Cloudbasiertes transformatives Modell zur Ernteempfehlung verändert die Präzisionslandwirtschaft

Die Landwirtschaft steht am Scheideweg. Angesichts der Tatsache, dass die Weltbevölkerung bis 2050 voraussichtlich 9,7 Milliarden Menschen erreichen wird, müssen die Landwirte 701.300 Tonnen mehr Nahrungsmittel produzieren und gleichzeitig gegen Klimawandel, Bodendegradation und Wasserknappheit ankämpfen.

Traditionelle Anbaumethoden, die auf überholten Praktiken und Vermutungen beruhen, reichen nicht mehr aus. Hier kommt die Transformatives Anbauempfehlungsmodell (TCRM), eine KI-gestützte Lösung, die diese Herausforderungen direkt angeht.

Dieser Artikel untersucht, wie TCRM maschinelles Lernen, IoT-Sensoren und Cloud-Computing einsetzt, um Folgendes zu liefern: 94% präzise Anbauempfehlungen, um Landwirte in die Lage zu versetzen, Erträge zu steigern, Abfall zu reduzieren und nachhaltige Anbaumethoden anzuwenden.

Der wachsende Bedarf an KI in der modernen Landwirtschaft

Die Nachfrage nach Nahrungsmitteln steigt rasant, doch die traditionelle Landwirtschaft kann kaum mithalten. In Regionen wie Punjab in Indien – einem wichtigen Agrarzentrum – verschlechtert sich die Bodenqualität aufgrund übermäßiger Düngung, und die Grundwasserreserven schwinden rapide.

Landwirten fehlt oft der Zugang zu Echtzeitdaten, was zu Fehlentscheidungen bei der Pflanzenauswahl, der Bewässerung und dem Ressourceneinsatz führt. Hier setzt das Problem an. Präzisionslandwirtschaft, unterstützt durch KI, wird entscheidend.

Im Gegensatz zu herkömmlichen Methoden nutzt die Präzisionslandwirtschaft Technologien wie IoT-Sensoren und maschinelles Lernen, um Feldbedingungen zu analysieren und maßgeschneiderte Empfehlungen zu geben. TCRM ist ein Beispiel für diesen Ansatz und bietet Landwirten umsetzbare Erkenntnisse auf Basis von Bodennährstoffen, Wetterdaten und historischen Daten.

Durch die Integration von KI in die Landwirtschaft überbrückt TCRM die Kluft zwischen traditionellem Wissen und moderner Innovation und stellt so sicher, dass Landwirte den zukünftigen Nahrungsmittelbedarf nachhaltig decken können.

“Hier geht es nicht nur um Technologie – es geht darum, sicherzustellen, dass jeder Landwirt die nötigen Werkzeuge hat, um erfolgreich zu sein.”

So funktioniert TCRM: Daten und maschinelles Lernen zusammenführen

Im Kern ist TCRM ein KI-gestütztes System zur Pflanzenempfehlung Diese Technologie kombiniert verschiedene Ansätze, um präzise Empfehlungen zu geben. Der Prozess beginnt mit der Datenerfassung. IoT-Sensoren, die auf den Feldern eingesetzt werden, messen wichtige Parameter wie Stickstoff (N), Phosphor (P), Kalium (K) im Boden, Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Niederschlag und pH-Wert.

Diese Sensoren liefern Echtzeitdaten an eine Cloud-basierte Plattform, die zudem historische Ernteertragsdaten aus globalen Datenbanken wie denen der NASA und der FAO abruft. Die erfassten Daten werden anschließend einer gründlichen Datenbereinigung unterzogen.

Fehlende Werte, wie beispielsweise pH-Werte des Bodens, werden durch regionale Durchschnittswerte ersetzt, während Ausreißer – wie plötzliche Feuchtigkeitsspitzen – herausgefiltert werden. Die bereinigten Daten werden anschließend normalisiert, um Konsistenz zu gewährleisten; so werden beispielsweise Niederschlagswerte zur Vereinfachung der Analyse auf einen Bereich zwischen 0 (100 mm) und 1 (1000 mm) skaliert.

Anschließend kommt das hybride Machine-Learning-Modell von TCRM zum Einsatz. Es kombiniert Random-Forest-Algorithmen—eine Methode, die 500 Entscheidungsbäume nutzt, um Fehler zu vermeiden—mit Deep-Learning-Schichten, die komplexe Muster erkennen.

Wie TCRM funktioniert: Zusammenführung von Daten und maschinellem Lernen

Eine wichtige Neuerung ist die Mehrkopf-Aufmerksamkeitsmechanismus, das Zusammenhänge zwischen Variablen aufzeigt. Beispielsweise erkennt es, dass hohe Niederschlagsmengen häufig mit einer besseren Stickstoffaufnahme bei Nutzpflanzen wie Reis einhergehen.

Das Modell wird über 200 Zyklen (Epochen) mit einer Lernrate von 0,001 trainiert und seine Vorhersagen so lange optimiert, bis eine Genauigkeit von 94% erreicht ist. Abschließend gibt das System Empfehlungen über eine Cloud-basierte App oder SMS-Benachrichtigungen aus und stellt so sicher, dass auch Landwirte in abgelegenen Gebieten rechtzeitig beraten werden.

Warum TCRM traditionelle Anbaumethoden übertrifft

Traditionelle Anbauempfehlungssysteme, wie beispielsweise solche, die auf logistischer Regression oder K-Nearest Neighbors (KNN) basieren, sind nicht differenziert genug, um die Komplexität der Landwirtschaft zu bewältigen.

KNN hat beispielsweise Schwierigkeiten mit unausgewogenen Daten – enthält ein Datensatz mehr Einträge für Weizen als für Linsen, tendieren die Vorhersagen eher zu Weizen. Auch AdaBoost, ein anderer Algorithmus, erreichte in der Studie aufgrund von Überanpassung nur eine Genauigkeit von 11,5%. TCRM überwindet diese Schwächen durch seinen hybriden Ansatz.

Durch die Kombination von baumbasierten Algorithmen (für Transparenz) mit Deep Learning (für die Verarbeitung komplexer Muster) wird ein Gleichgewicht zwischen Genauigkeit und Interpretierbarkeit geschaffen.

In Studien erreichte TCRM einen 97,67% Kreuzvalidierungswert, und bewies damit seine Zuverlässigkeit unter verschiedensten Bedingungen. Beispielsweise empfahl es bei Tests in Punjab den Anbau von Granatapfel für Betriebe mit hohem Kaliumgehalt (120 kg/ha) und moderatem pH-Wert (6,3), was zu einer Ertragssteigerung von 301 TP3T führte.

Die Landwirte reduzierten zudem den Düngemittelverbrauch um 151 Tonnen und den Wasserverbrauch um 251 Tonnen, da das System präzise Nährstoff- und Bewässerungsrichtlinien lieferte. Diese Ergebnisse unterstreichen das Potenzial von TCRM, die Landwirtschaft von einer ressourcenintensiven Branche in ein nachhaltiges, datengestütztes Ökosystem zu transformieren.

TCRM übertrifft traditionelle Landwirtschaftsmodelle

Auswirkungen in der Praxis: Fallstudien aus Punjab

Die Landwirte im Punjab stehen vor großen Herausforderungen, darunter sinkende Grundwasserspiegel und ein Ungleichgewicht der Bodennährstoffe. TCRM wurde hier getestet, um seinen praktischen Nutzen zu ermitteln.

Ein Landwirt gab beispielsweise Daten an, die einen Stickstoffgehalt von 80 kg/ha, einen Phosphorgehalt von 45 kg/ha und einen Kaliumgehalt von 120 kg/ha im Boden sowie einen pH-Wert von 6,3 und eine jährliche Niederschlagsmenge von 600 mm auswiesen.

TCRM analysierte diese Daten, erkannte den hohen Kaliumgehalt und den optimalen pH-Bereich und empfahl Granatapfel – eine Kulturpflanze, die bekanntermaßen unter solchen Bedingungen gut gedeiht. Der Landwirt erhielt eine SMS mit detaillierten Informationen zur Kulturpflanzenwahl und den idealen Düngemitteln (Harnstoff für Stickstoff, Superphosphat für Phosphor).

Über einen Zeitraum von sechs Monaten berichteten Landwirte, die TCRM nutzten: 20–30% höhere Ausbeuten Dies gilt insbesondere für Grundnahrungsmittel wie Weizen und Reis. Auch die Ressourceneffizienz verbesserte sich: Der Düngemittelverbrauch sank um 151 Tonnen, da das System den genauen Nährstoffbedarf ermittelte, und die Wasserverschwendung ging um 251 Tonnen zurück, da die Bewässerung an den Niederschlagsvorhersagen ausgerichtet wurde.

Diese Ergebnisse zeigen, wie KI-gestützte Tools wie TCRM die Produktivität steigern und gleichzeitig die ökologische Nachhaltigkeit fördern können.

Technische Innovationen hinter dem Erfolg von TCRM

Der Erfolg von TCRM beruht auf zwei Durchbrüchen. Erstens, Mehrkopf-Aufmerksamkeitsmechanismus ermöglicht es dem Modell, Beziehungen zwischen Variablen zu gewichten.

So wurde beispielsweise eine starke positive Korrelation (0,73) zwischen Niederschlag und Stickstoffaufnahme festgestellt, was bedeutet, dass Nutzpflanzen in niederschlagsreichen Regionen von stickstoffreichen Düngemitteln profitieren.

Umgekehrt wurde ein leichter negativer Zusammenhang (-0,14) zwischen dem pH-Wert des Bodens und der Phosphoraufnahme festgestellt, was erklärt, warum saure Böden vor dem Anbau von phosphorreichen Kulturen wie Kartoffeln gekalkt werden müssen.

