Fernerkundung mit Drohnen

Einsatz von Drohnen für das Biodiversitätsmonitoring

Advanced biodiversity monitoring for results-based and effective agricultural policy and transformation

Im Rahmen des Projektes BioMonitor4CAP werden fortschrittliche Überwachungssysteme für die biologische Vielfalt entwickelt, die hauptsächlich die Vielfalt der Zielarten und -lebensräume erfassen und in fünf europäischen Regionen, die die wichtigsten agrarökologischen Regionen der EU repräsentieren, sowie in einer Region in Peru, die einen der globalen Hotspots der biologischen Vielfalt darstellt, getestet, kalibriert und demonstriert werden. Das Projekt wird klassische Indikatorensysteme, die Teil des europäischen Überwachungsrahmens sind (z. B. Farmland Bird Index), mit verschiedenen Indikatorensystemen kombinieren, die größtenteils vor kurzem entwickelt und in Form eigenständiger Systeme angewandt wurden: i) neue Indikatorarten (z. B. Heuschrecke), ii) genetische Vielfalt (eDNA), iii) Vor-Ort-Sensoren (z. B. Flügelschlagfrequenz, akustische Geräusche), iv) funktionale Vielfalt (z. B. Bestäuber) und iv) verschiedene räumliche Maßnahmen.

Herkömmliche Vor-Ort-Überwachungstechniken sind jedoch sowohl zeit- als auch kostenintensiv. Im Gegensatz dazu bieten Fernerkundung und Erdbeobachtung eindeutige Vorteile, da sie eine große Abdeckung, wiederkehrende Beobachtungen, konsistente räumliche Daten und standardisierte Erkenntnisse bieten. Dennoch hat sich die Anwendung dieser Methoden zur Bewertung der biologischen Vielfalt auf Artenebene in kleinerem Maßstab bisher als große Herausforderung erwiesen. Unbemannte Luftfahrzeuge oder Drohnen (UAVs) sind aufgrund ihrer Fähigkeit, sehr detailreiche, hochauflösende Daten aus der Luft aufzunehmen, zu wertvollen Instrumenten für das Monitoring von Flächen geworden. Am ATB wird innerhalb des Projekts untersucht, welches Potential UAV basierte Daten haben, um das Biodiversitätsmonitoring zu unterstützen.

Link zur Projektseite BioMonitor4CAP

Einsatz digitaler Technologien zur Verbesserung automatisierter KI-basierter Prozesse für eine nachhaltige, ressourcenschonende und resiliente Landwirtschaft  

Das Projekt DiKI-Südwest verfolgt die konkrete Erprobung, Prüfung und Testung vorhandener KI-basierter Technologien, deren Kriterien zur Interoperabilität öffentlicher und betrieblicher Daten sowie den Aufbau der notwendigen technischen Infrastruktur für den Einsatz auf verschiedenen Ebenen der Hybrid-Cloud in der Landwirtschaft. Das sogenannte DiKI-Hub, soll als zentrale Plattform für KI-Anwendungen in der Landwirtschaft dienen. 

Betriebliche Daten stammen von der OpenDataFarm, die um ein Nachhaltigkeits-Dashboard erweitert wird. Im Projekt werden wesentliche Vorarbeiten aus anderen Digitalisierungs- und KI Projekten nahtlos eingebunden. Dafür kommt ein digitales Ökosystem zur Anwendung, das auf automatisierten betrieblichen Daten, internationalen Ontologien und semantischen Technologien basiert. Praktiker können den praktischen Nutzen von betrieblichen und öffentlichen Daten in KI-basierten Anwendungen einsehen. Außerdem wird eine Schnittstelle bereitgestellt und erprobt, die schnelle, einfache und flexible Datenabfragen in digitalen Ökosystemen ermöglicht. 

Zusätzlich sollen Large Language Modelle in der Landwirtschaft auf ihre Nutzbarkeit in unterschiedlichen Cloud-Technologien getestet und dann im DiKI-Hub verfügbar gemacht werden. Ziel ist es, einen flexiblen KI-basierten Beratungsservice zu entwickeln und für die Praxis zugänglich zu machen. Durch die Weiterentwicklung und Unterhaltung von FarmWissen, und die Einbindung von Fachschulen und Universitäten wird der Wissenstransfer sichergestellt. Das Projekt trägt zur stärkeren Nutzung landwirtschaftlicher Datenräume bei, um durch KI-Anwendungen die Effizienz und Rentabilität in der Landwirtschaft zu steigern. Es zeigt explizit die Mehrwerte interoperabler Daten auf und fördert die Akzeptanz von digitalen Lösungen in der Praxis.

Link zum Projekt DiKI-Suedwest

Digitalisierung in der Ökologischen Landwirtschaft 

Ziel des hier vorgestellten Vorhabens ist es, das Potential der Digitalisierung auch für Betriebe der ökologischen Landwirtschaft zu erschließen. Hierbei wird die gesamte Wertschöpfungskette sowohl im Bereich der pflanzlichen als auch der tierischen Produktion betrachtet. Auch Naturschutz- und Biodiversitätsaspekte werden untersucht werden. Zudem ist geplant, alle Komponenten mit Hilfe digitaler Werkzeuge zu einem Qualitätsmanagementsystem zu verknüpfen, die soziale Dimension der Digitalisierung am Arbeitsplatz ‚Landwirtschaft‘ zu untersuchen sowie eine Weiterbildungskomponenten zu integrieren. 

