Politik

Smart Farming – die intelligente Landwirtschaft

| Lesedauer: 4 Minuten

Wie GPS-gesteuerte Drohnen den Einsatz von Pestiziden verringern können

Was Smart City bedeutet, mag man sich vorstellen können. Was aber ist Smart Farming oder intelligente Landwirtschaft, wie es etwas deutscher heißen würde? Wo und wie könnte die Digitalisierung die Landwirtschaft verbessern, unsere Produkte gesünder und deren Herstellung bei steigender Qualität effizienter machen?

Als erstes könnte man da auf GPS kommen, also die autonome Steuerung von Landmaschinen, ohne dass der Landwirt auf der Maschine mitfahren muss. Über autonom fahrende Fahrzeuge in den Städten wird ja schon viel gesprochen. Sogar der Regierende Bürgermeister hat sich unlängst mit mir in ein autonomes Fahrzeug begeben, um sich von der TU Berlin aus um die Goldelse herumfahren zu lassen. Doch vom führerlosen Fahrzeug, bei dem niemand mehr in das Verkehrsgeschehen eingreifen kann, sind wir noch weit entfernt. Sogar die kalifornische Zulassungsbehörde hat kürzlich verfügt, dass in autonomen Fahrzeugen immer ein Fahrer sitzen muss; den Fuß an der Bremse sozusagen. Doch wie wäre das auf einem Acker? Kein Mensch weit und breit, ein paar fest stehende Naturhindernisse, die einprogrammiert werden können, parallel laufende Fahrspuren mit möglichst genauer Aneinanderreihung, geringe Geschwindigkeiten und hin und wieder ein Reh. Da sind doch die möglichen Gefährdungen wesentlich geringer, einen führerlosen Traktor kann ich mir gut vorstellen.

Doch die Möglichkeiten des Smart Farming gehen wesentlich über die GPS-Führung der Landmaschinen hinaus. Wer sich ein bisschen auskennt, weiß, dass Acker einen sogenannten Teilschlag haben können. Das heißt, dass der Acker nicht über die ganze Fläche hinweg gleichmäßig in seiner Bodenzusammensetzung, -feuchtigkeit und Sonneneinstrahlung ist, dass das Getreide sozusagen an einer Stelle besser wächst als an einer anderen. Der erfahrene Landwirt weiß das und kann etwas mehr Dünger an schwachen Stellen ausstreuen. Mit einer digitalen Karte, die aus dem Vorjahr die Wachstumsfreudigkeit kennt, kann die richtige Dosierung gewählt werden. Über große Flächen und verschiedene Pflanzensorten wahrscheinlich mit höherer Präzision, als er sich selbst merken kann. Und aufnehmen kann man die Karten, indem man im Herbst die geerntete Menge Pflanzen, die Biomasse, pro Fläche misst und mit den GPS-Daten der Erntemaschine korreliert.

Noch spannender wird es, wenn man Echtzeitmessungen zur Wachstumsbeeinflussung von Ackerflächen nutzt. Beispiel könnte der Pilzbefall einer Saat sein, die häufig sehr lokal beginnt, die aber ganzflächig über den Acker zu einer Behandlung mit Pestiziden führt. Wenn es gelänge, Pilzbefall bei seiner Entstehung zu entdecken und lokal zu behandeln, bevor er sich ausdehnt, könnten erhebliche Mengen an Fungiziden gespart und die Ernährung so insgesamt gesünder werden. Wie würde man so etwas automatisiert machen? Mit optischen Methoden geht das ganz gut. Die Pflanzen reflektieren das Sonnenlicht etwas verschieden, je nachdem, ob sie von Pilz befallen sind oder nicht. Und wieder etwas anders, wenn sie unterernährt sind. Eine GPS-gesteuerte Drohne mit optischen Detektoren könnte ein Feld abfliegen und Bereiche von Pilzbefall, anderen Krankheiten oder Mängeln identifizieren. Durch die Ortskenntnis und Art der Krankheit kann wiederum eine Landmaschine oder eine andere Drohne ortsgenau das richtige Pestizid verspritzen; nicht zu viel und nicht zu wenig.

Das mag insgesamt noch etwas utopisch klingen, aber etwa 20 Prozent der landwirtschaftlichen Betriebe in Deutschland nutzen bereits die speziellen digitalen Technologien. An der TU Berlin beschäftigt sich das Fachgebiet Agromechatronik damit. Ziele sind die intelligentere Landwirtschaft, weniger Pestizide und eine höhere Biomasse je Quadratmeter Bodenanbau. Und mehr gesunde Nahrungsmittel benötigen wir in den kommenden Jahren allemal.

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