the maps generated? Every year is different, fields are split and merged, irrigation lines are laid, there are processing and application errors, cloud shadows and much more. In my experience, there are areas where only ONE date has provided a usable image for zoning since the start of the Sentinel-2 flights! For such areas, an “ automated“ system provides the mixed entity at the bottom left of the image, and in contrast to this, you can’t even guess which data is responsible for this in the generated map!

An AI also relies on data and learnt knowledge; if these are incorrect, the result will be the same. In computer science, programming an access function for a database is labour-intensive for humans, but a trifle for an AI. Assessing the quality of basic data and arriving at a comprehensible result with the “ correct“ agronomic knowledge is much more complex. And then there’s the „battle“ over which is the “ correct“ agronomic knowledge 😉 .

In practice Satellite vs. plant sensor

The creation of fertiliser maps for our service „N fertilisation according to the measurement of N uptake by satellite in autumn“ for winter oilseed rape is in the final phase.

Many of our customers have a YARA N sensor, but do not perform an autumn scan. The reasons for this are the limited operating times of „old“ passive sensors in autumn, peak workloads, cost savings for an extra trip or the poor accessibility of the fields. This means, for example, that only a few fields could be scanned, but planning is required for the entire rapeseed area.

An opportunity for us to compare the satellite and plant sensor in practice when recording the parameter N uptake in oilseed rape!

Figure 2: Left: N uptake map derived from satellite images according to EXAgT algorithms, right: interpolated N uptake map from ALS-2 measurements from the Agricon Agriport.

The comparison shows, on the one hand, a comparable level of the measured N uptake values, but also the greater level of detail of the map from satellite data.

The differences lie in the type of measurement. The Sentinel-2 satellite works similarly to a digital camera with a defined resolution such as the 10x10m spectral channels used here.

With the YARA sensor, an average value is calculated from the measurements of each of the two sensor heads (2x 3m measuring width per head). For each track, this one value is used as the default value for the entire working width (36 metres in this case).

Modern centrifugal spreaders have the ability to spread different quantities at least to the left and right, while pneumatic spreaders and sprayers have many individually controllable sections. This means that a higher resolution of the application maps can also be realised within the track.

We create application maps from these values using the tried and tested Rapool algorithm; agricon has its own calculation methods.

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

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Das Problem von „automatisierter“ Agronomie und Praxis Satellit vs. Pflanzensensor

Beim Stöbern auf der Plattform LinkedIn fand ich diese interessante Abbildung von Nathan Faleide, einem AgTech Spezialisten aus den USA, siehe https://www.linkedin.com/in/nathan-faleide-036b43b5/:

Abbildung 1: Von Einzeldaten zur automatisierten Entscheidungsfindung.

Diese illustriert sehr gut meine aktuellen Erfahrungen bei der Erstellung von Managementzonenkarten („Potentialkarten“) aus mehrjährigen Satellitendaten. Dies ist eine Aufgabe, die diverse Anbieter automatisiert abarbeiten. Aber wie ist die Qualität der generierten Karten? Jedes Jahr ist anders, Schläge werden geteilt und zusammengelegt, Leitungen verlegt, es gibt Bearbeitungs-, Applikationsfehler, Wolkenschatten und vieles mehr. Nach meinen Erfahrungen gibt es Schläge, wo seit Beginn der Sentinel-2 Befliegungen nur EIN Termin ein für die Zonierung brauchbares Bild liefert! Für solche Flächen liefert eine „Automatik“ das Mischwesen links unten im Bild, und im Gegensatz zu diesem kann man in der erzeugten Karte nicht einmal erahnen, welche Daten dafür verantwortlich sind!

Auch eine KI stützt sich auf Daten und angelerntes Wissen, sind diese fehlerhaft gibt es ein entsprechendes Ergebnis. In der Informatik eine Zugriffsfunktion für eine Datenbank zu programmieren ist für den Menschen arbeitsaufwendig, für eine KI eine Kleinigkeit. Die Qualität von Basisdaten zu beurteilen und mit dem „richtigen“ agronomische Wissen zu einem nachvollziehbaren Ergebnis zu kommen schon deutlich komplexer. Und dann noch der „Kampf“ darum welches nun das „richtige“ agronomische Wissen ist 😉 .

Praxis Satellit vs. Pflanzensensor

Die Erstellung der Düngekarten für unsere Dienstleistung „N-Düngung nach der Messung der N-Aufnahme im Herbst mit Satellit“ für Winterraps ist in der finalen Phase.

