mioty® im Agrarbereich – FutureIOT

Flexible, effiziente und intelligente Landwirtschaft ist die Grundlage für unsere Versorgung. Klimatische Veränderungen, komplexe Versorgungs- und Handelsketten und schließlich auch klimapolitische Einflüsse erhöhen seit Jahren den Druck auf Landwirte in Bezug auf die Nutzung von Pestiziden, Düngemitteln, und Wasser. Eine IT-gestützte ressourcenschonende Landwirtschaft bezogen auf den gezielten Einsatz von Wasser und Düngemitteln ist dabei in der Regel sehr teuer, da es lediglich vereinzelte Systemanbieter und Insellösungen gibt. Verfügbare und regionale Sensordaten über den Bodenaustrocknungsgrad und die Bodentemperatur, auch in verborgenen Schichten, ermöglichen in geeigneter Zusammenführung mit Wetterinformationsdaten sowie weiteren relevanten lokalen Daten eine gezielte Bewässerung und Düngung. Somit kann sowohl einer Nitratüberbelastung entgegengewirkt werden, als auch die knapper werdende Ressource Wasser intelligenter und schonender verteilt werden.

Der Forschungsverbund „FutureIOT“ entwickelt IoT-Lösungen für jene praxisrelevanten Herausforderungen im Bereich „Landwirtschaft.digital“. Eine robuste Funkübertragung wird dabei durch die LPWAN-Technologie mioty® sichergestellt. Das Teilprojekt Bodensensorik beschäftigt sich mit der Technologie- und Anwendungs­forschung zukünftiger IoT-Systeme für den Einsatz in der digitalen Landwirtschaft und speziell in der Bodenanalyse.

Ausgangssituation

Regelungen wie die Verordnung über besondere Anforderungen an die Düngungen (AVDüv) oder das Gesetz zum Schutz der Artenvielfalt stellen Landwirte vor große Herausforderungen. Derzeit werden jedes Jahr im Frühjahr Bodenproben entnommen und analysiert. Diese Bodenanalysen sind jedoch zeitaufwendig und teuer. Für die Genauigkeit der Analyse und der späteren Stickstoff-Düngeempfehlung ist es wichtig, genaue Vorgaben bezüglich der Transporttemperatur der Bodenproben einzuhalten, da sonst weiterhin Stickstoff durch die Bodenbakterien mineralisiert und letztlich ein höherer Nitrat- und Ammoniumgehalt gemessen wird als im Boden verfügbar ist. Dies würde dazu führen, dass bei einer späteren Stickstoff-Düngeempfehlung eine zu geringe Stickstoffgabe empfohlen wird, was möglicherweise zur Unterversorgung der Pflanzen führt. Aufgrund dieses aufwändigen Prozesses sind daher Systeme, welche vor Ort, schnell und unkompliziert Nitrationen in Bodenproben analysieren und die Ergebnisse übertragen, von großem Interesse.

Weiterhin wird im deutschen Freilandgemüseanbau bisher standardmäßig bewässert, wenn der Wasserertrag durch Niederschläge nicht ausreicht. Eine falsche Menge an Wasserzufuhr, gleich ob zu hoch oder niedrig, führt in jedem Fall zu Ertragseinbußen. Für eine effiziente Landwirtschaft ist die Kenntnis des aktuellen Wassergehaltes im Boden daher von großer Bedeutung. Dieses Wissen würde es dem Landwirt möglich machen, die Bewässerung der Felder jederzeit exakt zu steuern. Damit könnte nicht nur der Wasserverbrauch gesenkt werden, sondern es würden auch weniger Nährstoffe aus den Böden gewaschen und weniger Nitrat ins Grundwasser gespült.

 

Lösung

Im Rahmen des Teilprojekts Bodensensorik von FutureIOT wurden preiswerte Sensorsysteme in die Erde an mehreren Standorten im Knoblauchsland bei unterschiedlichen Bodentiefen eingebracht. Diese Sensorsysteme wurden vom Projektpartner LIKE entwickelt und messen die Konzentrationen von Nitrat- und Ammoniumionen in aufgeschlämmten Bodenproben vor Ort in Echtzeit. Die installierten Empfangsantennen für die LPWAN-Funktechnologie mioty® in Tennenlohe und Nürnberg empfangen die Daten der eingegrabenen Bodenfeuchtesensoren im 30 bis 60 Minutentakt. Diese Sensordaten werden schließlich über die IoT-Plattform grafisch aufbereitet und den Teilprojektpartnern zur Verfügung gestellt.

Neben den gelieferten Sensordaten werden auch aktuelle und historische Wetterdaten und –vorhersagen, Satellitendaten sowie Anwendungsdaten einer Gärtnerei und Bilddaten des Feldes per Drohne oder Kamera in die Verarbeitung und Analyse mittels Machine Learning Ansätzen einbezogen. Der Hauptfokus der Machine Learning Experten vom Fraunhofer IIS liegt dabei auf einer explorativen Datenanalyse und der Erstellung von datengetriebenen Modellen zur Prädiktion der Bodenfeuchte und zum Nährstoffgehalt.

 

Nutzen

Die vom Forschungsverbund FutureIOT und Fraunhofer IIS entwickelten Lösungen zur kontinuierlichen, ortsaufgelösten Erfassung von Bodenparametern hilft den Landwirten, ihre Böden einfach, kostengünstig sowie zeitsparend zu monitoren und gleichzeitig der Dokumentationspflicht für die Behörden nachzugehen. Damit wird die Düngung bedarfsgerecht reduziert, der Nitratbelastung entgegengewirkt sowie eine schonende und intelligente Verteilung der knapper werdenden Ressource Wasser sichergestellt. Dies trägt erheblich zum Schutz der Biodiversität der Natur bei und spart dem Landwirt zugleich Zeit und Geld.

René Dünkler

Contact Press / Media

René Dünkler

Technologie Marketing

Fraunhofer IIS
Nordostpark 84
90411 Nürnberg

Telefon +49 911 58061-3203