Zweitens, TCRMs Cloud- und SMS-Integration Gewährleistet Skalierbarkeit. Das auf Amazon Web Services (AWS) gehostete System kann über 10.000 Benutzer gleichzeitig bedienen und ist somit auch für große Genossenschaften geeignet.

Für Kleinbauern ohne Internetzugang versendet die Twilio-API SMS-Benachrichtigungen – allein in Punjab monatlich über 3.000 – mit Anbau- und Düngeempfehlungen. Dieser zweigleisige Ansatz stellt sicher, dass kein Landwirt, unabhängig von seiner Internetverbindung, benachteiligt wird.

Technische Innovationen hinter dem Erfolg von TCRM

Herausforderungen bei der Einführung von KI in der Landwirtschaft

Trotz seines Potenzials steht TCRM vor Hürden. Viele Landwirte, insbesondere ältere, misstrauen den Empfehlungen der KI und bevorzugen traditionelle Methoden. In Punjab wandten während der Testphase nur 351.000 Landwirte TCRM an.

Die Kosten stellen ein weiteres Hindernis dar: IoT-Sensoren kosten 200500 Rupien pro Acre sind für Kleinbauern unerschwinglich. Zudem konzentrierten sich die Schulungsdaten von TCRM auf indische Nutzpflanzen wie Weizen und Reis, was ihren Nutzen für Quinoa- oder Avocado-Anbauer in anderen Regionen einschränkt.

Die Studie hebt zudem Lücken in den Tests hervor. Obwohl TCRM in der Kreuzvalidierung 97,671 TP3T erreichte, wurde es nicht unter Extrembedingungen wie Überschwemmungen oder anhaltender Dürre evaluiert. Zukünftige Versionen müssen diese Einschränkungen beheben, um Resilienz und Vertrauen zu schaffen.

Die Zukunft der KI in der Landwirtschaft

Mit Blick auf die Zukunft planen die Entwickler von TCRM die Integration Erklärbare KI (XAI) Tools wie SHAP und LIME werden die Empfehlungen verdeutlichen – beispielsweise wird Landwirten aufgezeigt, dass eine bestimmte Kulturpflanze ausgewählt wurde, weil der Kaliumgehalt 20% über dem Schwellenwert lag.

Eine weitere Priorität ist die globale Expansion; die Hinzunahme von Datensätzen aus Afrika (z. B. Mais in Kenia) und Südamerika (z. B. Sojabohnen in Brasilien) wird TCRM universell anwendbar machen.

Die Echtzeit-IoT-Integration mithilfe von Drohnen steht ebenfalls bevor. Drohnen können Felder stündlich kartieren und Empfehlungen basierend auf sich ändernden Wetterbedingungen oder Schädlingsbefall aktualisieren.

Solche Innovationen könnten helfen, Heuschreckenplagen oder Pilzinfektionen vorherzusagen und so präventive Maßnahmen zu ermöglichen. Schließlich könnten Partnerschaften mit Regierungen IoT-Sensoren subventionieren und so die Präzisionslandwirtschaft für alle Landwirte zugänglich machen.

Schlussfolgerung

Das Transformative Crop Recommendation Model (TCRM) stellt einen Quantensprung in der Agrartechnologie dar. Durch die Kombination von KI, IoT und Cloud Computing bietet es Landwirten eine 94% genau, ein Echtzeit-Entscheidungsinstrument, das Erträge steigert und Ressourcen schont.

Obwohl Herausforderungen wie Kosten und Akzeptanzbarrieren weiterhin bestehen, ist das Potenzial von TCRM, die Landwirtschaft zu revolutionieren, unbestreitbar. Angesichts des globalen Klimawandels und des Bevölkerungswachstums werden Lösungen wie TCRM entscheidend für eine nachhaltige und ernährungssichere Zukunft sein.

ReferenzSingh, G., Sharma, S. Verbesserung der Präzisionslandwirtschaft durch ein cloudbasiertes, transformatives Pflanzenempfehlungsmodell. Sci Rep 15, 9138 (2025). https://doi.org/10.1038/s41598-025-93417-3

Automatisiertes KI-Framework für KMU. Förderung durch das Land Nordrhein-Westfalen.

Wir freuen uns, Ihnen mitteilen zu können, dass GeoPard Landwirtschaft, in Zusammenarbeit mit Hochschule für angewandte Wissenschaften Hamm-Lippstadt, erhielt einen Zuschussbescheid von der Ministerium für Wirtschaft und Arbeit des Landes Nordrhein-Westfalen für das Projekt Automatisierter KI-Rahmen für KMU (AKI4KMU). Diese Initiative zielt darauf ab, die Nutzung und Integration von künstlicher Intelligenz in bestehende Prozesse zu vereinfachen, wobei der Schwerpunkt auf der Geodatenanalyse liegt.

Über das Projekt
Die AKI4KMU Projekt, das von einem Konsortium aus der Hochschule Hamm-Lippstadt, der FlyPard Analytics GmbH und der Pfeifer & Langen GmbH & Co. KG, konzentriert sich auf die Nutzung von künstlicher Intelligenz (KI) und modernen Kommunikationstechnologien, um Innovation und Nachhaltigkeit, insbesondere im Agrarsektor, voranzutreiben. Kleine und mittlere Unternehmen (KMU) stehen oft vor Herausforderungen bei der Datenerhebung, Auswertung und KI-Implementierung. Dieses Projekt zielt darauf ab, diese Hürden zu überwinden, indem es die automatisierte KI-Prozesse und deren Integration mit Digitale Zwillinge und 5G-Technologie.

mit Projektpartner Prof. Dr. Stefan Henkler

Zentrale Zielsetzungen

  • Optimierung der landwirtschaftlichen Effizienz: Durch den Einsatz von Präzisionslandwirtschaft, KI-gesteuerten Analysen und digitalen Simulationen soll das Projekt die Effizienz und Nachhaltigkeit der Landwirtschaft verbessern.
  • Reduzierung des Ressourcenverbrauchs: KI-gestützte Erkenntnisse helfen, den Wasser- und Düngemitteleinsatz zu minimieren und so die Betriebskosten für Landwirte zu senken.
  • Verbessern der Entscheidungsfindung: KI verbessert die Anbauplanung, Schädlingserkennung und Ertragsoptimierung und steigert so die Produktivität und Wettbewerbsfähigkeit.
  • Realistische KI-Simulationen: Digitale Zwillinge ermöglichen das Testen realer Szenarien ohne teure physische Experimente.

Auswirkungen auf die Region
Das Projekt, durchgeführt in Nordrhein-Westfalen, Deutschland, mit den regionalen Innovationsstrategien in Einklang steht und einen Beitrag zur Entwicklung eines Ökosystems für Spitzentechnologie für die Landwirtschaft. Über KI-gestützte Automatisierung und nachhaltige digitale Lösungen, Mit dem Projekt werden KMU in die Lage versetzt, das Potenzial der KI voll auszuschöpfen und einen langfristigen Mehrwert für Unternehmen und Gesellschaft zu schaffen.

Unterstützt durch das Ministerium für Wirtschaft, Industrie, Klimaschutz und Energie des Landes Nordrhein-Westfalen. Kofinanziert durch die Europäische Union. Förderungsnummer EFRE-20800498.

Laut USDA dominieren große landwirtschaftliche Betriebe die Landschaft der Präzisionslandwirtschaft.

Die Nutzung von Präzisionslandwirtschaftstechnologien nimmt zu, wobei Großbetriebe eine Vorreiterrolle bei der Integration fortschrittlicher Werkzeuge einnehmen, um die Effizienz zu steigern, die Kosten zu senken und die Ernteerträge zu erhöhen.

Laut einem Bericht des US-Landwirtschaftsministeriums (USDA) nutzen fast 701.030 große landwirtschaftliche Betriebe, definiert als solche mit einem jährlichen Bruttoertrag von über 1.040.000 Millionen Pfund, Technologien wie Ertragsmonitore, automatische Lenksysteme und Bodenkarten, um ihre Betriebsabläufe zu verbessern.

Dies ist ein deutlicher Kontrast zu den lediglich 131.000 Kleinbetrieben, die laut dem Wirtschaftsforschungsdienst des US-Landwirtschaftsministeriums im Jahr 2023 ähnliche Technologien einsetzten.

Warum größere landwirtschaftliche Betriebe eher auf Präzisionslandwirtschaft setzen

Präzisionslandwirtschaft bezeichnet den Einsatz fortschrittlicher Technologien zur Optimierung von Anbaumethoden und zur Maximierung der Produktivität. Für größere landwirtschaftliche Betriebe sind die Vorteile dieser Technologien erheblich.

Da der Fokus auf der Steigerung der Ernteerträge, der Senkung der Betriebskosten und dem Umgang mit unvorhersehbaren Wetter- und Marktschwankungen liegt, verfügen große landwirtschaftliche Betriebe über mehr finanzielle Mittel, um in Technologie zu investieren. Dies erleichtert ihnen die Einführung von Geräten mit hohen Anfangsinvestitionen, wie beispielsweise Ertragsmessgeräte, automatische Lenksysteme und automatisierte Maschinen.

Laut einer Umfrage des US-Landwirtschaftsministeriums (USDA) ist die Diskrepanz bei der Technologieeinführung eklatant. Während 681 von 300 Großbetrieben Entscheidungshilfetechnologien wie Ertragsmessgeräte und Bodenkarten einsetzten, nutzten nur 131 von 300 Kleinbetrieben diese Instrumente.

