Precision Farming – Potenziale für eine produktive und ... · Prof. Dr. Hans W. Griepentrog...
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Prof. Dr. Hans W. Griepentrog
Institut für Agrartechnik, StuttgartVerfahrenstechnik in der Pflanzenproduktion
Precision Farming –Potenziale für eine produktive und ressourcenschonende LandwirtschaftLandwirtschaft 4.0 in Sachsen, 19. Oktober 2016
© Hans W. Griepentrog / 19.10.2016 / Folie 2 Verfahrenstechnik in der Pflanzenproduktion
Wie sieht die Zukunft aus?
Source: thechinainvestors.com
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Gliederung
■ Einleitung■ Applikationstechnik
□ Standraumverteilung□ Pflanzenschutz□ Bodensensorik□ Kleinräumigkeit□ Mehrparametrisch
■ Robotik■ Vernetzung■ Datenschutz■ Fazit
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EINLEITUNG
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EINLEITUNG - Definition BegriffeIndustrie 4.0
■ Mechanisierung□ Wasser- und Dampfkraft
■ Massenfertigung□ Fließbänder und elektrische Energie
■ Automatisierung□ Einsatz von Elektronik und IT
■ Industrie 4.0□ Verzahnung der industriellen Produktion mit
modernster Informations- und Kommunikationstechnik
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EINLEITUNG - Definition BegriffeProduktionsbedingungen
■ Industrie 4.0□ Hochkomplex, aber Produktionsbedingungen konstant und steuerbar
(deterministisch)■ Farming 4.0
□ Hochkomplex, aber Produktionsbedingungen nicht konstant und z.T. schwer vorhersehbar (nur teilweise deterministisch & hoher Anteil stochastisch)
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EINLEITUNG - Definition BegriffeLandwirtschaft 4.0
■ Mechanisierung□ Steigerung Produktivität
− Werkzeuge, Diesel- & Elektromotoren
■ Grüne Revolution□ Intensivierung der Produktion
− Chemische Betriebsmittel, Züchtung etc.
■ Biotechnische Revolution□ Anpassung an Produktionsbedingungen
− Biotechnische Verfahren, Marker, gesteigerte Selektion etc.
■ Precision & Smart & Digital Farming□ Optimierung komplexer Systeme
− Anwendung von Informations- & Datentechnologie
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EINLEITUNG - Definition Begriffe
■ Precision Farming□ Optimierung von Wachstumsbedingungen
(Sensorik & Applikationstechnik)
■ Smart Farming□ Entscheidungsunterstützung
(Fusion & Analyse von Information,‚Drowning in Information‘)
■ Digital Farming & Farming 4.0□ Internet der Dinge & Vernetzung & Big Data
Digital Farming
Smart Farming
Precision Farming
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STANDRAUM-VERTEILUNG
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STANDRAUMVERTEILUNG - Vorteile
■ Variierende Qualität der Standflächenverteilung:□ Ressourcen wie Nährstoffe und Wasser sind häufig nicht gleichmäßig
den Kulturpflanzen zugeteilt□ Intraspezifsche Konkurrenz beginnt früh während der Vegetation□ Unterdrückung von Unkraut ist stark abhängig von der räumlichen
Struktur des Bestandes□ Unterschiedliche Beschattung beeinflusst Bodenfeuchte
■ Die Standflächenverteilung wird hauptsächlich bestimmt von den Parametern□ Abstand zwischen den Reihen (Reihenweite) und □ Verteilung der Pflanzenabstände in der Reihe (Längsverteilung).
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Index Streckung Standflächen - Reihenweite/Mittl. Abstand in der Reihe0,0 1,0 2,0 3,0 4,0 5,0 6,0
Läng
sver
teilu
ngG
leic
hmäß
igke
it Ab
stän
de (V
K)
1,4
1,2
1,0
0,8
0,6
0,4
0,2
0,0
Mais
Getreide
Rüben
RapsBreit-saat
IdealeVerteilung
STANDRAUMVERTEILUNG –Gleichmäßigkeit der Bestände
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CHEM. PFLANZENSCHUTZ
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PFLANZENSCHUTZ - Effizienz - Micro-Sprayer
Source: Soegaard & Lund, 2006
Dosierung:1 [µg] pro UK-Pflanze * UK-Dichte 100 pro m2 =
1 [g/ha]
- Solanum nigrum- Two-leaf stage
Array matrixca. 10 x 10 cm
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BODENSENSORIK
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BODENSENSORIK - Oberboden
Quelle: GEOPROSPECTORS, 2015
■ Topsoil Mapper – Echtzeit-Messsystem zur berührungslosen Erfassung von beispielsweise Verdichtung, Wassersättigung und Bodenart.