Viele unserer Kunden besitzen einen YARA N-Sensor, ersparen sich jedoch den Herbstscan. Ursachen sind eingeschränkte Einsatzzeiten von „alten“ Passivsensoren im Herbst, Arbeitsspitzen, Kostenersparnis für eine extra Überfahrt oder auch die schlechte Befahrbarkeit der Schläge. So kommt es z.B. dazu, dass nur einige wenige Schläge gescannt werden konnten, aber für die gesamte Rapsfläche geplant werden soll.

Für uns eine Gelegenheit, Satellit und Pflanzensensor bei der Erfassung des Parameters N-Aufnahme im Raps praktisch zu vergleichen!

Abbildung 2: Links N-Aufnahmekarte abgeleitet aus Satellitenbildern nach EXAgT-Algorithmen, rechts interpolierte N-Aufnahmekarte aus ALS-2 Messungen aus dem Agricon Agriport.

Der Vergleich zeigt zum einen ein vergleichbares Niveau der gemessenen N-Aufnahmewerte, aber auch den größeren Detailreichtum der Karte aus Satellitendaten.

Die Unterschiede liegen in der Art der Messung begründet. Der Satellit Sentinel-2 arbeitet ähnlich einer digitalen Kamera mit einer definierten Auflösung wie der hier genutzen Spektralkanäle von 10x10m.

Beim YARA Sensor wird aus den Messungen jedes der zwei Sensorköpfe ein Durchschnittswert berechnet (2x 3m Messbreite pro Kopf). Pro Fahrgasse wird dieser eine Wert als Vorgabe für die gesamte Arbeitsbreite (hier 36m) genutzt.

Moderne Schleuderstreuer haben die Fähigkeit, zumindest links und rechts unterschiedliche Mengen zu streuen, Pneumatikstreuer und Spritzen besitzen viele einzeln ansteuerbare Teilbreiten. So kann eine höhere Auflösung der Applikationskarten auch innerhalb der Fahrgasse umgesetzt werden.

Die Erstellung von Applikationskarten aus diesen Werten erfolgt bei uns nach dem bewährten Algorithmus von Rapool, die agricon hat ihre eigenen Berechnungsmethoden.

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

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Challenges in the autumn satellite scan in late autumn 2023, you can still join!

Since 2017, we have been successfully offering our „N fertilisation according to the measurement of N uptake by satellite in autumn“ service for winter oilseed rape and winter wheat/barley/rye. This is based on cloud-free Sentinel-2 satellite measurement data before dormancy and reference measurements of N uptake in the crop.

How was the availability of such data this year? For our customers in Mecklenburg-Western Pomerania, there was good quality data on 23 October 2023; this was also the case for Eastern Saxony on 30 October 2023.

Figure 1: Sentinel-2 RGB image from 23 October 2023 Mecklenburg-Western Pomerania

This was more difficult in other locations, such as west of Dresden/Erzgebirge. We had carried out our reference measurements on the ground here in late autumn; we were only able to use satellite data from 17.12.2023. Since the cold period at the end of November/beginning of December 2023 had hardly any influence on the crops of oilseed rape/winter cereals, even due to the snow cover, this was possible without any problems!

Figure 2: Sentinel-2 RGB image west of Dresden/Erzgebirge from 09/11/2023 left vs. RGB image from 17/12/2023

The search for cloud-free images of our customers‘ fields in Saxony-Anhalt and Thuringia was also very time-consuming this year, and we are proud that we were able to find them for all areas, sometimes through painstaking detective work!

The N-absorption maps and calculation tables have been finalised this week and will be sent to our customers from Monday!

Get on board now!

We now have cloud-free satellite data throughout eastern Germany at the end of 2023 and can now also create N uptake maps for winter oilseed rape and winter cereals and use them as a basis for fertilisation in spring 2024, a spreading map can be created at short notice!

If time is short, fertilise a constant N1a application (also for sulphur supply, see below), the next application can then be differentiated with an application map.

If there were problems with the sensor recordings in autumn, difficulties with the generation of spread maps, if you need personal advice from agronomy to application technology, please contact us!

Ask us, we look forward to your tasks! Our speciality is farm-specific solutions, we value you and your challenges =;-).

Our contact details are:

arnim.grabo@exagt.de

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

andreas.schmidt@exagt.de

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Herausforderungen beim Herbstscan mit Satellit im Spätherbst 2023, jetzt noch einsteigen!

Seit 2017 bieten wir erfolgreich unsere Dienstleistung „N-Düngung nach der Messung der N-Aufnahme im Herbst mit Satellit“ für Winterraps sowie Winterweizen/-gerste/-roggen an. Grundlage dafür sind wolkenfreie Sentinel-2 Satellitendaten vor der Vegetationsruhe und Referenzmessungen der N-Aufnahme im Bestand.

Wie sah die Verfügbarkeit von solchen Daten in diesem Jahr aus?! Für unsere Kundschaft in Mecklenburg-Vorpommern gab es qualitativ gute Daten am 23.10.2023, dies war auch für Ostsachsen am 30.10.2023 der Fall.

Abbildung 1: Sentinel-2 RGB Bild vom 23.10.2023 Mecklenburg-Vorpommern

Schwieriger war dies für andere Standorte wie z.B. westlich von Dresden/Erzgebirge. Unsere Referenzmessungen am Boden hatten wir hier im Spätherbst durchgeführt, als Satellitendaten konnten wir erst Aufnahmen vom 17.12.2023 nutzen. Da die Kälteperiode Ende November/Anfang Dezember 2023 auch durch die Schneedecke kaum Einfluss auf die Bestände vom Raps/Wintergetreide hatte war dies problemlos möglich!

Abbildung 2: Sentinel-2 RGB Bild westlich Dresden/Erzgebirge vom 09.11.2023 links vs. RGB Bild vom 17.12.2023

Die Suche nach wolkenfreien Aufnahmen von den Schlägen unserer Kunden war auch in Sachsen-Anhalt und Thüringen in diesem Jahr sehr aufwendig, wir sind stolz, das wir für alle Flächen in teilweise detektivischer Kleinarbeit fündig geworden sind!
Die N-Aufnahmekarten und Berechnungstabellen sind in dieser Woche fertiggestellt worden und werden ab Montag an unsere Kunden verschickt!

Jetzt noch einsteigen!

Wir haben in Ostdeutschland jetzt flächendeckend wolkenfreie Satellitendaten Ende 2023 und können jetzt auch noch N-Aufnahmekarten für Winterraps und Wintergetreide erstellen und als Grundlage für die Düngung im Frühjahr 2024 nutzen, eine Streukartenerstellung ist kurzfristig machbar!

Falls die Zeit knapp ist, düngen Sie eine konstante N1a Gabe (auch zur Schwefelversorgung siehe unten), die nächste Gabe kann dann differenziert mit einer Applikationskarte ausgebracht werden.

Gab es Probleme mit den Sensoraufzeichnungen im Herbst, Schwierigkeiten bei der Streukartengenerierung, haben Sie einen persönlichen Beratungsbedarf von der Agronomie bis zur Ausbringtechnik, wenden Sie sich an uns!

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

Unsere Kontaktdaten sind:

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

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To the new year / News about Project SNaPwürZ

„Fundamentally, it is always the connection with other people that give life its worth.“
Wilhelm von Humboldt (1767 bis 1835)

A heartfelt thank you for your trust and the delightful cooperation.  May your new year be filled with contentment, health, happiness and optimism.  We wish you a merry Christmas and a successfull 2024.

2023 was a very eventful and successful year for us, highlighted by the „DLG-Agrifuture Concept Winner 2023“ prize awarded at the agritechnica 2023, which we received as part of the cooperation with our partners AMAZONE, EXA Computing, geo-konzept, Hanse-Agro, the Kiel University of Applied Sciences and the start-up AgDoIT. This award and our involvement in the EIP-Agri project SNaPwürZ set the course for our further increased involvement in the field of OFR/PiG trials for agronomic practice, including methodological developments in the coming year.

The amazing response to our EXAgT Observator during agritechnica 2023 brought us new partners in the field of application and potential further development extending beyond Germany’s borders.

Our developments in the practical application of remote sensing data for agronomic purposes are continuing and we will report on them here.

News about Project SNaPwürZ

Translation: smart, sustainable, precise, repeatable, transferable and resilient – Agriculture under the changing conditions of the future

Chances through digital innovations in On Farm Research and precise trials

The first meeting of the Operational Group (OG) took place on 13 December in the Department of Agricultural Economics at Kiel University of Applied Sciences. A total of 18 people took part in this hybrid event, including OG members, external speakers and guests. The event was characterised by short keynote speeches and open discussions.

Prof Dr Ute Kropf from Kiel University of Applied Sciences kicked off the event with a pitch on field trials at Lindenhof. She focussed on the technical aspects of field trials, and the presence of the trial technicians contributed to an in-depth discussion about the current challenges in planning and implementing precision trials.

Mr Bastian Brandenburg from R&D Centre FH Kiel GmbH gave an insight into the farm knowledge infrastructure as a knowledge transfer platform (www.farmwissen.de). He explained the structure of the infrastructure and how Farmwissen can serve as the main channel for publishing the project results of the OG SNaPwürZ and create a wider reach.

Mr Moritz Gassan from EXAgT GmbH reported on the current status of the experimental guide for on-farm research. Although the project is still at an early stage, the guideline is already well advanced.

Christoph Ratke presented the terms of reference for the on-farm research toolbox, thereby initiating the discussion. This then moved on to practical experimental questions and the challenges in practical agriculture when implementing on-farm experiments. The practitioners present provided important suggestions for overcoming these obstacles and helped to concretise the experimental plans.

Sebastian Ramm, R&D Centre FH Kiel GmbH

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Zum Jahreswechsel / Aktuelles vom Projekt SNaPwürZ

„Im Grunde sind es immer die Verbindungen mit Menschen, die dem Leben seinen Wert geben“
Wilhelm von Humboldt (1767 bis 1835)

Für die bisherige Zusammenarbeit, Unterstützung und Begleitung möchten wir herzlichst danken! Wir wünschen Ihnen einen guten Start ins Jahr 2024, viele Erfolge, ein glückliches Händchen bei wichtigen Entscheidungen, Zuversicht und vor allem Gesundheit und Schaffenskraft!

Das Jahr 2023 war für uns ein sehr ereignisreiches und erfolgreiches Jahr, gekrönt durch den auf der agritechnica 2023 verliehenen Preis „DLG-Agrifuture Concept Winner 2023“, den wir als Teil der Kooperation mit den Partnern AMAZONE, EXA Computing, geo-konzept, Hanse-Agro, der Fachhochschule Kiel und dem Startup AgDoIT bekommen haben. Dieser Preis und unsere Mitarbeit am EIP-Agri Projekt SNaPwürZ stellten die Weichen für unser weiteres verstärktes Engagement im Bereich OFR/PiG Versuche für die agronomische Praxis inklusive methodischer Weiterentwicklungen im nächsten Jahr.

Die erstaunliche Resonanz auf unseren EXAgT Observator während der agritechnica 2023 brachte uns neue Partner im Bereich der Anwendung und potenziellen Weiterentwicklung über die Grenzen Deutschlands hinweg.

In der praktischen Anwendung von Fernerkundungsdaten für agronomische Zwecke gehen die Entwicklungen bei uns weiter, wir werden aktuell darüber hier berichten.

Aktuelles vom Projekt SNaPwürZ

Am 13. Dezember fand das erste Treffen der Operationellen Gruppe (OG) im Fachbereich Agrarwirtschaft der Fachhochschule Kiel statt. An dieser Hybridveranstaltung nahmen insgesamt 18 Personen teil, darunter OG-Mitglieder, externe Referenten und Gäste. Die Veranstaltung war geprägt von kurzen Impulsvorträgen und freien Diskussionen.

Den Auftakt machte Frau Prof. Dr. Ute Kropf von der Fachhochschule Kiel mit einem Pitch über das Versuchswesen auf dem Lindenhof. Sie konzentrierte sich auf die technischen Aspekte des Feldversuchswesens, und die Anwesenheit der Versuchstechniker trug zu einer vertieften Diskussion über die aktuellen Herausforderungen in Planung und Umsetzung von Exaktversuchen bei.
Herr Bastian Brandenburg vom FuE-Zentrum FH Kiel GmbH gab einen Einblick in die Farmwissen-Infrastruktur als Wissenstransfer- Plattform (www.farmwissen.de). Er erläuterte den Aufbau der Infrastruktur und wie Farmwissen als Hauptkanal zur Veröffentlichung der Projektergebnisse der OG SNaPwürZ dienen und Reichweite schaffen kann.
Herr Moritz Gassan von der EXAgT GmbH berichtete über den aktuellen Stand des Versuchsleitfadens für das On-Farm-Research. Obwohl das Projekt sich noch in einer frühen Phase befindet, ist der Leitfaden bereits weit fortgeschritten.
Christoph Ratke stellte die Leistungsbeschreibung für die On-Farm-Research-Toolbox vor und leitete damit die Diskussion ein. Diese ging dann über zu praktischen Versuchsfragen und den Herausforderungen in der praktischen Landwirtschaft bei der Umsetzung von On-Farm-Experimenten. Die anwesenden Praktiker lieferten wichtige Anregungen zur Überwindung dieser Hindernisse und halfen dabei, die Versuchspläne zu konkretisieren.

