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Digitale Agrarindustrie : Bauer sucht Cloud

  • -Aktualisiert am

Kein Korn wird vergessen: Die optimale Erntezeit wird von einer Software berechnet. Bild: AFP

Der moderne Bauer kennt die Sense nur noch von der Google-Bildersuche. Er steuert stattdessen seine Mähdrescher per Computer. Mit Big Data soll Ackerbau und Viehzucht effizient und nachhaltig werden.

          3 Min.

          Ein Bauer ernährt heute durchschnittlich 144 Menschen. Das haben die Mitarbeiter im Bundesministerium für Landwirtschaft und Ernährung genau nachgerechnet. Soll der Hunger in der Welt nachhaltig bekämpft werden, dann muss der Durchschnittsbauer demnächst mehr als 200 Menschen ernähren.

          Er muss also mehr Getreide, Reis, Kartoffeln oder Fleisch produzieren. Dabei darf er aber nicht wesentlich mehr Dünger, Medikamente oder Pflanzenschutzmittel verwenden. „Das funktioniert nur mit einer smarten, digitalisierten Landwirtschaft“, meint der zuständige Berliner Fachminister Christian Schmidt. Mit dem Tablet auf dem Traktor und der Hofverwaltung in der Cloud sollen Landwirte künftig bis zu 30 Prozent der heute notwendigen Betriebsmittel einsparen und dennoch größere Erträge erwirtschaften.

          „Das geht nur, wenn man die Dosierung zum Beispiel von Dünger oder Pflanzenschutz mit der Pipette hinbekommt und nicht mehr mit dem Eimer“, meint Stefan Brandt, der beim Softwarehersteller SAP Projekte zum Digital Farming leitet.

          Big Data auf dem Kartoffelfeld

          Für Brandt und seine Kollegen ist das eine typische Big-Data-Anwendung. Wetterdaten, Bodendaten, Regenmengen, Temperaturdaten und Geopositionen des Feldes müssen für eine effizientere Bewirtschaftung in der Cloud ausgewertet und an die mittlerweile „intelligenten“ Landmaschinen gesendet werden. Von der Ablauflogik unterscheidet sich das nicht von der Produktionssteuerung in einer Fabrik mit Industrie-4.0-Anwendungen.

          Der hohe Marktdruck wird die Digitalisierung der Landwirtschaft wesentlich beschleunigen. „Wenn eine Kartoffel für die Pommes frites sieben Zentimeter in der Länge haben muss und vier Zentimeter im Durchmesser, dann funktioniert das nur mit einer individuellen Agrardatenanalyse“, sagt Brandt.

          Die Setzlinge müssen in einem solchen Fall in individuell berechneten, unterschiedlichen Abständen gepflanzt werden. Diese Abstände richten sich nach der Bodenbeschaffenheit. Bewässerung, Pflanzenschutz und Düngung müssen sich am gewünschten Agrarprodukt ausrichten. Letztlich wird so auch der Zeitpunkt der Ernte bestimmt. Das setzt zunächst erhebliche Investitionen in technische Infrastruktur voraus.

          Daten aus der Vergangenheit

          Viele Sensoren, die unterschiedliche Daten liefern, müssen in die landwirtschaftlichen Nutzflächen eingelassen werden. Bodenfeuchtigkeit, Nährstoffgehalt, Lichteintrag durch Sonnenschein müssen ständig erfasst und ausgewertet werden. Hinzu kommen externe Daten wie Wetterprognosen oder Geodaten mit allen Angaben zu Senken, Höhen und Tiefen der landwirtschaftlich genutzten Fläche.

          „Und auch historische Daten spielen eine Rolle“, meint Datenanalytiker Andreas Wendel von SAP. So ist es zum Beispiel für die Analyse unerlässlich, zu wissen, welche Fruchtfolgen ein bestimmtes Feld bisher hatte. „Die Herstellkosten für solche Sensoren sind nicht hoch, und die Landmaschinen verfügen schon über entsprechende Kommunikationsschnittstellen, die sie bisher für die Verarbeitung von Telemetrie- und Geodaten nutzen“, meint Brandt. Was noch fehle, sei eine Breitbandstruktur im ländlichen Raum.

          Da sieht auch Landwirtschaftsminister Schmidt noch erheblichen Nachholbedarf. Denn die Daten, welche die Sensoren im Boden liefern, müssen an ein landwirtschaftliches Analysesystem geliefert und dort verarbeitet werden.

          Woher soll das Geld kommen?