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KLEINRÄUMIGKEIT
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KLEINRÄUMIGKEIT - Elektrische Leitfähigkeit –Soil Electric Conductivity (SEC)
Nugget(mS/m)2
Sill(mS/m)2
Nugget/ Sill Ratio
(%)
Range (m)
Model MCD(m)
Egeskov 4.0 32.0 12.5 210 Spher. 96Nibe 2.0 35.0 5.7 189 Spher. 78Odder 1.0 18.5 18.5 140 Spher. 58Spørring 0.1 3.5 2.9 39 Spher. 16Tappernøje 2.0 - - - Linear -Tommerup 1.0 27.0 3.7 90 Expo. 59Viborg 0.7 6.4 10.9 64 Spher. 29Aarhus 0.0 270.0 0.0 135 Expo. 86
MCD: Mean Correlation Distance
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KLEINRÄUMIGKEIT - Spektrale Reflexion Bestand -Canopy Light Reflection (CLR)
Nugget(-)
Sill(-)
Nugget/ Sill Ratio
(%)
Range (m)
Model MCD(m)
Egeskov 0.00 0.315 0.0 56 Spher. 22Nibe 0.38 0.780 48.7 75 Spher. 52Odder 0.00 0.260 0.0 124 Spher. 80Spørring 0.00 0.199 0.0 41 Spher. 16Tappernøje 0.00 0.001 0.0 44 Spher. 17Tommerup 0.00 0.360 0.0 38 Spher. 15Viborg 0.00 0.600 0.0 36 Spher. 14Aarhus 0.00 0.158 0.0 40 Spher. 16
MCD: Mean Correlation Distance
MCD: Mean Correlation Distance
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KLEINRÄUMIGKEIT -Skalierung der Wachstumsbedingungen
Source: Ettema & Wardle, 2002
Mikro-Gradienten (<1m):Wurzeln & andere organische Komponenten,Bodenstruktur, Nährstoffe
Teilschlag-Gradienten (1-10m):Wühlschäden, individuellePflanzen und UK-Nester
Feld-Gradienten (10-100m):Textur, Humus, Topografie, Vegetation
Umweltfaktoren Störungen Populationsprozesse
VermehrungMortalitätAktive AusbreitungKryptobioseKonkurrenzRaubMutualismus
PassiveVerteilung
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MEHR-PARAMETRISCH
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MEHRPARAMETRISCH - IKorrelationen Pflanzen- & Bodeneigenschaften
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MEHRPARAMETRISCH - IIKorrelationen Pflanzen- & Bodeneigenschaften
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MEHRPARAMETRISCH – IIIKorrelationen Pflanzen- & Bodeneigenschaften
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MEHRPARAMETRISCH - Generell
■ Pflanzenwachstum = f (N, P, K, Wasser, Licht, pH ...)
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MEHRPARAMETRISCH –Wechselwirkung Prozessparameter
N in kg ha-1
Source: Berntsen et al. 2006
Stickstoffdüngung = f (Biomasse, SEC)SEC: Soil Electric conductivity
Andere Parameter: Triebdichte, Wachstumsstadien, pH-Wert, UK-Verteilung etc.
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MEHRPARAMETRISCH –Beschreibung der Wechselwirkungen
1 2
Wechselwirkungenn = 2 – 3 – 4 – 5 – 6 – 7 – 8 - …w= 1 – 3 – 6 – 10 – 15 – 21 – 28 - …
Metcalfe‘s law: w = n(n-1)/2
1 2
3
1 2
3 4
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ROBOTIK
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ROBOTIK -3D-Rahmen für Kartierung & Applikationen
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ROBOTIK -Sensorik in Mais - LIDAR
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ROBOTIK – Indiviuelle Pflanzenbehandlungen
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VERNETZUNG
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■ Intern:□ Betrieb□ Prozesse□ Maschinen
■ Extern:□ Betrieb□ Geschäftspartner□ Internet
■ Bedingung:Gute Tele-Kommunikations-strukturen
Betrieb
KommerzielleDaten-Plattformern(z.B. Cloud)
Sensoren Schlagdaten-erfassung
Echtzeit-beurteilung
Betriebs-Datenbank
(FMIS)
EinhaltungStandards
Lohnunternehmer/Berater
Landwirtschafts-ministerium
Source: FutureFarm
VERNETZUNG -Intern & extern
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VERNETZUNG -Zukünftiger Betrieb
Source: VDMA 2016 Landwirtschaft 4.0
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DATENSCHUTZ &-SICHERHEIT
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Datenschutz & -sicherheit: Beispiel ErtragskartierungLohnunternehmer drischt für Landwirt Piepenbrink. Maschine ist mobil vernetzt mit Herstellerserver. Schlag- und Ertragsdaten werden erfasst.
Wem gehören die (Ertrags-)Daten?
1 - Dem Landmaschinenhersteller, Betriebsdaten von Maschinen werdengenutzt für Diagnose und Wartung.
2 - Dem Mähdrescherfahrer, da personenbezogene Daten (‚Recht auf informationelle Selbstbestimmung‘)
3 - Dem Landwirt, sein Betriebsgeheimnis, seine Betriebs- und Geschäftsdaten
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FAZIT
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FAZIT – Digitale Landwirtschaft
■ Steigerung der Effizienz der Ressourcennutzung□ Effekte auf Umwelt, Ökonomie und Produktqualität (Food Safety)
■ Robotik wird kommen□ … insbesondere in Kombination mit den Sonderkulturen und
dem Ökolandbau
■ Der Landwirt bleibt trotz der Automation ein wichtiger Teil des Managementsystems□ … durch Automatisierung mehr Zeit für das Wesentliche
■ Risiken des Datenmissbrauchs□ Datensicherheit muss gegeben sein□ Datenschutz evtl. vom Gesetzgeber nachgebessert
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ENDEVielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit!