Agrarpolitik & Förderung
14 „Digitale Experimentierfelder“ vom BMEL gefördert
Insgesamt 50 Millionen Euro an Fördermitteln stellt das Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft (BMEL) in den kommenden drei Jahren für die Erforschung und Erprobung digitaler Techniken für Pflanzenbau und Tierhaltung auf landwirtschaftlichen Betrieben bereit.
Die landwirtschaftlichen Betriebe stehen derzeit vor großen Herausforderungen. Mehr Tierwohl wird gefordert, Betriebsmittel müssen zum Schutz der Umwelt und zur Steigerung des Betriebseinkommens effizienter eingesetzt werden, und fehlende Arbeitskräfte durch Automatisierung kompensiert werden. Die Digitalisierung kann dabei helfen konkrete Zielkonflikte zwischen Umwelt-, Natur, Klimaschutz und Produktivität zu lösen und Synergiepotenziale auszuschöpfen. Gleichzeitig kann sie zur Arbeitserleichterung, z.B. bei der Dokumentationspflicht, in der Landwirtschaft beitragen.
Mit der Digitalisierung und der Landwirtschaft treffen hochkomplexe Systeme aufeinander. Es gibt stetige Neuentwicklungen auf dem Markt, die vorherige innovative Lösungen ersetzen. Mit dieser rasanten Entwicklung können nur wenige Betriebe Schritt halten, viele fühlen sich eher überfordert. Des Weiteren zögern Betriebe mit Investitionen in entsprechende digitale Lösungen, da Erfahrungen aus der Praxis bezüglich Anwenderfreundlichkeit und Wirtschaftlichkeit fehlen.
Genau hier möchte das BMEL ansetzen. Ziel des Projektes ist, es unterschiedliche digitale Lösungen und Produkte unter Zusammenspiel von Praxis, Wissenschaft und vor- sowie nachgelagerter Wirtschaft zu erproben und zu bewerten. Von den Testbetrieben sollen die Erfahrungen in die Praxis vermittelt werden.
Die 14 Experimentierfelder sind in ganz Deutschland verteilt (siehe Karte). Acht im Bereich Pflanzenbau, drei in der Tierhaltung und drei bereichsübergreifend.
AgriSens-Demmin
Das Experimentierfeld AgriSens-Demmin Fernerkundungsdaten und Geodaten im Allgemeinen für Landwirte und Landwirtinnen nutzbar zu machen. Durch Satellitenbilder können Informationen über die Vitalität der Pflanze, über den Zustand des Bodens, über den Chlorophylgehalt und über den Feuchtigkeitszustand von Pflanzen flächendeckend abgeleitet werden. Anhand dieser Daten sollen Möglichkeiten und Grenzen zur Optimierung des Betriebsmitteleinsatzes im Winterweizen während der Bestandsentwicklung untersucht werden.
Diabek
Beim Experimentierfeld „Diabek“ werden ebenfalls digitale Lösungen im Pflanzenbau evaluiert und im Hinblick auf Umwelt- und Ressourcenschutz bewertet. Die entsprechenden digitalen Anwendungen werden hierzu auf ausgewählten Praxisbetrieben eingesetzt. Weiterer Baustein des Projektes ist die Entwicklung und Umsetzung von Schulungen und Workshops für Landwirtinnen und Landwirte.
Agro-Nordwest
Das Experimentierfeld Agro-Nordwest möchte sensorgestützte Systeme im Pflanzenbau auf ihre Wirtschaftlichkeit hin und pflanzenbauliche Wirksamkeit analysieren und untereinander vergleichen. Des Weiteren soll aufgezeigt werden, wie für kleinere Betriebe mit älteren Maschinen kostengünstige Einstiegsmöglichkeiten in Precision Farming aussehen. Ebenfalls werden Verfahrensketten im Pflanzenbau (Rübenanbau) und in der Tierhaltung (Futtermittel/ Wirtschaftsdünger) genauer betrachtet und weiter optimiert. Im Bereich der Unkrautregulierung werden verschiedene autonome Lösungen (Feldroboter), sowie kameragesteuerte Hacken am Traktor und eine Anhängespritze mit intelligentem Sensor-Düse-System (Spot-Spraying) unter ökologischen und ökonomischen Aspekten evaluiert. Im Bereich der Rindviehfütterung wird ein autonomes System (Entnahmen aus dem Futtersilo und Futtervorlage) analysiert und bewertet. Des Weiteren wird an Schulungsprogrammen für Praktiker, bspw. Applikationskartenerstellung als E-Learning Modul, gearbeitet.