Der Bericht unterstreicht, dass größere Betriebe nicht nur über die finanziellen Mittel verfügen, in solche Technologien zu investieren, sondern auch stärker von deren Implementierung profitieren können. Präzisionslandwirtschaftliche Technologien, insbesondere solche, die auf Automatisierung und datengestützte Entscheidungsfindung setzen, können zu höherer Effizienz, besserem Ressourcenmanagement und letztlich höheren Gewinnmargen führen.

Schlüsseltechnologien für die Einführung der Präzisionslandwirtschaft

Unter den verschiedenen verfügbaren Präzisionslandwirtschaftswerkzeugen zeichnen sich einige durch ihren weitverbreiteten Einsatz auf großen landwirtschaftlichen Betrieben aus:

  1. ErtragsmonitoreDiese Geräte messen Menge und Qualität der Ernte während der Ernte. Durch die Bereitstellung von Echtzeitdaten ermöglichen Ertragsmonitore Landwirten, die Feldvariabilität zu beurteilen und fundierte Entscheidungen hinsichtlich Anbaumanagement und Ressourceneinsatz zu treffen.
  2. Lenksysteme mit automatischer LenkungDiese Systeme sind integraler Bestandteil von landwirtschaftlichen Großgeräten wie Traktoren und Mähdreschern. Die automatische Lenkung nutzt GPS-Technologie zur Steuerung der Maschinen, reduziert menschliche Fehler und optimiert die Genauigkeit von Arbeitsgängen wie Aussaat, Düngung und Ernte. Laut einem Bericht des US-Landwirtschaftsministeriums (USDA) nutzten 701.000 Tonnen großer landwirtschaftlicher Betriebe automatische Lenksysteme, im Vergleich zu nur 91.000 Tonnen kleinerer Betriebe.
  3. Bodenkarten und DatenanalyseDie Bodenkartierungstechnologie liefert detaillierte Informationen über die Bodenbeschaffenheit eines landwirtschaftlichen Betriebs und ermöglicht Landwirten präzise Entscheidungen hinsichtlich Bewässerung, Düngung und Anbau. Durch das Verständnis der Variabilität von Bodenzusammensetzung und Feuchtigkeitsgehalt können Großbauern ihre Erträge steigern und die Betriebskosten senken.

Faktoren, die die Technologieakzeptanz beeinflussen

Der Bericht des US-Landwirtschaftsministeriums (USDA) hebt mehrere Faktoren hervor, die die Einführung von Präzisionslandwirtschaft beeinflussen, wobei die Betriebsgröße und die finanziellen Ressourcen die wichtigsten sind. Größere Betriebe mit höheren Erträgen und der Möglichkeit, langfristige Investitionen zu tätigen, neigen eher dazu, Technologien einzuführen, die ein erhebliches Anfangskapital erfordern.

Kleinere Betriebe hingegen, insbesondere solche, die weniger als 150.000 pro Jahr erwirtschaften, stehen aufgrund begrenzter Budgets und geringerer Gewinnmargen vor der Herausforderung, die anfängliche Investition zu rechtfertigen.

Neben finanziellen Zwängen spielt auch die Art des landwirtschaftlichen Betriebs eine Rolle bei der Einführung neuer Technologien. Betriebe, die von Landwirten im Ruhestand oder kurz vor dem Ruhestand geführt werden, investieren oft weniger in neue Technologien, da ihre langfristige Beteiligung am landwirtschaftlichen Betrieb unsicher sein kann.

Bei diesen Betriebsabläufen überwiegen die Vorteile der Präzisionslandwirtschaft möglicherweise nicht die Kosten, insbesondere wenn der Landwirt plant, die aktive Landwirtschaft in naher Zukunft schrittweise aufzugeben.

Der Kampf um die breite Akzeptanz

Obwohl Präzisionslandwirtschaftstechnologien klare Vorteile bieten, hat sich ihre breite Anwendung langsamer durchgesetzt als erwartet. Trotz des zunehmenden Einsatzes von Hilfsmitteln wie Ertragsmessgeräten und automatischen Lenksystemen auf großen Betrieben konnten sich bestimmte Technologien in Betrieben jeder Größe noch nicht durchsetzen. Drohnen, tragbare Geräte zur Tierüberwachung und Melkroboter beispielsweise werden selbst in größeren Betrieben noch zu wenig genutzt.

Der Einsatz von Drohnen, die oft als vielversprechendes Instrument zur Pflanzenüberwachung und Feldanalyse angesehen werden, wurde im Jahr 2023 nur von 121 großen Familienbetrieben gemeldet. Auch andere Hightech-Instrumente, wie z. B. Melkroboter und tragbare Geräte für Nutztiere, wiesen niedrige Akzeptanzraten auf, da die Landwirte aufgrund der Kosten, der Komplexität oder des ungewissen Nutzens zögerten, diese Technologien einzusetzen.

Die Rolle der Gerätehersteller

Da die Nachfrage nach Präzisionslandwirtschaft stetig wächst, investieren Landmaschinenhersteller verstärkt in fortschrittliche Technologien. Unternehmen entwickeln kostengünstigere und zugänglichere Lösungen, um den Bedürfnissen einer breiteren Gruppe von Landwirten gerecht zu werden, insbesondere auch kleineren Betrieben.

Trotz dieser Bemühungen bleibt der Markt jedoch schwierig, da viele Landwirte angesichts der schwierigen wirtschaftlichen Lage im Agrarsektor immer noch zögern, neue Technologien einzuführen.

Die Hersteller konzentrieren sich zudem auf die Entwicklung automatisierter Systeme, die die Leistung von Traktoren, Mähdreschern und anderen Landmaschinen optimieren sollen. Diese Innovationen zielen darauf ab, Landwirten zu helfen, Arbeitskosten zu senken und die Produktivität zu steigern, wodurch Präzisionslandwirtschaftstechnologien für Betriebe aller Größenordnungen attraktiver werden.

Schlussfolgerung

Präzisionslandwirtschaftliche Technologien bieten Landwirten, insbesondere Großbetrieben, erhebliche Vorteile. Mithilfe von Hilfsmitteln wie Ertragsmessgeräten, automatischen Lenksystemen und Bodenkarten können große Betriebe ihre Produktivität optimieren, Kosten senken und den Herausforderungen volatiler Märkte und unvorhersehbarer Wetterbedingungen besser begegnen. Die hohen Anschaffungskosten dieser Technologien hemmen jedoch weiterhin deren Einführung in kleineren Betrieben, insbesondere solchen mit begrenzten finanziellen Mitteln.

Da sich die Landwirtschaft stetig weiterentwickelt, ist mit einem weiteren Anstieg des Einsatzes von Präzisionslandwirtschaft zu rechnen. Für Kleinbauern ist die Entwicklung erschwinglicherer und zugänglicherer Lösungen entscheidend, um sicherzustellen, dass diese Technologien allen zur Verfügung stehen. Die Zukunft der Landwirtschaft wird somit zunehmend von digitalen Werkzeugen geprägt sein, die es Landwirten ermöglichen, intelligentere, datengestützte Entscheidungen in ihren Betrieben zu treffen.

Die Evolution der Präzisionslandwirtschaft: Wie die Vergangenheit die Zukunft gestaltet

Präzisionslandwirtschaft (Precision Ag), ein innovativer Ansatz in der Landwirtschaft, der Technologie, Daten und fortschrittliche Methoden integriert, hat die Agrarlandschaft verändert.

Durch den Einsatz von Werkzeugen wie GPS-Navigation, Drohnen, Sensoren und Datenanalysen können Landwirte die Effizienz maximieren, Abfall reduzieren und die Erträge optimieren. Dieses revolutionäre Feld ist jedoch nicht isoliert entstanden. Seine Entwicklung ist tief in jahrhundertealten landwirtschaftlichen Praktiken verwurzelt und zeigt, wie die Vergangenheit als Prolog für die Zukunft dient.

Rückblick: Die Grundlagen der Präzisionslandwirtschaft

Die Landwirtschaft war schon immer ein Bereich der Innovation. Lange vor dem Aufkommen moderner Technologie verließen sich die Landwirte auf scharfe Beobachtung, Erfahrung und Versuch und Irrtum, um die Produktivität zu steigern.

Praktiken wie Fruchtfolge, Bewässerung und selektive Züchtung sind Beispiele für frühe Formen der Präzisionslandwirtschaft. Diese Methoden, wenn auch nach heutigen Maßstäben rudimentär, legten den Grundstein für moderne landwirtschaftliche Strategien.

Die industrielle Revolution im 18. und 19. Jahrhundert stellte einen bedeutenden Wendepunkt dar. Mechanisierte Geräte wie Pflüge, Sämaschinen und Dreschmaschinen steigerten die Effizienz und ermöglichten es Landwirten, größere Ländereien zu bewirtschaften.

In diese Zeit fiel auch die Einführung von chemischen Düngemitteln und Pestiziden, die die Ernteerträge weiter steigerten. Diese Innovationen schufen die Grundlage für die präzisionsgesteuerten Technologien, die in den 20. und 21. Jahrhunderten kommen sollten.