Am Beispiel der Hessischen Staatsdomäne Frankenhausen soll daher ein Zukunftsbetrieb aufgebaut werden, auf dem für die Akteure der ökologischen Landwirtschaft die Möglichkeiten und Grenzen der Digitalisierung unter Öko-Praxisbedingungen erarbeitet und demonstriert werden können und auf dem der Öffentlichkeit und den Entscheidungsträgern die Innovationskraft des Biolandbaus gezeigt werden kann.

Link zum Projekt DigiPlus

Digitalisierung im Wertschöpfungsnetzwerk Weinbau: Von der Pflanzung bis zur Traubenanlieferung  

Das Experimentierfeld DigiVine will ausgewählte digitale Technologien als Wertschöpfungsinstrumente von der Pflanzung bis zur Traubenablieferung aufzeigen, entwickeln und mit Praktikern testen. Daran arbeitet ein interdisziplinäres Team: Betriebe der Trauben- und Weinerzeugung, Hersteller von Weinbaugerätetechnik, IT Dienstleister, Forschungsinstitute und Wissenschaftler (Digitalisierung und sensorbasierte Datenerfassung und -analyse). DigiVine vernetzt umfangreiche, heterogene Datenquellen über und aus dem Weinberg und integriert administrative Rahmenbedingungen. Algorithmen erschließen die große Informationsfülle aus schlag- und teilschlagspezifischen Daten zur Bestandsführung und mechanisierten, qualitätsorientierten Produktion. 

Ziel ist die Entwicklung konkreter Handlungsempfehlungen und Dienstleistungen, die vom Winzer genutzt werden können, um seine Wettbewerbsfähigkeit zu steigern. DigiVine fördert den Einstieg der Winzer in die Digitalisierung, eröffnet Anbietern neuer Technologien Märkte und generiert neues Wissen für einen breiten Anwenderkreis. Schnittstellen für eine Steigerung von Transparenz gegenüber Verbrauchern und der Gesellschaft sind vorgesehen. In neun konkreten Anwendungsfällen werden neue Lösungsansätze erarbeitet. Dabei werden u.a. Leadfarms realisiert, implementiert und getestet, die verschiedene Erzeugerstrukturen im Weinbau abbilden (Weingüter, Winzergenossenschaften und Traubenproduzenten). Die Anwendungsfälle im Experimentierfeld DigiVine stellen über den Stand der Technik hinausgehende Applikationen dar und dienen der beispielhaften Umsetzung.

Link zum Projekt DigiVine

Förderung des branchenübergreifenden und überbetrieblichen Datenmanagements zur Unterstützung landwirtschaftlicher Wertschöpfungssysteme 
(Verbundprojekt)

Ziel ist es Fernerkundungsdaten in die Workflows der GeoBox-Infrastruktur (GBI) einzubinden - unter Berücksichtigung betrieblicher Sensordaten und öffentlicher Geodaten. Zusätzlich sollen heterogene Geo- und Wetterdaten genutzt werden, um mittels spezifischer Simulationsmodelle standortspezifisch Entscheidungshilfen zu generieren. Dies erfolgt in Anlehnung des im SoFI-Projekt implementierten Modells zur Befahrbarkeit landwirtschaftlicher Flächen. Langfristig sollen auch anderweitige Daten - wie z.B Sensordaten aus IoT-Netzwerken - mit Fernerkundungsdaten und den simulierten Ergebnissen fusioniert, für den Boden- und Klimaschutz genutzt und eine KI-basierte Beratungsinfrastruktur vorbereitet werden.

Die Förderung des branchenübergreifenden und überbetrieblichen Datenmanagements in der vergleichsweise kleinteiligen, aber vielseitig geprägten Agrarstruktur von Rheinland-Pfalz setzt auf einen breiten Praxistransfer von - auf Bundesebene harmonisierten - Datenschnittstellen und Vokabularien. Diese stellt das Land mit dem Digitalen AgrarPortal (DAPrlp) und der GeoBox-Infrastruktur als gemeinsame Kommunikationsbasis ins Zentrum der untersuchten Anwendungsfälle. Im organisatorischen Rahmen eines Living Lab wird sichergestellt, dass in allen Anwendungsfällen standardisierte Datenbestände erzeugt und genutzt werden. Dies ermöglicht einerseits eine landesweite Verteilung der Anwendungsfälle insbesondere zu den in Rheinland-Pfalz relevanten Sonderkulturen, die von den jeweils zuständigen Einrichtungen der Offizialberatung betreut werden. Andererseits wird gegenüber der landwirtschaftlichen Praxis und auch der Wirtschaft signalisiert, dass sich eine standardisierte Datenhaltung in den Betrieben lohnt, indem die einmal erfassten Daten vielseitig verwendet werden können. 