DiWenkLa
Beim Projekt „DiWenkLa“ werden besonders für kleinstrukturierte Agrarlandschaften spezielle Technologien aus den Bereichen Robotik und Automation sowie Sensorik angewendet und weiterentwickelt. Ebenfalls stehen Farm Management Systeme im Fokus.
BeSt-SH
Beim Experimentierfeld „BeSt-SH“ wird an einem digitalen Modell eines Betriebes gebaut. Hierbei wird der digitale Betrieb in seine einzelnen Bereiche aufgeteilt, um zu verstehen, wo Nährstoff-, Energie-, und Arbeitskreisläufe liegen. Dieser digitale Zwilling eines Betriebes wird mit einer Vielzahl von Sensordaten gefüttert. Anhand dieser Daten sollen Kreisläufe optimiert und zukünftige Entscheidungen und deren Auswirkungen auf Kreisläufe simuliert werden.
CattleHuB
Der Einsatz digitaler Technik in der Rinderhaltung wird im Experimentierfeld „CattleHub“ erforscht. Digitale Assistenzsysteme in der Rinderhaltung werden validiert und spezifische Verbesserungen in den Bereichen Tracking, Sensorik, Funkvernetzung sowie Energieversorgung angestrebt. Zur Datenanalyse soll der Einsatz von künstlicher Intelligenz geprüft werden. Ziel des Projektes ist es, dass Landwirte und deren Tiere durch verbesserte Entscheidungsempfehlungen profitieren.
DigiMilch
Das Projekt „DigiMilch“ prüft die Eignung der einsetzbaren Technik in der Milcherzeugung und erfasst die Einsatzerfahrungen der Landwirte. Bestehende Lücken oder Defizite der smarten Lösungen sollen so aufgezeigt werden. Im Detail beschäftigt sich das Projekt mit den Prozessketten Wirtschaftsdüngermanagement, sensorgestützte Ertragsermittlung, Fütterungsmanagement, vernetzte Stalltechnik und tierindividuelle Sensoren. Des Weiteren wird mit Hilfe von Start-ups und renommierten Firmen der Agrartechnik an neue Produkten gearbeitet und diese auch getestet.
DigiSchwein
Das Experimentierfeld „DigiSchwein“ möchte mit einem speziell entwickelten Datenmodell – die Farmmanagement- Software „DigiSchwein“- schweinehaltende Betriebe in ihrer täglichen Arbeit mit den Tieren unterstützen. Dies soll in Form eines Frühwarnsystems, durch kontinuierlich erfasste und zielgerichtet ausgewertete Sensordaten, geschehen. Im Fokus der Auswertung stehen aktuelle und praxisrelevante Problemstellungen der modernen Schweinehaltung: Plausibilitätsanalysen vorhandener Sensortechnik; Entscheidungshilfen zur Krankheitsfrüherkennung, Haltung von unkupierten Tieren / Reduzierung von Schwanzbeißen; Monitoringsystem für das Geburtsmanagement; Nährstoffströme – Digitale Transparenz im Schweinestall.
DigiVine
Das Experimentierfeld „DigiVine“ will digitale Technologien als Wertschöpfungsinstrumente von der Pflanzung bis zur Traubenablieferung aufzeigen, entwickeln und mit Praktikern testen. Ziel ist es mit Hilfe von Algorithmen die große Informationsfülle aus schlag- und teilschlagspezifischen Daten zur Bestandsführung zu erschließen. Dabei soll die Arbeits- und Ressourceneffizienz sowie die Rechtssicherheit erhöht werden.