Das Aufkommen moderner Präzisionslandwirtschaft

Das Konzept der Präzisionslandwirtschaft, wie wir es heute kennen, begann sich im späten 20. Jahrhundert mit Fortschritten in der Satellitentechnologie, Computerleistung und Geoinformationssystemen (GIS) herauszubilden. Wichtige Meilensteine in dieser Zeit sind:

  1. GPS-Technologie (1990er Jahre): Die Einführung von GPS-Systemen hat die Landwirtschaft revolutioniert, indem sie eine präzise Navigation von Maschinen ermöglichte. Landwirte konnten nun Muster für Aussaat, Düngung und Ernte optimieren, Überlappungen reduzieren und Ressourcenverschwendung minimieren.
  2. Ertragsmonitoring (1990er Jahre): Ertragsmonitore, die auf Mähdreschern installiert sind, lieferten detaillierte Daten zur Ernteleistung und halfen den Landwirten, ertragsstarke und ertragsschwache Bereiche auf ihren Feldern zu identifizieren.
  3. Fernerkundung (2000er Jahre): Der Einsatz von Satellitenbildern und Drohnen ermöglichte es Landwirten, die Pflanzengesundheit, die Bodenbedingungen und den Wasserverbrauch mit beispielloser Genauigkeit zu überwachen.
  4. Variable-Rate-Technologie (VRT) VRT ermöglichte es Landwirten, Betriebsmittel wie Saatgut, Dünger und Pestizide in variabler Ausbringungsmenge über ein Feld zu verteilen, angepasst an die spezifischen Bedürfnisse verschiedener Zonen.

Diese Innovationen markierten den Übergang von allgemeinen landwirtschaftlichen Praktiken zu standortspezifischem Management, was die Effizienz und Nachhaltigkeit erheblich steigerte.

Die aktuelle Landschaft: Präzisionslandwirtschaft heute

Im 21. Jahrhundert hat sich die Präzisionslandwirtschaft zu einem Eckpfeiler der modernen Landwirtschaft entwickelt. Heutige Technologien umfassen fortschrittliche Sensoren, Algorithmen des maschinellen Lernens und Echtzeit-Datenanalysen. Wichtige Trends, die die aktuelle Landschaft prägen, sind:

  • Big Data und KI: Landwirte sammeln heute riesige Datenmengen aus ihren Feldern, darunter Bodenbeschaffenheit, Wetterereignisse und Ernteerträge. Künstliche Intelligenz verarbeitet diese Daten, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.
  • Internet der Dinge (IoT) Intelligente Sensoren und IoT-Geräte ermöglichen die kontinuierliche Überwachung von Feldzuständen und erlauben so Echtzeit-Entscheidungsfindung.
  • Autonome Maschinen Selbstfahrende Traktoren und Robotererntemaschinen reduzieren den Arbeitsaufwand und verbessern gleichzeitig Präzision und Effizienz.
  • Nachhaltiger Fokus: Präzisionslandwirtschaft steht im Einklang mit dem wachsenden Fokus auf Nachhaltigkeit, indem sie den Ressourceneinsatz minimiert, Umweltauswirkungen reduziert und die Kohlenstoffbindung in Böden verbessert.

Die Zukunft der Präzisionslandwirtschaft

Mit Blick auf die Zukunft wird sich die Präzisionslandwirtschaft weiter entwickeln, da neue Technologien die Branche umgestalten. Zu den vielversprechendsten Entwicklungen gehören:

  • Gen-Editierung: Werkzeuge wie CRISPR könnten die Entwicklung von Nutzpflanzen ermöglichen, die speziell für die Präzisionslandwirtschaft konzipiert sind und deren Eigenschaften für lokale Boden- und Klimabedingungen optimiert sind.
  • Prognostische Analytik Fortschritte in den Bereichen KI und maschinelles Lernen werden die Genauigkeit von Vorhersagemodellen verbessern und Landwirten helfen, Herausforderungen wie Schädlingsbefall oder Wetteranomalien vorherzusehen.
  • Blockchain-Technologie Die Blockchain kann die Transparenz und Rückverfolgbarkeit in landwirtschaftlichen Lieferketten verbessern und so eine ethische Beschaffung und faire Preise gewährleisten.
  • Erweiterte Konnektivität Mit der Einführung von 5G-Netzen erhalten ländliche Gebiete Zugang zu Hochgeschwindigkeitsinternet, was noch ausgefeiltere Präzisionslandwirtschaftstechnologien ermöglicht.

Vergangenheit als Prolog: Aus der Geschichte lernen

Die Reise der Präzisionslandwirtschaft unterstreicht eine wichtige Lektion: Innovation baut auf den Fundamenten der Vergangenheit auf. Frühe landwirtschaftliche Praktiken lehrten uns die Bedeutung von Beobachtung und Anpassung. Das Zeitalter der Mechanisierung hob den Wert von Effizienz und Skalierbarkeit hervor. Die heutige Präzisionslandwirtschaft kombiniert diese Lektionen mit Spitzentechnologie, um die Herausforderungen der Ernährung einer wachsenden Weltbevölkerung zu bewältigen.

Indem wir den historischen Kontext der Präzisionslandwirtschaft verstehen und wertschätzen, können wir ihre Zukunft besser gestalten. Die Vergangenheit dient nicht nur als Wegweiser, sondern auch als Erinnerung daran, dass Fortschritt eine kontinuierliche Reise ist, die in der Genialität und Widerstandsfähigkeit unserer Vorfahren wurzelt.

Schlussfolgerung

Präzisionslandwirtschaft ist ein Beweis für die Kraft menschlicher Innovation und die anhaltende Relevanz der Geschichte. Während wir am Rande neuer Durchbrüche stehen, ist es unerlässlich zu erkennen, dass die Fortschritte von morgen durch die Erkenntnisse von heute und die Lehren der Vergangenheit geprägt sein werden. Indem wir diese Kontinuität annehmen, können wir sicherstellen, dass sich die Präzisionslandwirtschaft weiterentwickelt und eine nachhaltige und prosperierende Zukunft für Landwirte und den Planeten gleichermaßen fördert.

Turkmenistan führt fortschrittliche Fernerkundungstechnologie für verbesserte Ernteüberwachung ein

Die Landwirtschaft in Turkmenistan trägt zwar nur einen geringen Anteil zum Bruttoinlandsprodukt (BIP) des Landes bei, ist aber von erheblicher strategischer Bedeutung. Ein Großteil der Bevölkerung lebt in ländlichen Gebieten, und über 401.000 Erwerbstätige sind im Agrarsektor beschäftigt.

Seit der Unabhängigkeit 1991 steht Turkmenistan vor Herausforderungen bei der Modernisierung seiner Landwirtschaft, insbesondere dem Fehlen eines zeitgemäßen Ernteüberwachungssystems, das zuverlässige und aktuelle Daten liefert. Ein solches System ist jedoch unerlässlich für fundierte Entscheidungen, nachhaltiges Landmanagement und eine Steigerung der Produktivität.

Um diese Lücke zu schließen, hat Turkmenistan eine Partnerschaft mit der Ernährungs- und Landwirtschaftsorganisation der Vereinten Nationen (FAO) geschlossen, um fortschrittliche Fernerkundungstechnologien und Fachwissen im Bereich der Landnutzungsüberwachung einzuführen.

Diese Kooperation im Rahmen des neu gestarteten FAO-Programms für technische Zusammenarbeit (TCP) zielt darauf ab, Prozesse im Zusammenhang mit der Überwachung, Prognose und statistischen Berichterstattung von Nutzpflanzen zu optimieren sowie neue Methoden durch Feldanwendungen zu erproben. Das Projekt ist bis Ende 2026 angelegt.

Am 7. Januar 2025 wurde das Projekt offiziell von Viorel Gutu, stellvertretender Generaldirektor der FAO und Regionalvertreter für Europa und Zentralasien, und Charyyar Chetiyev, dem Landwirtschaftsminister Turkmenistans, unterzeichnet.

“Die Fernerkundung bietet innovative Methoden zur Datenerfassung und -analyse, von denen verschiedene Sektoren profitieren können, darunter Landwirtschaft, Wasserwirtschaft und Katastrophenschutz”, sagte Maxim Gorgan, leitender technischer Mitarbeiter der FAO für das Projekt. “In der Landwirtschaft liefert sie nahezu in Echtzeit Einblicke in Anbauflächen, Vegetationsdynamik, Ertragsschätzungen, Wasserstress, Bewässerungsplanung und sogar die Überwachung von Schädlingen und Krankheiten.”

Die erste Phase des Projekts umfasst eine gründliche Überprüfung der bestehenden Vorschriften und institutionellen Rahmenbedingungen für die Pflanzenbeobachtung und Fernerkundung sowie Empfehlungen für notwendige Verbesserungen. Die Methodik integriert fortschrittliche Technologien mit traditionellen statistischen Methoden, Stichprobenverfahren und Datenerhebung.

Die FAO wird zudem ein maßgeschneidertes Schulungsprogramm für die Mitarbeiter des Ministeriums und des Landressourcendienstes entwickeln, um sie mit den notwendigen Kenntnissen für die Implementierung und den Betrieb des neuen, fernerkundungsbasierten Systems zur Ernteüberwachung auszustatten. Darüber hinaus wird die Initiative die Integration der Fernerkundung in die Hochschullehrpläne prüfen.

Um das Potenzial des Systems zu demonstrieren, werden Pilotflächen mit verschiedenen Nutzpflanzen und unter unterschiedlichen agroklimatischen Bedingungen angelegt. Diese Demonstrationsflächen liefern Daten zur Verfeinerung der Methodik und zur Entwicklung eines Konzepts für die landesweite Ausweitung des Ansatzes.

“Für Landwirte kann diese Technologie dabei helfen, die spezifischen Bedürfnisse verschiedener Bereiche innerhalb eines Feldes zu ermitteln, was eine effizientere Nutzung von Wasser, Düngemitteln und anderen Betriebsmitteln ermöglicht und letztendlich zu besseren Erträgen führt”, fügte Gorgan hinzu.

Während des gesamten Projekts wird die FAO ihre regionalen und globalen Richtlinien einhalten und dabei die Gleichstellung der Geschlechter und eine verantwortungsvolle Landnutzung besonders berücksichtigen.

