Smartfarming

Streng definiert meint Smart Farming, Systeme, die bei der Entscheidungsfindung unterstützen. Darunter wird aber oftmals auch Precision Farming verstanden, was wiederum häufig als „Präzisionslandwirtschaft“ übersetzt wird. Zentrales Element von Precision Farming sind Globale Navigations-Satellitensysteme (GNSS). Durch diese Technik weiss die Maschine stets, wo sie sich auf dem Feld befindet, was die Grundlage für die weitere Automatisierung bildet. So kann das Parallelfahrsystem den exakten Abstand zur letzten Spur halten. Gerade bei grossen Arbeitsbreiten wie Spritzen sind so viel genauere Anschlussfahrten möglich. Neben der exakteren Ausbringung, die die Umwelt schont, trägt dies zur Entlastung des Fahrers bei, wodurch dieser sich stärker auf die Überwachung der Maschinen konzentrieren kann.

Eine weitere Ausbaustufe des GNSS ist Section Control. Die Düsen öffnen und schliessen hierbei automatisch auf Grundlage der genauen GPS-Position. Dies ist wesentlich genauer als die händische Steuerung und bringt so ca. 1-5 % Einsparung von Pflanzenschutzmitteln mit sich (je unförmiger die Flurstücke, desto grösser die Einsparungen). Ebenfalls erst durch den Einsatz von GNSS möglich geworden ist der Einsatz von Sprühdrohnen. Diese sind bereits im Weinbau in Steillagen etabliert. Die Drohnen folgen dort beim Spritzen einer festgelegten Route.

Die Kombination von Precision Farming mit mechanischer Unkrautbekämpfung hat dazu beigetragen, dass Hacken auch in konventionellen Systemen wieder stärker zum Einsatz kommt. So sind Verschieberahmen verfügbar, die kameragestützt versteuert werden. Mit diesen kann das Hackgerät unabhängig von der Traktorspur hydraulisch hin und her geschoben werden. Kameras erkennen die Reihen und steuern über den Verschieberahmen die Hacke durch die Reihen. Dies ermöglicht, dass näher an der Kulturpflanze gehackt werden kann, weil die Steuerung genauer ist. Ebenso gibt es die Reihendetektion über Ultraschall-Sensoren oder GPS-Kartierung. Bei der GPS-Kartierung ist die Position der Reihen bekannt. Dadurch kann eine Hacke durch die bekannten Positionen hindurchgesteuert werden. Eine Steigerung davon ist die Kartierung des einzelnen Saatkorns. Dies nutzt beispielsweise der Sä- und Hackroboter FarmDroid, um dann um diese Position herum hacken zu können. Alles zu sensorbasierten Hacksystemen findet sich hier auf agripedia.ch.

Eine Technik, die einen Übergang von Precision Farming zu Smart Farming (Entscheidungsunterstützung) darstellt, ist Variable Rate Application (VRA) – frei übersetzt «Variable Ausbringmengensteuerung». Im Pflanzenschutz ist diese Technik beim Wachstumsregler-Einsatz einsetzbar, indem zunächst über Satellitendaten Biomassekarten erzeugt werden. Diese können wiederum über einen Algorithmus mit einem Computerprogramm in eine Applikationskarte umgerechnet werden. Statt einer einheitlichen Menge über die ganze Fläche kann so variabel mit Rücksicht auf die Teilfläche appliziert werden.

Per Definition ebenfalls Smart Farming Anwendungen sind Prognosesysteme. Zunehmend halten dezentrale Wetterstationen Einzug in der Landwirtschaft. Dadurch können Wetterdaten auch kleinräumig erfasst werden, die dann wiederum in Prognosemodelle einfliessen können. Dies hat das Potenzial, Prognosen zu verbessern.

Künstliche Intelligenz bietet weiteres Potenzial zur Verbesserung des Pflanzenschutzes, in erster Linie durch automatische Bilderkennung. Unkrautpflanzen können auf Bildern automatisch erkannt werden. Die einfachste Anwendung ist über Smartphone-Apps, die bei der Bestimmung von Unkräutern helfen. Beim ARA der Firma Ecorobotix wird Bilderkennung genutzt, um Pflanzenschutzmittel hochpräzise auszubringen. Kameras unter der Abdeckung erkennen Pflanzen automatisch und steuern die Düsen entsprechend. Eine weitere Anwendung ist die Erkennung und Kartierung von Unkräutern mittels Drohnenbildern. Technisch ist dies bereits bei Blacken möglich.

Eine weitere Anwendung von Bilderkennung ist die automatische Gelbschale. Schädlinge werden hier automatisch erkannt und es erfolgt eine Meldung an das Smartphone.