          „Solche Backend-Systeme stehen nicht direkt neben der Ackerfläche. Diese Analysen werden in der Cloud gerechnet wie andere Big-Data-Analysen auch“, gibt Brandt zu bedenken. Genau dieser Datentransport von den Sensoren in die Cloud und wieder zurück zu den smarten Landmaschinen bildet derzeit noch den Flaschenhals im Digital Farming.

          „Breitband für den ländlichen Raum ist ein Riesenthema“, betont Landwirtschaftsminister Schmidt. Datenfunk und Glasfaserausbau müssten Hand in Hand gehen. Noch weiß niemand am Berliner Kabinettstisch, woher die dafür benötigten Gelder kommen sollen. Zudem erfordern Big-Data-Analysen für den Kartoffel- oder Getreideanbau, die Milchwirtschaft oder die Schweinezucht leistungsstarke Analyserechner mit Spezialsoftware.

          „Unsere Hana-Systeme können das leisten“, wirbt SAP-Mitarbeiter Brandt. Doch viele Landwirte wollen ihre Daten nicht so einfach aus der Hand geben. Und die Anschaffung der informationstechnischen Infrastruktur lohnt wohl nicht für einen einzelnen Hof.

          Landwirtschaft wie Maschinenparks

          Landwirtschaftsminister Schmidt denkt an dezentrale genossenschaftliche Lösungen. Damit will er ein Big-Data-Monopol in der Landwirtschaft vermeiden. „Die Landwirtschaft darf nicht vergoogelt werden“, lautet sein Credo. „Der Landwirt arbeitet schon heute mit vielen Subunternehmern und Partnern zusammen“, meint Brandt von der SAP und verweist auf Saatguthersteller, Düngemittellieferanten und Betreiber großer Landmaschinenflotten. „Der Cloud-Dienstleister, der Big-Data-Analysen bereitstellt, ist eben einer von vielen Lieferanten für den Landwirt“, sagt Brandt.

          Den von den Landwirtschaftskammern und teilweise von den Bezirksregierungen schon heute eingesetzten Agrarberatern könnte hier eine zentrale Rolle zukommen. Sie könnten Cloud-Dienstleister vermitteln oder zumindest bei der Auswahl der geeigneten Analysen für einen bestimmten Hof beraten. Die landwirtschaftlichen, Genossenschaften könnte solche Clouds in ähnlicher Weise betreiben wie sie das heute mit größeren Maschinenparks machen.

          Ferngesteuert auf 2 Zentimeter genau

          Landwirtschaft ist schon heute Hightech. Mähdrescher und Traktoren werden per GPS-Signal gesteuert und geben ihre Daten per drahtloser Übertragung an Zentralrechner weiter. So kann der Landwirt vom Büro aus Feldgrenzen und Spurlinien überwachen und den Betrieb der Maschine optimieren. Je genauer das System, desto besser. Ist zum Beispiel eine Feldspritze 21 Meter breit, erreicht sie im Durchschnitt nur 20,05 Meter.

          Wird dagegen ein modernes Positionssystem eingesetzt, das auf 2,5 Zentimeter genau lenkt, steigt die genutzte Breite auf 20,97 Meter. Das spart Kraftstoff, Zeit und Spritzmittel. Für derartige Genauigkeit reicht ein GPS-Signal indes nicht mehr aus. Der Landmaschinenhersteller Case New Holland etwa setzt ein Korrektursystem ein, das auf digitalen Karten aufbaut, und auf einem neben dem Feld aufgestellten Signalgeber. Das ist schon in fast ganz Europa möglich, der ursprüngliche Einsatzort ist allerdings Amerika, wo die Dimensionen bekanntlich größer sind.

          Auf Feldern, die in Brasilien schon mal 4×5 Kilometer messen, ist eine Standard-GPS-Genauigkeit Verschwendung. Die Case-Maschinen mähen auf 2 Zentimeter genau neben dem letzten Schnitt. Der Mähdrescher ist in der Regel bemannt, die gleichfalls per GPS-Signal gesteuerten Traktoren kommen ohne Fahrer an und fahren zur Entladung des Mähdreschers nebenher. Sind sie voll (das merken ihre Sensoren anhand der Feuchtigkeit des Getreides und des Durchsatzes), fahren sie automatisch zum Entladen in den Speicher. Es fahren immer mehrere gleichzeitig an und ab, einer genügte nicht. Denn der 635 PS starke Mähdrescher setzt je Stunde fast 100 Tonnen durch.

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