Diwakopter
Der Digitalisierung im Wein- und Ackerbau mit Multikoptern hat sich das Projekt „Diwakopter“ verschrieben. Besonders in Steillagen müssen Flächen teilweise noch komplett mit der Hand bearbeitet werden. Mit Mulitkoptern können auf diesen Flächen ganz präzise und punktgenau auch kleinste Wirkstoffmengen ausgebracht werden. Hierzu werden Drohnen mit Sensoren wie zum Beispiel Multispektralkameras und 3D- Laserscannern ausgestattet. Des Weiteren wird eine Sprühdrohne eingesetzt, die mittels Applikationskarten Flächen abfliegt. Die Flächen werden mit einem Sensornetzwerk ausgestattet, die verschiedenste Wetterdaten sammeln und so bei der Entscheidung des richtigen Zeitpunkts des Pflanzenschutzeinsatzes den Anwender zukünftig helfen können.
EF-Suedwest
Das Experimentierfeld „EF-Suedwest“ befasst sich mit dem Aufbau und der Erprobung einer dezentralen digitalen Dateninfrastruktur, sodass Betriebe nicht zukünftig vollkommen abhängig von einer Internetverbindung sind. Mittels „Hofbox“ sollen Daten lokal auf dem Betrieb gespeichert werden, sodass auch bei einem Internetausfall die Daten verfügbar sind. Ebenfalls soll die Maschinenkommunikation unabhängig vom Internet weiterhin bestehen bleiben. Verschiedene Sensoren wie beispielsweise Bodenfeuchtesensoren oder der NIR- Sensor am Güllefass, liefern Daten an die Hofbox. Diese Daten sollen verknüpft und vernetzt und mit amtlichen Geodaten und Wetterdaten verschnitten werden.
FarmerSpace
Den Pflanzenschutz und Netzwerke zu digitalisieren und zu vereinfachen hat sich das Experimentierfeld „FarmerSpace“ verschrieben. Hierzu werden Technologien getestet, die Krankheiten zum richtigen Zeitpunkt an entsprechenden Stelle im Feld erkennen können. Mit Hilfe dieser Daten können Landwirten zukünftige passende Werkzeuge an die Hand gegeben werden, um teilflächenspezifische Behandlungen durchzuführen. Hierzu werden unterschiedliche Sensoren auf Ackerflächen eingesetzt. Temperatur- und Bodensensoren erfassen das Mikroklima im Bestand, Kameras machen Aufnahmen im Thermischen und Nahinfrarotbereich von den Feldern. Die ermittelten Daten sind eng mit dem Auftreten von Stress und Pflanzenkrankheiten verbunden. Somit könnte zukünftig frühzeitig ein auftretender Befall erkannt werden und die Pflanzenschutzmaßnahme zum richtigen Zeitpunkt durchgeführt werden.
Landnetz
Der Fragestellung, welche Kommunikationslösungen und welche Cloud- Lösungen die Digitalisierung der Landwirtschaft zukünftig benötigt, geht das Experimentierfeld „Landnetz“ nach. Hierzu wurde im Testgebiet ein 5G-Netz errichtet. Besonders im Außenbereich liegt teilweise nur eine schlechte bis gar keine Mobilfunkanbindung vor. Anfallende Daten aus Ställen oder von Maschinen auf den Flächen können somit nicht immer übertragen werden. Im Projekt wird eine mobile Anhänger-Lösung erprobt, mit der sich alle Maschinen und Sensoren des Betriebes verbinden können. Des Weiteren gibt es verschiedene Erprobungen im Pflanzenbau und auch in der Tierhaltung, z.B. der digitale Herdenschutz.
Express
Beim Experimentierfeld „Express“ werden Smart Farming Ansätze für den Obst- und Weinbau auf den Prüfstand gestellt. Insbesondere geht es um die Optimierung der Bewässerung, automatisierte Überwachung von Umweltfaktoren anhand von Sensortechnik, Nachverfolgbarkeit von Produktions- und Lieferketten via Blockchain und der Datenintegration von Daten aus verschiedenen Sensorsystemen. Ein weiterer Baustein ist die Erstellung eines digitalen Zwillings eines Schlages mit Hilfe der erfassten Sensordaten. Mithilfe einer virtuellen Realität können dieses Daten visualisiert werden eine begehbare, dreidimensionale Repräsentation des Schlages erstellt werden. Anhand dieses Modells könnten zukünftig schnellere und qualitativere Entscheidungen durchgeführt werden.