Die Projekte des FAO-Programms für technische Zusammenarbeit ermöglichen den Mitgliedsländern den Zugang zum technischen Fachwissen und zur Unterstützung der Organisation und tragen so zu den Zielen für nachhaltige Entwicklung bei und fördern die langfristige landwirtschaftliche Entwicklung.

Gedruckte Bodensensoren könnten Landwirten helfen, Ernteerträge zu steigern und Kosten zu senken

Ingenieure der Universität Wisconsin–Madison haben kostengünstige Sensoren entwickelt, die den Nitratgehalt von Böden in Wisconsin in Echtzeit überwachen können. Diese gedruckten elektrochemischen Sensoren können Landwirten helfen, fundiertere Entscheidungen über die Düngung zu treffen und dadurch möglicherweise Kosten zu sparen.

“Unsere Sensoren liefern Landwirten ein genaueres Bild vom Nährstoffgehalt ihrer Böden und der für die Pflanzen verfügbaren Nitratmenge. Mithilfe dieser Informationen können sie präzise Entscheidungen über den Düngemittelbedarf treffen”, erklärt Joseph Andrews, Assistenzprofessor für Maschinenbau an der UW–Madison und Leiter der Forschungsgruppe. “Eine Reduzierung des Düngemitteleinsatzes kann insbesondere für große landwirtschaftliche Betriebe erhebliche Kosteneinsparungen bedeuten.”

Nitrat ist für das Pflanzenwachstum unerlässlich, doch zu viel davon kann ins Grundwasser sickern, das Trinkwasser verunreinigen und die Umwelt schädigen. Diese neuen Sensoren können auch in der Agrarforschung als Instrumente dienen, indem sie den Nitratabfluss überwachen und so zu besseren Praktiken zur Reduzierung der Verschmutzung beitragen.

Herkömmliche Methoden zur Überwachung des Nitratgehalts im Boden sind zeitaufwändig, kostspielig und liefern keine sofortigen Ergebnisse. Um dem entgegenzuwirken, entwickelte Andrews, ein Experte für gedruckte Elektronik, mit seinem Team diese Sensoren als einfachere und kostengünstigere Alternative.

Für dieses Projekt nutzten die Forscher ein Tintenstrahldruckverfahren zur Herstellung potentiometrischer Sensoren. Diese Dünnschichtsensoren basieren auf elektrochemischen Reaktionen und werden üblicherweise zur präzisen Messung von Nitratkonzentrationen in flüssigen Lösungen eingesetzt. Im Boden funktionieren sie jedoch meist nicht zuverlässig, da raue Bodenpartikel die Sensoren beschädigen und die Messgenauigkeit beeinträchtigen können.

Form und Installation gedruckter Bodensensoren.jpg

Andrews erklärt: “Unser Hauptziel war es, diese elektrochemischen Sensoren so zu entwickeln, dass sie auch unter schwierigen Bodenbedingungen effektiv funktionieren und Nitrat-Ionen präzise nachweisen können.”

Um dieses Problem zu lösen, brachte das Team eine Schutzschicht aus Polyvinylidenfluorid (PVDF) über dem Sensor an. Laut Andrews besitzt dieses Material zwei wichtige Eigenschaften: Erstens verfügt es über extrem kleine Poren mit einem Durchmesser von etwa 400 Nanometern, die Nitrat-Ionen durchlassen, aber Bodenpartikel zurückhalten. Zweitens ist es hydrophil, das heißt, es zieht Wasser wie ein Schwamm an.

Andrews erklärt: “Das bedeutet, dass jegliches nitrathaltige Wasser von unserem Sensor absorbiert wird, was entscheidend ist, da auch der Boden Wasser aufnimmt. Ohne diese Absorption wäre es für den Sensor schwierig, genügend Feuchtigkeit zu erhalten. Da unser Material jedoch der Wasseraufnahme des Bodens entspricht, trägt es dazu bei, nitratreiches Wasser an die Oberfläche des Sensors zu leiten und so genaue Messwerte zu ermöglichen.”

Die Forscher berichteten über ihre Fortschritte in einem Artikel, der im März 2024 in Advanced Material Technologies veröffentlicht wurde.

Gedruckte Bodensensoren: Funktionsweise und Tests

Das Team testete seine Sensoren in zwei in Wisconsin vorkommenden Bodentypen: sandigem Boden, der im nördlichen Zentralgebiet verbreitet ist, und schluffigem Lehmboden, der im Südwesten Wisconsins vorkommt. Sie stellten fest, dass die Sensoren in beiden Bodentypen genaue Ergebnisse lieferten.

Die Forscher integrieren ihre Nitratsensoren nun in ein System, das sie “Sensoraufkleber” nennen. Dieses System kombiniert drei verschiedene Sensoren – für Nitrat, Feuchtigkeit und Temperatur – auf einer flexiblen Kunststofffolie mit Klebstoff auf der Rückseite.

Sie planen, mehrere dieser Sensoraufkleber in unterschiedlichen Höhen an einem Stab anzubringen und diesen Stab anschließend in die Erde zu vergraben. Diese Anordnung ermöglicht es ihnen, die Bodenverhältnisse in verschiedenen Tiefen zu messen.

Andrews erklärt: “Durch die Messung von Nitrat, Feuchtigkeit und Temperatur in verschiedenen Bodentiefen können wir nun den Prozess der Nitratauswaschung verfolgen und beobachten, wie sich Nitrat durch den Boden bewegt – etwas, das uns vorher nicht möglich war.”

Im Sommer 2024 werden die Forscher ihre Sensoren weiter testen, indem sie 30 Sensorstäbe in den Boden der landwirtschaftlichen Forschungsstationen Hancock und Arlington der UW–Madison stecken.

Das Team arbeitet daran, diese Technologie über die Wisconsin Alumni Research Foundation patentieren zu lassen.

Zu den Co-Autoren von der UW–Madison gehören Kuan-Yu Chen, Aatresha Biswas, Shuohao Cai und Professor Jingyi Huang vom Fachbereich Bodenkunde.

Diese Forschung wurde finanziert durch das USDA Agriculture and Food Research Initiative Foundational Program (Projektnummer WIS04075), den Signals in the Soil Grant 2226568 der National Science Foundation und den Dairy Innovation Hub der University of Wisconsin–Madison.

Herausforderungen für US-amerikanische Landwirte im Zusammenhang mit Ernteversicherungen und Klimawandel

Bloomberg: In Kansas hat eine lange Dürre die Ernten vernichtet und den Boden geschädigt, doch Gail Fullers Farm sticht hervor. Seine Schafe, Kühe und Hühner streifen frei umher und fressen die Feldfrüchte und Pflanzen in einer üppigen und lebendigen Umgebung.

Sollte Fullers Farm jedoch von einem Tornado, einer Überschwemmung oder einer schweren Dürre heimgesucht werden, müsste er alle Kosten selbst tragen. Denn seine Anbaumethoden sind nicht durch die staatliche Ernteversicherung abgedeckt – ein veraltetes Sicherheitsnetz, das mit dem Klimawandel nicht Schritt gehalten hat.

Fuller ist einer von vielen Landwirten, die nicht ausreichend versichert sind, weil die Branche den Übergang von traditioneller zu regenerativer Landwirtschaft nicht unterstützt. Regenerative Landwirtschaft kann dazu beitragen, genügend Kohlenstoff zu binden, um die landwirtschaftlichen Emissionen bis 2030 zu halbieren.

Dieser Wandel ist wichtig, um den Klimawandel zu verlangsamen und die Landwirte vor seinen Auswirkungen zu schützen, aber die Versicherungsbranche hält nicht Schritt.

In den USA verursacht die Landwirtschaft etwa 111,3 Tonnen aller Treibhausgasemissionen. Ein Großteil davon stammt aus der Bodenbearbeitung, bei der Kohlendioxid freigesetzt wird, und aus der übermäßigen Verwendung von Düngemitteln, wodurch Lachgas entsteht.

Lachgas ist ein Treibhausgas, das über 270-mal wirksamer ist als CO2. Regenerative Landwirtschaft trägt zur Reduzierung dieser Emissionen bei, indem sie Kohlendioxid durch Photosynthese aufnimmt, Kohlenstoff im Boden speichert und Stickstoff bindet, der sonst in nahegelegene Bäche gelangen würde.

Extremwetterereignisse treten immer häufiger auf und bedrohen Ernten und Lieferketten. Laut dem US-Dürremonitor sind 24 Bundesstaaten, darunter Kansas, von schwerer bis außergewöhnlicher Dürre betroffen. Dies ist ebenso problematisch wie Starkregen, der Überschwemmungen verursachen kann und immer heftiger niedergeht.

Forscher der Stanford University stellten fest, dass fast 201,3 Billionen der 140 Milliarden US-Dollar an Ernteversicherungsleistungen zwischen 1991 und 2017 auf steigende Temperaturen zurückzuführen waren. Sie gehen davon aus, dass dieser Anteil weiter steigen wird, da extreme Wetterereignisse aufgrund des Klimawandels häufiger auftreten.

Trotz dieser Risiken und der Vorteile, die die regenerative Landwirtschaft im Kampf gegen den Klimawandel bietet, haben stärkere Anreize das derzeitige System aufrechterhalten, sagt Anne Schechinger, Direktorin für den Mittleren Westen bei der gemeinnützigen Environmental Working Group (EWG).

Die meisten Ernteversicherungen decken gängige Nutzpflanzen wie Mais, Sojabohnen, Baumwolle und Weizen ab. Landwirte, die diese Pflanzen anbauen, schließen in der Regel eine Mehrgefahrenversicherung ab, die sie vor Ernteausfällen durch Krankheiten, Überschwemmungen, Dürren und andere extreme Wetterereignisse schützt.

