Bedarfsgerechte Düngung mithilfe von Echtzeit-Pflanzenanalyse

Entwicklung eines Prototypen für eine bedarfsgerechte Düngung von kleinräumigen landwirtschaftlichen Anbauflächen

Finanziert durch den Forschungsfonds des Kantons Aargau (2019 – 2021)

Lösungsansatz

Im Zentrum des entwickelten Prototyps steht eine Controllerbox bestehend aus preiswerter Multispektralkamera, 4G/5G-Mobilfunkmodem und Kleinstcomputer. Die Gesamtkosten dieser Controllerbox liegen unter 1000 Franken. Die Kamera wird auf der Fronthaube eines Traktors montiert, so dass die Bepflanzung unmittelbar vor dem Traktor erfasst werden kann. Die erfassten georeferenzierten Bilddaten aus sichtbarem und Infrarot-Spektrum werden von der mit der Kamera verbundenen Controllerbox über eine Mobilfunkverbindung an einen eigens entwickelten Cloud-Dienst übertragen und dort für weitere Analyseschritte abgespeichert. Gleichzeitig können vom gleichen Cloud-Dienst georeferenzierte Düngermengen für das aktuell befahrene Feld über die Controllerbox bezogen und an den umgerüsteten und angeschlossenen Zweischeibenstreuer für eine bedarfsgerechte Düngung übermittelt werden.

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Systemübersicht: Die Controllerbox steuert die Aufnahmen, den Datenaustausch mit dem Cloud-Service und generiert die Steuerdaten für den Düngerstreuer.

Resultate

Die ursprünglich angedachte Echtzeitanalyse der Multispektraldaten in der Controllerbox und die Ableitung einer bedarfsgerechten Düngermenge aus einem in Echtzeit berechneten Vegetationsindex (z.B. NDVI) bedarf absolut genauer Werte der Vegetationsindizes, um eine individuell korrekte Düngermenge zu bestimmen. Unsere Praxisversuche haben jedoch gezeigt, dass die mit kostengünstiger Multispektralkameras und ohne Abschattung und ohne künstliche Beleuchtung berechneten Vegetationsindizes kaum je absolut richtige Werte zurückgeben, sondern über ein Feld hinweg höchstens relativ genau stimmen, falls die Umgebungslichtmenge gemessen und mit einbezogen wird. Somit können erst im Nachgang einer Felddatenerfassung die berechneten Vegetationsindizes verglichen und zueinander in Beziehung gesetzt und erst bei einer erneuten Befahrung desselben Feldes zur Steuerung der bedarfsgerechten Düngung eingesetzt werden. Dadurch verliert auch die Echtzeittauglichkeit der Mobilfunkverbindung an Bedeutung und eine herkömmliche 4G-Verbindung ist ausreichend.

Vegetationsindex NDVI für jungen Mais. Aufnahme mit Raspberry Pi Cam V2 NoIR und MAPIR Objektiv mit OCN Filter

Der von Anfang an geplante Cloud-Dienst, welcher von der Controllerbox über eine Mobilfunkverbindung angesprochen wird, hat sich als richtiger Ansatz erwiesen, da die erfassten Felddaten zwischengespeichert, analysiert und mit früheren Felddaten, Bodendaten bzw. Erfahrungswerten verrechnet werden müssen, um sinnvolle, bedarfsgerechte Düngermengen zu berechnen. Die erfassten Felddaten können im Cloud-Dienst über mehrere Jahre hinweg gespeichert und als Zeitreihendaten beispielsweise mithilfe künstlicher Intelligenz analysiert werden, um daraus den individuellen Düngerbedarf und zusätzliche Erkenntnisse über Feld, Pflanzen und Dünger zu liefern.

Web-App zur Steuerung des Cloud-Dienstes und zur Administration der erfassten Felddaten

Projektpartner

Kontaktperson

Prof. Dr. Christoph Stamm

Dozent für Informatik

Telefon: +41 56 202 78 32(Direkt)
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