Ermittlung von Prioritäten zur Nutzung intelligenter digitaler Technologien für eine nachhaltige Pflanzenproduktion

Drohnen, die Felder auf Unkraut überwachen, und Roboter, die Pflanzenkrankheiten gezielt bekämpfen, mögen wie Science-Fiction klingen, sind aber tatsächlich bereits im Einsatz, zumindest auf einigen Versuchsbetrieben. Forscher des Exzellenzclusters PhenoRob der Universität Bonn arbeiten daran, die smarte Digitalisierung der Landwirtschaft voranzutreiben und haben es nun geschafft veröffentlicht eine Liste der Forschungsfragen, die in Zukunft vorrangig bearbeitet werden müssen. Ihr Artikel erscheint in der Europäisches Journal für Agronomie.

Dass die Erde heute über 8 Milliarden Menschen ernährt, ist nicht zuletzt der modernen Hochleistungslandwirtschaft zu verdanken. Allerdings ist dieser Erfolg mit einem hohen Preis verbunden. Heutige Anbaumethoden gefährden die Artenvielfalt, die Produktion synthetischer Düngemittel verursacht Treibhausgase und Agrarchemikalien verschmutzen Gewässer und Umwelt.

Viele dieser Probleme können durch den Einsatz gezielterer Methoden gemildert werden, z. B. indem Herbizide nur an den Stellen eines Feldes ausgebracht werden, an denen Unkraut tatsächlich zum Problem wird, und nicht die gesamte Fläche behandelt wird. Andere Möglichkeiten bestehen darin, erkrankte Pflanzen individuell zu behandeln und den Dünger nur dort auszubringen, wo er wirklich benötigt wird. Allerdings sind Strategien wie diese äußerst kompliziert und mit herkömmlichen Mitteln kaum in großem Maßstab zu bewältigen.

Nutzen Sie Hightech und KI, um nachhaltiger und effizienter zu werden

„Eine Antwort könnte der Einsatz intelligenter digitaler Technologien sein“, erklärt Hugo Storm, Mitglied des Exzellenzclusters PhenoRob. Bei dem Großprojekt „Making Agricultural“ kooperiert die Universität Bonn mit dem Forschungszentrum Jülich, dem Fraunhofer-Institut für Algorithmen und Wissenschaftliches Rechnen in Sankt Augustin, dem Leibniz-Zentrum für Agrarlandschaftsforschung in Müncheberg und dem Institut für Zuckerrübenforschung in Göttingen effizienter und umweltfreundlicher durch den Einsatz neuer Technologien und künstlicher Intelligenz (KI).

Die Forscher kommen aus den unterschiedlichsten Bereichen, darunter Ökologie, Pflanzenwissenschaften, Bodenwissenschaften, Informatik, Robotik, Geodäsie und Agrarökonomie. In ihrem kürzlich veröffentlichten Positionspapier legen sie dar, welche Schritte aus ihrer Sicht kurzfristig vorrangig angegangen werden müssen.

„Wir haben einige wichtige Forschungsfragen identifiziert“, sagt Storm. Eine davon betrifft die Überwachung von Ackerland, um Nährstoffmangel, Unkrautwachstum oder Schädlingsbefall in Echtzeit zu erkennen. Satellitenbilder sorgen für einen groben Überblick, während Drohnen oder Roboter eine deutlich detailliertere Überwachung ermöglichen. Letzteres kann ein ganzes Feld systematisch abdecken und dabei sogar den Zustand einzelner Pflanzen erfassen.

„Eine Schwierigkeit besteht darin, all diese Informationen miteinander zu verknüpfen“, sagt Storms Kollegin Sabine Seidel, die die Veröffentlichung gemeinsam mit ihm koordiniert hat: „Wann reicht zum Beispiel eine niedrige Auflösung aus? Wann muss es detaillierter werden? Wie.“ Müssen Drohnen fliegen, um die größtmögliche Effizienz bei der Überwachung aller Nutzpflanzen zu erreichen, insbesondere der gefährdeten?“

Die gewonnenen Daten geben ein Bild der aktuellen Situation. Den Landwirten geht es jedoch vor allem um die Abwägung verschiedener möglicher Strategien und ihrer möglichen Auswirkungen: Wie viele Unkräuter verträgt meine Kultur und wann muss ich eingreifen? Wo muss ich Dünger ausbringen und wie viel sollte ich ausbringen? Was würde passieren, wenn ich weniger Pestizide verwenden würde?

„Um Fragen wie diese zu beantworten, muss man gewissermaßen digitale Kopien seiner Ackerflächen erstellen“, erklärt Seidel. „Es gibt mehrere Möglichkeiten, dies zu erreichen. Was die Forscher noch herausfinden müssen, ist, wie sie die verschiedenen Ansätze kombinieren können, um genauere Modelle zu erhalten.“ Darüber hinaus müssen geeignete Methoden entwickelt werden, um auf Basis dieser Modelle Handlungsempfehlungen zu formulieren. In beiden Bereichen spielen Techniken aus maschinellem Lernen und KI eine wichtige Rolle.

Die Landwirte müssen mitmachen

Damit sich der Pflanzenbau dieser digitalen Revolution tatsächlich zuwendet, müssen jedoch auch die Menschen, die sie tatsächlich umsetzen – die Landwirte – von ihren Vorteilen überzeugt werden. „Zukünftig müssen wir uns stärker mit der Frage befassen, welche Rahmenbedingungen es braucht, um diese Akzeptanz sicherzustellen“, sagt Professor Heiner Kuhlmann, Geodät und einer der beiden Sprecher des Exzellenzclusters neben dem Leiter seiner Robotikgruppe Professor Cyrill Stachniss.

„Sie könnten zum Beispiel finanzielle Anreize bieten oder gesetzliche Grenzwerte für den Einsatz von Düngemitteln festlegen.“ Die Wirksamkeit solcher Tools, einzeln oder in Kombination, kann heutzutage ebenfalls mithilfe von Computermodellen gemessen werden.

Die Forscher von PhenoRob zeigen in ihrem Beitrag auch anhand von Beispielen, wozu aktuelle Technologien bereits fähig sind. So kann beispielsweise ein „digitaler Zwilling“ von Anbauflächen erstellt und mit Hilfe von Sensoren kontinuierlich mit unterschiedlichen Daten gespeist werden, etwa um Wurzelwachstum oder die Freisetzung gasförmiger Stickstoffverbindungen aus dem Boden zu erkennen.

„Mittelfristig wird es so möglich sein, die Stickstoffdüngungsmenge in Echtzeit an den Bedarf der Kulturpflanzen anzupassen, je nachdem, wie nährstoffreich ein bestimmter Standort ist“, fügt Professor Stachniss hinzu. Mancherorts ist die digitale Revolution in der Landwirtschaft daher schon näher, als man denkt.