Sebastian Ramm, FuE-Zentrum FH Kiel GmbH

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Robotik/Drohnen/Satellitendaten ohne Wolken, die Agritechnica 2023

Die Agritechnica 2023 ist Geschichte, mit einer Woche Abstand ist der Alltag wieder eingekehrt. Es bleiben viele Eindrücke, viele Gespräche, viele Ideen die es Wert sind weiterverfolgt zu werden.

Neben der Standbetreuung gab es auch einige Gelegenheiten sich umzusehen. Was ist uns aufgefallen?

Robotik

Interessante neue Zeiten! Neben den „Hackrobotern“ im Gemüsebau, die in Stückzahlen in der Praxis Einzug gehalten haben, kommen jetzt die ersten „Universalroboter“ auf die Schläge. Diese sind koppelbar mit diversen Anbaugeräten verschiedener Hersteller, Bauformen sind „normale“ Raupentraktoren wie z.B. den AgXeed AgBot oder Geräteträger wie der innoMade TK 100 von Eidam.

Abbildung 1: AgXeed AgBot mit Amazone „Standardgrubber“
Abbildung 2: Feldroboters innoMade TK 100 von Eidam (Quelle; Agronym e.V.)

Solche „Universalroboter“ sollen die fehlenden Arbeitskräfte in der Landwirtschaft ersetzen, allerdings bedeutet dies aktuell je nach Konzept eine gründliche Vorbereitung des jeweiligen Einsatzes! Arbeitsaufträge wie „Harald grubbere mal den Schlag Windmühle“ funktionieren noch nicht. Eine Lösungsmöglichkeit ist die Arbeit im Schwarm, hier ist der Schlepperfahrer für ein oder mehrere Roboter zuständig die z.B. bei der Bodenbearbeitung parallel zu seinem Traktor im Verbund fahren. Trotzdem sollten die Roboter zumindest die Feldgrenzen „kennen“ um z.B. nicht parallel zum Führungsfahrzeug den benachbarten Kleingarten „plattzumachen“.

Noch mehr Daten benötigen komplett autonome Systeme, exakte Feldgrenzen und geplante Spuren sind z.B. in der Bodenbearbeitung eine Grundvoraussetzung.

Wichtig wird zukünftig die digitale Kompatibilität verschiedener Roboter/Anbaugeräte und Planungssoftware, um nicht für jeden Typ von Roboter eine eigene Planungssoftware benutzen zu müssen (siehe Initiative 3A Advanced/Automation/Autonomy von AGXEED/Amazone/CLAAS).

Im Licht der Notwendigkeiten zur operativen Vorbereitung des jeweiligen Robotereinsatzes und der benötigten Daten macht der Kauf von NEXT Farming durch AGCO und die engere Anbindung von 365Farmnet an Claas auf einmal Sinn?!

Aber auch während des praktischen Betriebs gibt es neue Herausforderungen. Ein defektes Anbaugerät während des Robotereinsatzes, Diagnose des Herstellers, Beschädigung durch Bedienfehler. Wem darf man jetzt die Rechnung schicken, dem Programmierer, dem „Datenplaner“ oder dem Roboter?

Drohnen

China hat gewonnen! Quantitativ und qualitativ haben chinesische Drohnenhersteller die Messe dominiert, europäische Drohnen musste man mit der Lupe suchen, PARROT hat im Bereich Landwirtschaft aufgegeben, „primitive“ Lösungen, wie man bei einigen chinesischen Anbietern vor 4 Jahren noch finden konnte, sind verschwunden. Das muss man akzeptieren.

Satellitendaten ohne Wolken

Es ist geschafft! In der wissenschaftlichen Literatur ist es schon beschrieben, durch KI und Zeitreihen von optischen und Radardaten lassen sich „fiktive“ optische Sentinel-2 Bilder auch für wolkige/bedeckte Tage berechnen. Anbieter dafür sind am Markt und haben ihre Praxistauglichkeit bewiesen. Für uns ein Anlass, dies 2024 zu testen und perspektivisch unsere Produkte/Dienstleistungen im Bereich N-Düngeberatung (automatisiertes N-Monitoring und Applikationskarten) auf weitere Gaben außer N1 zu erweitern.

Ein weiterer Ansatz, der jetzt in der Praxis angekommen ist, ist die Interpolation der N-Aufnahmekarten zwischen zwei wolkenfreien Aufnahmen durch Wachstumsmodelle.

Abbildung 3: Rechts Satellitenbild mit „herausgerechneten“ Wolken

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