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Quelle: DFKI
Kartoffeln, Mais und Co. werden heutzutage auf weitläufigen Feldern angepflanzt, damit Landmaschinen das Areal bearbeiten können – selbst an Standorten, wo Nutzpflanzen keine optimalen Wachstumsbedingungen vorfinden. In solchen Fällen kommen meist Dünger und Pflanzenschutzmittel zum Einsatz, um den Nachteil wettzumachen und gute Erträge zu erzielen. Doch diese gängige Anbaumethode stößt zunehmend an ihre Grenzen. Eine Alternative könnte das Konzept des sogenannten Spot Farming sein.
Spot Farming – ein Konzept für die Zukunft
„Ziel des Spot Farming ist es, unterschiedliche Pflanzen dort anzubauen, wo sie jeweils optimale Wachstumsbedingungen vorfinden. Damit werden sie resilienter, ertragreicher und wir schützen unsere Umwelt“, erklärt Jens Wegener vom Julius Kühn-Institut, der die Methode des Spot Farming mitentwickelt hat. Bei dieser Methode wird der Anbau der Pflanzen demnach nicht wie bisher an der Schlagkraft der Landmaschinen ausgerichtet. Hier muss sich die Technik dem Pflanzenanbau anpassen. Das Prinzip: Teile des Feldes werden jeweils unterschiedlich bepflanzt. Um die kleinen Flächen – die sogenannten Spots – zu bewirtschaften, werden auch kleine Maschinen und Roboter benötigt.
Noch ist diese Anbaumethode nur eine Idee und findet in der Praxis keine Anwendung. Im Projekt „Zukunftslabor Agrar“ (ZLA) haben Forschende vom IGB gemeinsam mit Partnern dieses Konzept nun genauer unter die Lupe genauer. Daran beteiligt sind neben dem IGB, das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI), die Universität Osnabrück, die Hochschule Osnabrück, die Georg-August-Universität Göttingen, die Technische Universität Braunschweig, das Thünen-Institut und die Universität Vechta. Das Vorhaben wird im Rahmen des Zentrums für Digitale Innovationen Niedersachsen (ZDIN) vom Land mit 3,7 Mio. Euro gefördert.
Auf dem Weg zur Realisierung
„Im ZLA sind wir auf dem Weg hin zur Realisierung von Spot Farming eklatante Schritte weitergekommen“, berichtet Jens Wegener. Unter anderem entwickelten Forschende am IGB eine agrarwissenschaftliche Methode, um die unterschiedlichen Wachstumsbedingungen der Spots in einem Feld zu identifizieren. Dafür wurden frei zugängliche Geodaten genutzt. Auf dieser Grundlage entstand gemeinsam mit dem Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) ein Tool, mit dem automatisiert Feldkarten mit Spots erstellt werden, die mit Robotern bewirtschaftet werden können. Forschende der TU Braunschweig konstruierten wiederum den physischen Prototyp einer Universalsämaschine, die die Saat in idealen Abständen für das Wachstum der Pflanzen in die Erde einbringt und an einem Roboter befestigt wird.
