Visualisierung wirtschaftlicher Auswirkungen nachhaltiger Landwirtschaft mit GeoPard in der Präzisionslandwirtschaft

Forscher der Bayerischen Landesanstalt für Landwirtschaft (LfL) und von GeoPard Agriculture haben gemeinsam die Wirtschaftlichkeit von Streifenanbausystemen für eine nachhaltige Landwirtschaft untersucht. Ihre Ergebnisse präsentierten sie auf der Veranstaltung “Förderung der Biodiversität durch digitale Landwirtschaft” der Universität Hohenheim mit Fokus auf umweltfreundliche Anbaumethoden und deren finanzielle Auswirkungen.

Ihr Projekt “Future Crop Farming” hatte zum Ziel, neue Anbaumethoden zu erforschen, insbesondere den Streifenanbau. Bei dieser Technik werden verschiedene Nutzpflanzen in Streifen nebeneinander auf demselben Feld angebaut, was den Einsatz von Chemikalien reduzieren und die Artenvielfalt erhöhen könnte. Die Forscher wollten Wege finden, die Landwirtschaft umweltfreundlicher und gleichzeitig rentabel zu gestalten.

Unter der Leitung von Olivia Spykman und Markus Gandorfer von LfL sowie Victoria Sorokina von GeoPard begann diese Zusammenarbeit im Rahmen des EIT Food Accelerator-Programms. Mit ihrem Wissen in den Bereichen Landwirtschaft, digitale Werkzeuge und Datenanalyse untersuchten sie die ökonomischen Aspekte nachhaltiger Anbaumethoden.

Während Im Hinblick auf die Reduzierung synthetischer Betriebsmittel und die Steigerung der Biodiversität stellten sie fest, dass das ökologische Potenzial des Streifenanbaus gut erforscht ist. Dessen Mechanisierung und Wirtschaftlichkeit, insbesondere beim Einsatz autonomer Geräte, bedürfen jedoch weiterer Untersuchungen.

Sie stellten fest, dass die Landwirte hinsichtlich der Praktikabilität, insbesondere im Hinblick auf neue Technologien, unsicher waren. Um dem entgegenzuwirken, sprachen sie mit Landwirten in einem Feldlabor für Streifenanbau, um deren Bedenken zu verstehen und besser mit ihnen zu kommunizieren.

Darüber hinaus können Landschaftsveränderungen Landwirte verunsichern, weshalb eine klare Information im Vorfeld wichtig ist. Digitale Werkzeuge wie Visualisierungen können daher die Kommunikation zwischen Landwirten und ihren Gemeinden erleichtern und Akzeptanz und Wertschätzung für ökologisch vorteilhafte Landschaftsveränderungen fördern.

In Neuseeland beispielsweise nutzten Landwirte Virtual-Reality-Brillen, um geeignete Aufforstungsflächen zu visualisieren. Dies unterstützte die Betriebsplanung, indem es die Auswirkungen auf die Rentabilität, die Landschaftsästhetik und die ländlichen Gemeinden veranschaulichte. Solche Visualisierungen können das Verständnis und das Interesse der Landwirte an Landschaftsveränderungen steigern, wobei der Erfolg der Umsetzung auch von ihrem Selbstvertrauen abhängt.

In dieser Studie wurde das cloudbasierte Programm GeoPard eingesetzt, um ein Streifenanbausystem aus verschiedenen Perspektiven zu analysieren. Die Gleichungen von GeoPard wurden mit empirischen Daten des Projekts „Future Crop Farming“ parametrisiert. Erste Ergebnisse umfassen Visualisierungen des Herbizid- und Stickstoffeinsatzes sowie des Ertrags; komplexere Berechnungen sind geplant.

Darüber hinaus integrierte das System verschiedene Datenquellen, darunter:

• Ertrags- und Inputdatensätze
• Preisinformationen für Feldfrüchte und Pflanzenschutzmittel (vom Nutzer bereitgestellt)
• Satellitenbilder (Sentinel-2, Landsat, Planet)
• Topografiedaten
• Zonenkarten historischer Daten sind in GeoPard verfügbar.

Die wichtigsten angewandten Techniken umfassten die räumliche Analyse und die effiziente Verarbeitung räumlicher Daten mithilfe des NumPy-Frameworks. Die Daten stammten aus .xlsx- und .shp-Dateien. Da die Shapefile jedoch keine spezifischen Informationen zu den einzelnen Streifen enthielt, war die Integration verschiedener Datenformate erforderlich.

GeoPard ermöglichte die räumliche Organisation von Daten, um streifenspezifische Details mit ihren jeweiligen Standorten im Gelände zu verknüpfen. Der so entstandene integrierte Datensatz, der die Streifen darstellte, bildete die Grundlage für die deskriptive Versuchsanalyse in GeoPard.

Obwohl die Studie die variable Ausbringung von Betriebsmitteln nicht untersuchte, ermöglichte die hochauflösende Kartierung von GeoPard (Pixelgröße: 3 × 3 Meter) eine detaillierte Visualisierung auf Pixelebene und erhöhte damit die Komplexität. Diese detaillierte Kartierung ist wertvoll für zukünftige Anwendungen, wie die Kombination mehrerer Ebenen oder die Integration räumlich variablerer Informationen, beispielsweise Ertragsprofile, die auf kleinräumigen Ertragsdaten basieren, welche im Rahmen des Forschungsprojekts mit Parzellenmähdreschern erhoben wurden.

Forscher haben zudem herausgefunden, dass GeoPard zwar bisher hauptsächlich beschreibende Funktionen erfüllte, aber Potenzial für komplexere Visualisierungen bietet. Beispielsweise könnten Ertragsdaten und Preisinformationen auf Streifenebene dazu beitragen, Gewinnkarten zu erstellen, die Randeffekte zwischen benachbarten Anbaustreifen aufzeigen.

Darüber hinaus könnten arbeitsökonomische Daten die Auswirkungen einer Reduzierung von Skaleneffekten zur Förderung der Biodiversität aufzeigen. Solche Daten können die Szenariomodellierung unterstützen und die Untersuchung verschiedener Fruchtfolgen, Streifenbreiten und Mechanisierungsarten ermöglichen, wobei der Fokus auf feldspezifischen Ergebnissen liegt, um das landwirtschaftliche Management und die Entscheidungsfindung zu verbessern.

Das System könnte daher als digitaler Zwilling fungieren und Daten in Echtzeit von Feldmaschinen und Sensoren an GeoPard übertragen – eine Fähigkeit, die mit einigen kommerziellen Technologien und Satellitendaten bereits realisierbar ist. Die Bedenken der Landwirte hinsichtlich der Technologiekompatibilität unterstreichen jedoch die Notwendigkeit, zusätzliche Datenquellen für eine breitere Anwendbarkeit zu integrieren.