Wie bei Kranken-, Auto- oder Sachversicherungen hängt auch bei der Ernteversicherung die Bewertung von Verlusten oder Schäden von Standards ab, die als gute landwirtschaftliche Praxis bezeichnet werden. Diese Standards stellen sicher, dass geringe Erträge nicht auf mangelhafte Bewirtschaftung zurückzuführen sind.

Diese Regeln dürfen jedoch keine Praktiken umfassen, die den Ernteertrag mindern könnten. Daher werden üblicherweise traditionelle industrielle Monokulturmethoden angewendet. Beispielsweise kann es passieren, dass einem Landwirt, der zwischen den Reihen unterschiedliche Nutzpflanzen anbaut oder seine Zwischenfrüchte zu spät ausbringt, die Versicherungsansprüche verweigert werden.

Regenerative Landwirtschaft bedeutet oft, verschiedene Nutzpflanzen auf demselben Feld anzubauen und weniger ertragreiche, mehrjährige Pflanzen zu verwenden, was für Versicherer problematisch sein kann. Laut Silvia Secchi, Professorin an der Universität von Iowa, hängen die Auszahlungen der Ernteversicherung jedoch größtenteils nicht davon ab, ob die Anbaumethoden eines Landwirts die Klimarisiken erhöhen oder verringern.

Fuller, ein Landwirt aus einer Familie mit drei Generationen Landwirtschaftstradition, begann Mitte der 1990er Jahre regenerative Anbaumethoden auszuprobieren. Er glaubte, dass diese Methoden im Laufe der Zeit bessere Erträge und robustere Pflanzen liefern würden.

Er säte in der saisonfreien Zeit Zwischenfrüchte an, eine gängige regenerative Anbaumethode. Dabei handelt es sich um Pflanzen, die nicht für den Markt bestimmt sind und die Bodengesundheit verbessern. Während dieser Zeit hatte Fuller weiterhin eine Ernteversicherung und hielt sich an deren Bestimmungen, indem er die Zwischenfrüchte vor dem Anbau seiner Marktfrüchte mit Herbiziden vernichtete.

Im August 2012 herrschte eine schwere Dürre, woraufhin Fullers Versicherung sein Land begutachtete. Sie stufte die verbliebenen Zwischenfrüchte als Unkraut ein und lehnte alle seine Ansprüche ab. Daraufhin entzog ihm sein Kreditinstitut den Betriebskredit.

Fuller verklagte seine Versicherung und gewann. Doch zwei Jahre später, als er die Versicherung für die Verluste zweier Sojabohnenfelder benötigte, wurden seine Ansprüche erneut abgelehnt. Diese finanziellen Schwierigkeiten zwangen ihn, seine Betriebsgröße von 1800 auf 400 Acres zu reduzieren, und schließlich beschloss er, keine Ernteversicherung mehr abzuschließen.

“Wenn man als Landwirt einmal bankrott ist, ist es sehr schwer, wieder auf die Beine zu kommen”, sagte Fuller. “Ich wollte nicht Teil dieses Systems sein. Wir müssen einen besseren Weg finden, Landwirtschaft zu betreiben.”

Im vergangenen Jahrzehnt hat das US-Landwirtschaftsministerium Änderungen am Ernteversicherungsprogramm vorgenommen, um den Klimarisiken zu begegnen. Zu diesen Änderungen gehören die Ausweitung des Versicherungsschutzes auf neue Nutzpflanzen und die Gewährung eines Anreizes von 1,4 Tsd. pro Acre für den Anbau von Zwischenfrüchten in der Nebensaison.

Die Risk Management Agency, die die staatliche Ernteversicherung überwacht, hat ihren Versicherungsschutz für bestimmte klimaschonende Anbaumethoden erweitert, wie z. B. die Reduzierung des Wasserverbrauchs, den Anbau von Zwischenfrüchten und die Einarbeitung von Stickstoff in den Boden anstatt dessen Ausbringung auf der Oberfläche.

Allerdings müssen Landwirte bestimmte Regeln befolgen, wie beispielsweise die vorzeitige Beendigung des Anbaus von Zwischenfrüchten, was nach Ansicht einiger Wissenschaftler die Fähigkeit dieser Praktiken zur Emissionsreduzierung einschränkt.

Das Ernteversicherungssystem steht bereits vor Herausforderungen durch den Klimawandel. Es muss sich anpassen, um regionsspezifische Anbaumethoden zu fördern und verschiedene Risiken abzudecken, so ein Sprecher des US-Landwirtschaftsministeriums. Das Programm muss zudem finanziell stabil bleiben, das heißt, es müssen Prämien erhoben werden, die hoch genug sind, um die erwarteten Verluste zu decken.

“Selbst im kleinen Maßstab kann ein schwerer Sturm einer Nutzpflanze schaden, während er einer anderen dringend benötigten Regen bringt”, sagte der Sprecher des US-Landwirtschaftsministeriums gegenüber Bloomberg Green.

“Die Ernteversicherung ist freiwillig”, sagte RJ Layher, Leiter der Abteilung für Regierungsangelegenheiten beim amerikanischen Landwirtschaftsverband (American Farm Bureau Federation). Landwirte, die regenerative Anbaumethoden anwenden, die nicht in den Richtlinien für gute landwirtschaftliche Praxis (Good Farming Practices) enthalten sind, könnten andere Möglichkeiten in Betracht ziehen, fügte er hinzu, beispielsweise der Risikomanagementagentur (RMA) nachweisen, dass ihre Anbaumethoden wirtschaftlich tragfähig sind.

Es ist schwierig für einen einzelnen Landwirt, genügend Daten zu sammeln, um nachzuweisen, dass klimafreundliche Praktiken wie die Fruchtfolge den Ertrag nicht beeinträchtigen.

Im Jahr 2014 startete das US-Landwirtschaftsministerium (USDA) das Programm zur Sicherung des gesamten Betriebsertrags. Dieses Programm versichert den gesamten Ertrag eines landwirtschaftlichen Betriebs und nicht nur den einzelner Feldfrüchte. Es bietet ein Sicherheitsnetz für Landwirte, die Mischkulturen anbauen oder Tiere auf ihren Feldern halten.

Allerdings nehmen nur wenige Landwirte am Programm zur Absicherung ganzer Betriebseinnahmen teil. Laut Schechinger von EWG wurden 2023 lediglich rund 1.800 Policen verkauft. Das entspricht weniger als 11.000 Billionen US-Dollar an Ernteversicherungen. Das Programm ist mit einem hohen bürokratischen Aufwand und einer Einnahmenobergrenze verbunden, die nicht immer den gesamten Betriebsertrag abdeckt. Dies erschwert es Versicherungsvertretern, Policen zu verkaufen, und Landwirten, sie abzuschließen, so Layher.

Layher erklärte außerdem, dass das Landwirtschaftsbüro eine Vereinfachung des Programms zur Sicherung der landwirtschaftlichen Erträge (Whole Farm Revenue Protection Program) für Landwirte und Versicherungsvertreter befürwortet. Diese Verbesserungen sind im Landwirtschaftsgesetzentwurf (Farm Bill) vorgesehen, der im Repräsentantenhaus voraussichtlich erst im September behandelt wird.

Die Bewegung für regenerative Landwirtschaft ist zwar noch klein, hat aber in den letzten Jahren dank staatlicher Förderung und des Interesses von Agrarunternehmen an Bedeutung gewonnen. Unternehmen wie CoverCress Inc., mehrheitlich im Besitz der Bayer AG, ermutigen Landwirte zum Anbau von Zwischenfrüchten für nachhaltigen Flugkraftstoff. General Mills Inc. bietet Pilotprogramme an, um 24 Weizenbauern in Wichita, Kansas, beim Einstieg in regenerative Anbaumethoden zu unterstützen.

Derzeit hängt der Druck zur Änderung der Versicherungsbestimmungen hauptsächlich von Landwirten wie Fuller und Rick Clark ab. Clark ist Landwirt in dritter Generation aus dem westlichen Zentralindiana und seit sechs Jahren nicht versichert, weil er regenerative Landwirtschaft betreibt.

Wenn Clark nicht auf seinem Bauernhof arbeitet, auf dem er auf allen 7.000 Hektar Zwischenfrüchte anbaut, lehrt er andere Landwirte, wie sie auf chemische Düngemittel verzichten und stattdessen Zwischenfrüchte verwenden können.

“Wir müssen dafür sorgen, dass der Weg zum Wandel einfach ist”, sagte Clark. Eines der größten Probleme für unversicherte Landwirte ist, dass ihre Kreditgeber oft eine Versicherung als Voraussetzung für weitere Kredite verlangen.

Clark sprach Ende 2022 vor dem Kongress für Regenerate America, eine Organisation, die sich für eine Agrarreform einsetzt. Er forderte die von Schechinger als notwendig bezeichneten Änderungen. Einen Tag nach Clarks Rede verabschiedete der Kongress den Inflation Reduction Act, Präsident Joe Bidens umfassendes Klimagesetz, das 19,5 Milliarden US-Dollar für Naturschutzprogramme des US-Landwirtschaftsministeriums vorsieht. Clark empfand es als seine kleine Mitwirkung an diesem Erfolg.

“Manchmal fragt man sich beim Sprechen, ob überhaupt jemand zuhört”, sagte Clark. Aber dann, “hat man das Gefühl, dass die Worte vielleicht doch nicht ungehört verhallen und dass manche Leute tatsächlich aufmerksam zuhören.”