Die Bereitstellung öffentlicher Geoinformationen stellt einen wichtigen Katalysator für die Digitalisierung in der Landwirtschaft dar. Durch die Einbindung wissenschaftlicher Partner wird am Beispiel eines beteiligten Experimentierfeld-Betriebs, der in der 5G-Modellregion Kaiserslautern liegt, ein regionales Kontextmanagement zur Förderung des überbetrieblichen Smart Farming aufgebaut. Konzeptionell angebunden werden sollen auch ins Experimentierfeld Südwest eingebettete Robotikentwicklungen für die Sonderkulturen. Entsprechend bieten alle Anwendungsfälle wichtige Schnittstellen zu weiteren gemeinsamen Entwicklungsarbeiten mit der Privatwirtschaft an.

Ein wesentliches Ziel des Experimentierfelds Südwest ist die Qualifizierung des Berufsstands, um digitale Technologien effizient einführen und nutzen zu können. In alle Anwendungsfälle sind wissenschaftlich flankierte Coachingangebote integriert.

Link zum Projekt EF-Suedwest

Implementierung digitaler Technologien für den Pflanzenschutz  

Das landwirtschaftliche Experimentierfeld FarmerSpace testet und etabliert neue digitale Technologien für die beiden Kulturarten Zuckerrübe und Weizen mit den Schwerpunkten Krankheitserkennung und Unkrautmanagement. Dazu werden etablierte Methoden mit neuen Technologien aus den Bereichen Sensornetzwerke, automatisierte Trägerplattformen und Fernerkundung verglichen und neue Methoden etabliert, die als Entscheidungshilfe in der Landwirtschaft eingesetzt werden können. Unterstützende Partner aus den Bereichen Maschinenbau, Modellierung, Pflanzenschutz und Agrarsensorik sind eingeladen ihre Technologien in einem neutralen Testumfeld zu evaluieren und mit etablierten Referenzmethoden zu vergleichen. 

Durch eine permanente Analyse vorhandener marktverfügbarer Systeme werden neue Ansätze identifiziert und in bereits bestehende Arbeitspakete des Experimentierfeldes integriert. Das Experimentierfeld versteht sich als Instanz zur Definition der Anforderungen an zukünftige automatisierte, robotische und sensorgestützte Entscheidungshilfen in der Landwirtschaft. Die Erkenntnisse und Ergebnisse werden durch die Projektpartner publiziert und durch öffentlichen Veranstaltungen einem breiten Publikum gezeigt, so dass ein direkter Transfer des Wissens in die Praxis sichergestellt ist.

Link zum Projekt FarmerSpace

Fernerkundungsbasiertes Monitoringverfahren auf Grundlage einer physiologisch fundierten Vitalitätsbewertung

FeMoPhys untersucht, wie sich physiologische Stressreaktionen von Bäumen – etwa durch Trockenheit, Hitze oder Schädlingsbefall – mithilfe moderner Fernerkundungsverfahren frühzeitig erkennen lassen. Das Projekt kombiniert hyper- und multispektrale sowie thermale Sensorik mit Methoden der Baumphysiologie, um Vitalität, Wasserhaushalt und Temperaturveränderungen in Baumkronen, Stämmen und Wurzeln präzise zu erfassen.
Herzstück der Datenerhebung ist ein 40 Meter hoher, drehbarer Forschungskran am TERENO-Standort Demmin, der detaillierte Messungen direkt in den Baumkronen ermöglicht. Diese in-situ-Messungen werden mit Fernerkundungsdaten verknüpft, um baumphysiologische Parameter auf größere Flächen zu übertragen und damit die Grenzen rein empirischer Ansätze zu überwinden.
Zentrales Ziel ist die Entwicklung eines Forest Vulnerability Index, der Anfälligkeiten für klimabedingte Risiken wie Dürre oder Insektenbefall quantifiziert. So entsteht eine belastbare Grundlage für ein integriertes Waldmonitoring, das Fernerkundung und Baumphysiologie nahtlos verbindet und frühzeitige Reaktionen auf sich abzeichnende Stressereignisse ermöglicht.

Link zur Projektseite FeMoPhys

Erhebung relevanter Bodenkennwerte durch ein verfahrenstechnisch integriertes Bodensensorsystem und die KI-basierte Datenauswertung als Basis für ein klimaresilientes, kleinräumigspezifisches Pflanzenbausystem  

In soil4climate werden kleinräumige Bodeninformationen erfasst und in praxisrelevante digitale Bodenkarten für die Bewirtschaftung ausgegeben. Dazu wird ein geoelektrisches Messsystem in einen handelsüblichen Grubber implementiert mit dem Ziel sehr kleinräumig Unterschiede im Prozess (und damit ohne Mehraufwand für den Landwirt) zu kartieren. Neben dieser Datenquelle werden weitere relevante Datenquellen (bspw. Schlepper-, Drohnen- und Satellitendaten) herangezogen, um homogene kleinräumige Strukturen im Boden zu identifizieren.

Link zum Projekt soil4climate