Digitalisierung -Smart Farming für alle

Von Big Data über Agrarsensoren bis hin zu maßgeschneiderten Softwarelösungen können digitale Technologien Ressourcen schonen, das Tierwohl verbessern und Betriebskosten senken. Vor allem Großbetriebe setzen zunehmend auf diese oft kapitalintensiven Innovationen. Klein- und mittelständische bäuerliche Familienbetriebe hingegen laufen Gefahr, bei dieser Entwicklung abgehängt zu werden und zukünftig nicht mehr wettbewerbsfähig zu sein.

Wie auch sie vom digitalen Wandel profitieren können, zeigt das Forschungsprojekt „Digitale Wertschöpfungsketten für eine nachhaltige kleinstrukturierte Landwirtschaft“ (DiWenkLa). Es wurde über fünf Jahre hinweg von der Universität Hohenheim in Stuttgart und der Hochschule für Wirtschaft und Umwelt Nürtingen-Geislingen (HfWU) durchgeführt. In insgesamt 14 Teilprojekten beschäftigten sich die Forschenden mit den Möglichkeiten, die die Digitalisierung für kleinere landwirtschaftliche Betriebe bietet.

„Digitale Technologien können nicht nur den Arbeitsaufwand reduzieren und die Erträge des Betriebs stabilisieren. Sie tragen auch zum Schutz von Umwelt und Natur sowie zum Tierwohl bei und reduzieren den Einsatz von Pflanzenschutzmitteln“, betont Prof. Dr. Enno Bahrs, Projektkoordinator und Agrarwissenschaftler an der Universität Hohenheim. Um Kosten zu begrenzen, arbeiteten die Forschenden mit verfügbaren Marktprodukten, die teils angepasst wurden. Auch kooperative Modelle – ähnlich einem Maschinenring – wurden angedacht. Beispielhaft könnten Drohnen gemeinschaftlich eingesetzt werden – etwa zur Krankheitsdiagnose, zur Überwachung der Bodenfeuchte oder zur Waldbrandfrüherkennung. Anwendungsfelder bestehen auch in der Tierhaltung.

Die Erwartungen an eine nachhaltige Tierhaltung steigen. Doch mehr Weidegang bringt Herausforderungen mit sich. „Hochleistungskühe benötigen eine bedarfs- und leistungsgerechte Futterversorgung“, erklärt Prof. Dr. Eva Gallmann vom Zentrum für Tierhaltungstechnik an der Universität Hohenheim. Eine Unterversorgung führe zu Krankheiten und schlechterer Milchleistung. Eine Überversorgung hingegen ziehe neben den höheren betriebswirtschaftlichen Kosten auch eine erhöhte Umweltbelastung nach sich, da ein Teil der Nährstoffe des Futters ungenutzt wieder ausgeschieden werde. Gerade bei Weidetieren sei es daher entscheidend, Menge und Qualität des aufgenommenen Grünfutters zu kennen. Ein mit Nahinfrarotspektroskopie (NIRS) arbeitendes Gerät erlaubt Aussagen über die Futterqualität – bisher vorrangig im Labor genutzt, nun auch im Freiland erprobt. Ein weiteres Messgerät erfasst die Aufwuchshöhe und hilft somit bei der Einschätzung, wie viel und wie schnell das Gras auf einer Weide nachwächst. Diese Daten fließen in eine Rationsplanungs-App ein, damit die notwendige Menge für die Zufütterung besser geplant werden könne.

Mit dem zielgerichteten Einsatz von Pflanzenschutzmitteln beschäftigt sich die Arbeitsgruppe von Prof. Dr. Ralf Vögele vom Fachgebiet Phytopathologie an der Universität Hohenheim. Die Forschenden dort gehen der Frage nach, wie bei Feldgemüse Krankheiten möglichst frühzeitig erkannt und Gegenmaßnahmen rechtzeitig eingeleitet werden können.

Drohnen mit optischen Sensoren messen frühzeitig veränderte Lichtreflexionen von Pflanzen, die von Pilzen oder Schädlingen befallen sind. Eine KI analysiert die Daten und ermöglicht den Einsatz von Mitteln zur Bekämpfung von Schadinsekten oder Spinnmilben. Diese können mit Hilfe von Sprüh-Drohnen gezielt an den befallenen Pflanzen eingesetzt werden. „Hier liegt aber auch die Herausforderung“, so Doktorand Christian Trautmann. „Denn die KI muss für jede Kultur und jedes Schadbild individuell trainiert werden, damit sie befallene Pflanzen auch unter Praxisbedingungen zuverlässig erkennt. Dazu müssen Tausende von Trainingsdaten zuvor von Menschen ausgewertet und interpretiert werden.“ Der Aufwand lohne vor allem bei Sonderkulturen wie Obst oder Gemüse, wo Ernteausfälle teuer sind und Rückstandsanforderungen hoch.

Im Gemüseanbau, wo der Arbeitsaufwand hoch ist, zeigt sich auch die Stärke der Robotik. Der von der Universität Hohenheim entwickelte Multifunktionsroboter „Phoenix“ hat sich bereits in mehreren Projekten bewährt. In DiWenkLa setzt er Weißkohl-Jungpflanzen in präzisen Abständen, ohne den Boden unnötig zu verdichten. „Ziel war eine autonome Lösung“, erklärt Dr. Nils Lüling vom Fachgebiet Künstliche Intelligenz in der Agrartechnik an der Universität Hohenheim. Durch eine KI-basierte Überwachung könne das Pflanzaggregat seine Arbeitsqualität, auch auf Feldern mit unterschiedlichen Bodenverhältnissen, konstant halten und auf Fehler reagieren.

Weitere Informationen: http://diwenkla.uni-hohenheim.de/diwenkla-ergebniskonferenz-2025