QuelleBloomberg Businessweek (Bloomberg LP)

Der allmähliche Wandel hin zu Präzisionslandwirtschaft

Seit den 1990er Jahren verfolgt die Präzisionslandwirtschaft das Ziel, die Landwirtschaft zu revolutionieren, indem sie den Anbauern detaillierte Informationen über ihre Pflanzen und die Technologie zur effektiven Nutzung dieser Daten zur Verfügung stellt.

In der Landwirtschaft wurden zahlreiche Fortschritte erzielt, die die Präzision deutlich verbessert haben. Moderne Traktoren können mithilfe von GPS selbstständig steuern, und Landwirte können nun die Ausbringungsmenge von Saatgut und Dünger präzise anpassen. Auch in der Pflanzengenetik und im Unkrautmanagement wurden Fortschritte erzielt.

“Das Einzige, was wir noch nicht weiterentwickelt haben, ist der Sensor”, sagte Pablo Sobron, Gründer von Impossible Sensing. “Die Fähigkeit, wichtige Dinge sowohl in den Pflanzen als auch im Boden und in den Wurzeln zu erkennen.”

Sobron und sein Wissenschaftlerteam in St. Louis entwickeln derzeit den zweiten Prototyp eines Sensors, der an der Rückseite einer Sämaschine montiert werden soll. Dieser Sensor ermöglicht es Landwirten, in Echtzeit Informationen über Nährstoffgehalt, Bodengesundheit, Wasserverhältnisse und andere Faktoren zu erhalten, die einzelne Pflanzen während der Fahrt über ihre Felder beeinflussen.

“Wir sind überzeugt, dass genauere Kenntnisse darüber, welche Bereiche des landwirtschaftlichen Betriebs mehr oder weniger Dünger benötigen, Landwirten helfen, die richtige Menge auszubringen”, sagte Sobron. “Der eigentliche Nutzen und die Notwendigkeit bestehen darin, Einblicke und Wissen zu vermitteln und vorzuschreiben, was wann zu tun ist.”

Diese Daten sollen Landwirten helfen, Entscheidungen zu treffen, die nicht nur ihre Gewinne steigern, sondern auch den übermäßigen Einsatz von Düngemitteln und Chemikalien reduzieren und die Bewässerung gezielter gestalten.

Sobron räumte jedoch ein, dass die Fortschritte in der Präzisionslandwirtschaft die Landwirtschaft noch nicht vollständig verändert haben.

“Es wird den hohen Erwartungen, mit denen es beworben wurde, nicht gerecht”, sagte er.

Es wird wahrscheinlich Jahre dauern, bis vielversprechende Technologien wie Laser auf Tausenden, geschweige denn Millionen Hektar landwirtschaftlicher Nutzfläche eingesetzt werden.

“Experimentieren birgt Risiken”, sagte Bill Leigh, Landwirt aus Marshall County, Illinois, der zusammen mit seinem Bruder auf rund 890 Hektar Mais und Sojabohnen anbaut. Seit seinen Anfängen Anfang der 1980er-Jahre hat Leigh seine Maschinen nach und nach mit präziseren Geräten ausgestattet, die ihm geholfen haben, Saatgut auszusäen und Dünger, Herbizide und Fungizide effizienter auszubringen.

Dieser Wandel vollziehe sich jedoch langsam, erklärte er.

“Das ist kein Sprung ins kalte Wasser, sondern ein Prozess”, sagte Leigh. “Es ist einfach zu teuer und das Risiko zu hoch, diesen überstürzten Sprung zu wagen und dann festzustellen, dass am Ende keine Sprunggrube, sondern nur eine Betonfläche wartet.”

Neue Landwirtschaftstechnologien können in manchen Fällen über 100.000 Pfund kosten. Leigh ist bereit, solche Investitionen zu tätigen, wenn er einen wirtschaftlichen Nutzen sieht. Diese finanzielle Überlegung ist entscheidend, da viele landwirtschaftliche Betriebe mit geringen Gewinnspannen arbeiten.

Laut Chad Zimmerman, Direktor für Agrar- und Lebensmittelwissenschaften bei BioSTL, besteht immer noch eine Lücke zwischen den verfügbaren neuen Technologien und den Landwirten, die sie nutzen, da sich viele es nicht leisten können, etwas Neues auf all ihren Feldern auszuprobieren.

“Wir können von ihnen nicht verlangen, dass sie höhere Risiken eingehen und einen Gewinnrückgang hinnehmen, um die Ziele anderer zu erreichen”, sagte Zimmerman.

Dies setzt Unternehmen unter Druck, die Leistungsfähigkeit ihrer Präzisionslandwirtschaftstechnologie unter Beweis zu stellen. Viele arbeiten daran, wie Alison Doyle, stellvertretende Direktorin des Forschungsparks der Iowa State University, anmerkte.

“Viele Agrarunternehmen positionieren sich eher im Technologiebereich als in der traditionellen Landwirtschaft”, sagte Doyle.

Der Arbeitskräftemangel ist ein wichtiger Faktor. Es gibt heute weniger Landarbeiter als früher, und die landwirtschaftlichen Betriebe sind heute viel größer, fügte Doyle hinzu.

“Bei einem so großen Betrieb, wo die Rohstoff- und Inputpreise so hoch sind, sucht man überall nach noch so kleinen Gewinnspannen”, sagte sie. “Deshalb sind diese Präzisionswerkzeuge unerlässlich.”

Wie gestaltet SDSU die Revolution der Präzisionslandwirtschaft im Bundesstaat?

Die South Dakota State University (SDSU) hat ein wegweisendes Programm entwickelt, das Landwirte in der Anwendung von Präzisionslandwirtschaft schult und unterstützt.

In Brookings, South Dakota, hat das neue Präzisionslandwirtschaftsprogramm der SDSU erfolgreich Landwirte vor Ort und auch in anderen Teilen des Mittleren Westens dazu angeregt, mehr Technologie in ihre Betriebe zu integrieren. Landwirte in anderen Bundesstaaten zögern jedoch länger, diese Technologie anzunehmen.

Die SDSU war die erste Universität des Landes, die ein Programm ins Leben rief, das Landwirte in der Anwendung von Präzisionslandwirtschaft schult und unterstützt. Präzisionslandwirtschaft ist die Wissenschaft der Integration neuer Technologien und traditioneller Methoden zur Verbesserung der betrieblichen Effizienz, was zu höheren Ernteerträgen bei gleichzeitiger Minimierung der Umweltauswirkungen führt.

Die Nutzung von globalen Positionierungssatelliten hilft beispielsweise dabei, Chemikalien und Düngemittel genau dort einzusetzen, wo sie am dringendsten benötigt werden.

Ali Mirzakhani Nafchi, Assistenzprofessor am Zentrum für Präzisionslandwirtschaft, erwähnte, dass die Schule daran arbeite, die Nutzung durch Bildung und Forschung zu steigern, um die Technologie für Landwirte praktischer zu gestalten.

“Ich bin sehr optimistisch, dass es funktionieren wird. Und wir werden die Veränderungen nicht nur in South Dakota, sondern in den gesamten USA und weltweit sehen”, sagte Nafichi.

South Dakota weist eine der höchsten Nutzungsraten auf: Laut einer Studie des US-Landwirtschaftsministeriums nutzen dort 531.030 Landwirte Präzisionslandwirtschaftstechnologie.

In anderen Bundesstaaten des Mittleren Westens wie North Dakota, Iowa, Illinois und Nebraska nutzen laut einer Studie der SDSU Ness School of Management and Economics mehr als die Hälfte der Landwirte Präzisionslandwirtschaft.

Allerdings nutzen landesweit nur 271 TP3T der Landwirte Präzisionslandwirtschaftsmethoden zur Bewirtschaftung von Feldfrüchten oder Nutztieren, wie die Ness-Studie ergab.

Vorteile der Präzisionslandwirtschaft, Herausforderungen bei der Einführung

Technologien der Präzisionslandwirtschaft (Precision Ag) erfreuen sich bei Landwirten zunehmender Beliebtheit. Die automatische Lenkung von Maschinen ist eine weit verbreitete Technologie. Sie ermöglicht es Landwirten, ihre Maschinen ohne manuelle Eingriffe zu steuern. Eine weitere wichtige Technologie ist die Georeferenzierung, bei der mithilfe digitaler Bilder Standorte präzise bestimmt werden.

Vorteile der Präzisionslandwirtschaft, Herausforderungen bei der Einführung

Satellitenbilder sind ebenfalls weit verbreitet; laut einer Studie von Ness haben sie bereits fast 601.000 Landwirte genutzt. Diese Technologie ermöglicht es Landwirten, ihre Felder aus der Vogelperspektive zu betrachten. Untersuchungen zeigen, dass Präzisionslandwirtschaftstechnologien die Ernteerträge typischerweise um 41.000 Tonnen steigern und die Effizienz der Düngemittelplatzierung um 71.000 Tonnen verbessern (laut einer Studie des Verbands der Landmaschinenhersteller). Darüber hinaus reduziert die Präzisionslandwirtschaft den Einsatz von Herbiziden, Pestiziden, fossilen Brennstoffen und Wasser.

Trotz der Vorteile, die sich in der Verbesserung von Erträgen und Renditen zeigen, haben Faktoren wie die Kosten und ein Mangel an allgemeinem Wissen über Präzisionslandwirtschaft viele Landwirte davon abgehalten, diese Technologien so umfassend einzusetzen, wie erwartet.

Anna Karels, eine Studentin am Zentrum für Präzisionslandwirtschaft, merkte an, dass man zwar für den Einstieg Geld benötige, langfristig aber letztendlich Geld spare.

“Ich glaube, es fällt vielen Landwirten schwer zu begreifen, dass es zwar zunächst meine Kosten erhöht, sich aber über eine gewisse Anzahl von Jahren auszahlt”, sagte Karels.

Nafchi erwähnte, dass eine Senkung des Anfangspreises mehr Landwirte dazu anregen würde, die Technologie zu nutzen.

“Die anfänglichen Kosten für die Anwendung von variablen Tarifen sind zu hoch”, sagte Nafchi. “Stellen Sie sich also vor, wir bekämen Unterstützung. Wir könnten es irgendwie günstiger machen, die anfänglichen Kosten senken oder ihnen einfach einen Anreiz bieten, eine Investition, und sie bitten, es einfach mal auszuprobieren. Und dann sehen sie, dass sich ihre Investition wirklich lohnt. Ich bin sehr optimistisch, dass sie es nutzen werden.”

Falls die anfänglichen Kosten für einige Landwirte zu hoch sind, gibt es Förderprogramme. Laut dem US Government Accountability Office haben das US-Landwirtschaftsministerium (USDA) und die National Science Foundation (NSF) von 2017 bis 2021 fast 1,4 Billionen US-Dollar für Forschung und Entwicklung im Bereich Präzisionslandwirtschaft bereitgestellt.

Ein weiterer Grund für die geringe Akzeptanz ist der Mangel an Wissen über die neue Technologie. Es gibt jedoch Möglichkeiten für Landwirte in South Dakota, mehr darüber zu erfahren.

“Händler wie John Deere organisieren viele Schulungen, in denen sie den Landwirten zeigen, wie man das Gerät benutzt”, sagte Karels.

Das Raven Precision Agriculture Center

Das Raven Precision Agriculture Center wurde gegründet, um Studenten des Studiengangs Präzisionslandwirtschaft auf praxisnahe Weise näherzubringen.

Das Gebäude beherbergt Räume voller Geräte und Präzisionslandwirtschaftsprodukte, die den Studierenden für praktisches Lernen zur Verfügung stehen. Es wurde im August 2021 eröffnet und kostete 46,2 Millionen US-Dollar. Damit ist es das erste Präzisionslandwirtschaftsprogramm des Landes.

Das Raven Precision Agriculture Center

“Wir wollen unser Präzisionslandwirtschaftsprogramm auf die nächste Stufe heben und die Erfahrungen unserer Studenten verbessern”, sagte Muthukumarappan.

Die Fakultät muss weiterhin Anpassungen vornehmen, um mit den neuen Technologien Schritt zu halten. Dies ist ein Bereich, in dem das Programm laut einigen Studierenden verbessert werden kann.

“Das Programm für Präzisionslandwirtschaft muss sich ständig weiterentwickeln, um sich an die vielen neuen Technologien anzupassen. Und ich denke, dass die SDSU da vielleicht etwas besser mithalten könnte”, sagte Karels.

Daran arbeitet das Programm.

Eine Änderung besteht darin, weitere spezialisierte Studiengänge einzuführen, um mehr Daten zur Präzisionslandwirtschaft zu sammeln.

“Bisher hatten wir für alle Studierenden des Präzisionslandwirtschaftsprogramms ein einheitliches Konzept, das Agronomie und Technologie zu einem umfassenden Programm kombinierte”, erklärte Muthukumarappan. “Jetzt gestalten wir es benutzerfreundlicher. Wir bieten drei verschiedene Schwerpunkte an: Technologie, Agronomie und Datenanalyse, insbesondere elektronische Zündsysteme.”

“Unsere neuen Dozenten arbeiten derzeit an der Entwicklung von Biosensoren und unbemannten Fahrzeugen”, sagte Muthukumarappan.

Ziel des Programms ist es, mehr Forschung zu betreiben, die die Präzisionslandwirtschaft für Landwirte praktikabler macht, was wiederum die Akzeptanzrate erhöhen könnte.

Das Programm zielt darauf ab, die Teilnehmerzahlen in den nächsten fünf Jahren um 201.030 zu erhöhen, um dieses Ziel zu erreichen. Die Mission der SDSU ist es, diese Technologie zu vereinfachen und sie für Landwirte praxisnäher zu gestalten, sagte Nafchi.

Aktuell nehmen 66 Studierende an dem Programm teil.

“Unser Gebäude bietet hervorragende Ressourcen. Allerdings fehlte es uns an Lehrenden und Personal, um hier vor Ort Angebote zu machen und Forschungsprojekte durchzuführen”, sagte Muthukumarappan. “In den letzten zwei Jahren konnten wir drei neue Dozenten einstellen, die hochkarätige Forschungsprojekte leiten, mehr Forschungsgelder einwerben und unser Forschungsprogramm ausbauen.”


Quelle: South Dakota News Watch

Managementzonenkarten und Maisanbauer: Wie wichtig sind sie?

Im Rahmen mehrjähriger Analysen haben Forscher geprüft, ob auf der Grundlage von Bodenbeschaffenheit, Topographie oder anderen Landschaftsmerkmalen Karten von Bewirtschaftungszonen zuverlässig vorhersagen können, welche Teile eines Maisfeldes am meisten von erhöhten Aussaatmengen oder Stickstoffdüngung profitieren werden.

Die Studie ergab, dass entgegen gängiger Annahmen die Reaktionen von Anbauflächen auf dieselben Betriebsmittel von Jahr zu Jahr deutlich variieren. Der unberechenbarste Faktor, das Wetter, hatte dabei den größten Einfluss auf das Pflanzenwachstum. Landwirte können jedoch Maßnahmen ergreifen, um die Auswirkungen des Wetters auf ihre Ernte zu minimieren.

Die Kartierung von Managementzonen entstand aufgrund des gestiegenen Interesses an digitaler Landwirtschaft – der Nutzung neuer Datenerfassungs- und Analysetechnologien, um das Zusammenspiel der Faktoren, die die Ernteerträge beeinflussen, besser zu verstehen, erklärte Nicolas Martin, Professor für Pflanzenwissenschaften an der University of Illinois Urbana-Champaign, der die Analyse zusammen mit dem ehemaligen Postdoktoranden Carlos Agustin Alesso durchführte.

Diese Methoden nutzen feldgestützte Sensoren, Satellitendaten und andere digitale Werkzeuge, um zu erfassen, wie Nutzpflanzen auf lokale Bedingungen, Dünger, Saatgutmengen und andere Betriebsmittel reagieren. Ziel sei es, verschwenderische oder schädliche Anbaumethoden zu minimieren und gleichzeitig den Ertrag zu maximieren, fügte Martin hinzu.

In der jüngsten Studie wurde eine einzigartige Methode zur Validierung der Vorhersagen von Managementzonenkarten eingesetzt.

“Wir nutzten unsere Landmaschinen als Drucker und erzeugten so ein Flickwerk aus verschiedenen Materialien, ähnlich einer Patchworkdecke”, erklärte Martin. “Wir führten unser Experiment an mehreren Standorten durch und verwendeten dabei ein vollständig randomisiertes Versuchsdesign.”

Die Forscher führten ihre Studie an sieben typischen, nicht bewässerten Maisanbauflächen in Illinois durch. Jede Fläche wurde in zahlreiche Parzellen unterteilt. Jede Parzelle erhielt nach dem Zufallsprinzip unterschiedliche Aussaatstärken und Stickstoffdüngungen.

Zusätzlich erfassten die Forscher die Bodenbeschaffenheit, die Topographie und weitere landschaftliche Merkmale jedes Standorts. Sie standardisierten alle Variablen außer den Wetterbedingungen auf den verschiedenen Feldern. Die Studie wurde von 2016 bis 2021 durchgeführt.

Die Forscher ermittelten über mehrere Jahre hinweg den Ertrag jeder Parzelle zum Erntezeitpunkt. Dies half ihnen, diejenigen Parzellen zu identifizieren, die in den einzelnen Jahren am besten auf verschiedene Betriebsmittel reagierten. Mithilfe eines hochentwickelten Random-Forest-Algorithmus bestimmten sie, welche Faktoren – wie Wetterbedingungen, Bodeneigenschaften oder Hangneigung – am genauesten vorhersagen konnten, ob eine erhöhte Stickstoffdüngung oder eine höhere Aussaatstärke den Ertrag steigern würde.

Martin erklärte, dass Wettervariablen die Hauptfaktoren seien, die die räumlichen Reaktionsmuster auf Stickstoff- oder Saatgutmengen beeinflussen, dicht gefolgt von Landschafts- und Bodeneigenschaften. Er merkte außerdem an, dass diese Reaktionen aufgrund von Wettereinflüssen jährlich schwanken, was zumindest auf den untersuchten Feldern zu Inkonsistenzen führe.

“Das bedeutet, dass eine Parzelle, die in einem Jahr gut auf eine höhere Stickstoffdüngung reagiert, beim nächsten Maisanbau möglicherweise nicht mehr so gut darauf reagiert”, sagte er. “Daher ist das Konzept der Managementzonenkartierung kein verlässlicher Indikator für die Reaktion von Nutzpflanzen auf Betriebsmittel.”

“Wir glauben, dass diese Erkenntnisse teilweise erklären können, warum Präzisionslandwirtschaftstechnologien von den Landwirten nicht einheitlich übernommen wurden”, sagte Martin.

Die Forscher glauben, dass die Erfassung von mehr Daten über mehrere Jahre und der Einsatz besserer Werkzeuge für die Vor-Ort-Analyse die Genauigkeit der Kartierung von Managementzonen verbessern könnten.

Diese Forschung wurde vom Natural Resources Conservation Service und dem National Institute of Food and Agriculture des US-Landwirtschaftsministeriums unterstützt.

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