bedarfsangepasste Bewässerung mittels Arable-Stationen und UAV-Daten

Autoren:
Name Institution e-Mail
Thomas PiernickeGFZ Potsdam thomasp@gfz-potsdam.de

Schwierigkeitsgrad:
anspruchsvoll
Umsetzungsdauer:
lang
Reproduzierbarkeit:
national
Technologisierung:
hoch

Kurzbeschreibung



Unser Ziel bestand darin, Landwirte mit einem Tool zu unterstützen, dass ihnen bei der Entscheidung zur Bewässerungshöhe eine Hilfe bietet, sodass entsprechend der teilschlagspezifischen Gegebenheiten beregnet werden kann. Hierdurch sollte es möglich sein, Flächen mit einem größeren bzw. geringeren Bewässerungsbedarf zu identifizieren, die Bewässerungshöhe entsprechend zu wählen und dadurch Wasser, Energie und Zeit als Ressourcen zu sparen bzw. auch Erträge zu optimieren. Die Umsetzung sollte, wenigstens schwerpunktmäßig, mit fernerkundlichen Mitteln geschehen. Da das Ergebnis potenziell in den praktischen Einsatz gebracht werden sollte, musste außerdem darauf geachtet werden, die anfallen Kosten und logistische Hürden überschaubar zu halten. Die räumliche und zeitliche Auflösung sollte praxisnah gewählt werden. Hier wird eine Auflösung von 5 m bzw. 1 Tag angestrebt.

Um unser Ziel zu erreichen, entschieden wir uns für einen multispektralen Ansatz, bei dem im Jahr 2022 insgesamt neun Arable Mark 2 - Stationen auf unserem ca. 13 ha großen Testfeld installierten, die tägliche Informationen zum Pflanzenkoeffizienten, zum NDVI und zur Referenzverdunstung lieferten. Diese täglichen und damit zeitlich hoch aufgelösten, aber räumlich nur punktuell aufgenommenen Daten wurden durch regelmäßige multispektrale Drohnenbefliegungen ergänzt, sodass flächenhafte, und damit räumlich hoch aufgelöste Daten generiert werden können, mit deren Hilfe die Evapotranspiration - also der "Output" eine Wasserbilanz - modelliert werden kann. Als äquivalente Inputdaten dienten Niederschlagsdaten, die wir aktuell aus den Arable Mark 2 - Stationen beziehen, zukünftig aber optional aus einem Wetterradar erhalten werden, sowie Beregnungsdaten, die wir aus dem Beregnungssoftware "Raindancer" exportieren. Um eine möglichst große Varianz bei den räumlichen Modelldaten zu erhalten, wurde die Beregnungsmenge auf zwei von vier Beregnungsspuren auf jeweils vier variierende Höhen eingestellt, die über eine Länge von jeweils ca. 170 m beibehalten wurden. Damit ergab sich ein experimentelles Design, das aus zwei Beregnungsspuren mit jeweils 4 Beregnungsplots bestand. Zusätzlich installierten wir einen unbewässerten Plot, der als Kontrolle diente. Jeder Plot verfügte über eine Arable Mark 2 - Station mit angeschlossener Bodenfeuchtesonde (Sentek, 60 cm), sowie jeweils zwei Pessl-Stationen mit angeschlossener Bodenfeuchtesonde (Sentek, 60 cm). Die Auswertung der Befliegungsdaten erfolgte mit Hilfe der Software Pix4D Mapper, durch die nach jeder Befliegung ein NDVI-Orthomosaik des Feldes erstellt wurde. Aus den NDVI-Daten, die die Arable Mark 2- Stationen aufgenommen haben, wurden die Werte des Pflanzenkoeffizienten modelliert. Außerdem wurden die NDVI-Daten aus den Drohnenbefliegungen an die NDVI-Daten aus den Arable Mark 2 - Stationen angepasst, sodass im nächsten Schritt der Pflanzenkoeffizient auch räumlich ermittelt werden konnte. Die Referenzverdunstung, die die Arable Mark 2 - Stationen ermitteln haben, war über das Feld nahezu gleichverteilt, sodass diese zusammen mit dem Pflanzenkoeffizienten als pflanzenspezifische Evapotranspiration mit ETc = ET0 * Kc berechnet werden konnte. Damit stand für jedes Pixel und jeden Befliegungsdurchgang ein "Output" der Wasserbilanz fest. Da die Befliegungen nur ein Mal pro Woche erfolgte, wurden die dazwischen liegenden Tage interpoliert, sodass für jeden Tag und jeden Pixel ein Wert vorlag. Der "Input" des Modells wurde durch Niederschlag und Beregnung definiert. Die Niederschlagsdaten wurden durch die Arable Mark 2 - Stationen ermittelt und täglich inkludiert. Die Beregnungsdaten konnten wir aus der Software "Raindancer" nach jedem Beregnungsdurchgang exportieren. Durch eine räumliche Verschneidung der Daten wurde damit jedes Pixel seine individuelle Bewässerungshöhe zugewiesen. So ergibt sich das Wasserbilanzmodell mit WB = -ETc + Nd + Ir (mit ETc = pflanzenspezifische Evapotranspiration, Nd = Niederschlag, Ir = Beregnung). Die Werte wurden für jedes Pixel jeden Tag kumuliert, sodass sich die Wasserbilanz über die Vegetationsperiode entwickelt.

Das Ergebnis stellt sich als eine täglich aktualisierte Karte des Schlages dar, die mit einer räumlichen Auflösung von bis zu 5 m auch kleine individuell zu beregnende Bereiche ausgibt. Hier kann der Landwirt Bereiche identifizieren, die beim nächsten Beregnungsdurchgang einer größeren Beregnungsfläche bedürfen oder bei denen Wasser eingespart werden kann.

Bestandteile


  Technik


  • Drohne
  • Smartphone App
  • Sensoren
  • Anbaugerät
  • Software

  Anwendung


  • Entwicklungsumgebung

 Daten


  • Messdaten
  • Maschinendaten
  • Orthomosaikbild
  • Integration von Eingangsdaten

Einordnung


Allgemein

Bundesland:
Mecklenburg-Vorpommern
Übertragbarkeit:
keine Angabe
Produktionsbereich:
Pflanzliche Erzeugung
Produktionsrichtung:
Feldfruchtbau
Arbeitsbereich:
Alle(Feldfruchtbau)
Verfahrensbereich:
keine Angabe

Umgesetztes Praxisbeispiel:

Testumgebung:
Projektversuch
Einsatzhäufigkeit:
Mehrmals
Einsatzumfang:
Mehrere Flächen
Kostenumfang digitaler Technik:
(Die Kosten sind als Richtwerte zu verstehen)
 
- Anschaffungskosten für Einsatzumfang:
5001 - 10.000 €
- Laufende Kosten im Monat pro Einheit:
51 - 100 €


Umsetzungsschritte

Einrichtung

In der Einrichtung des Praxisbeispiels sollen die Grundlagen für die anschließende Durchführung geschaffen werden. Zum Beispiel die Einrichtung eines Accounts, Installation von Software und Aufbau von Technik.

1

Installation der Arable-Station mit Bodenfeuchtesonde

Zunächst muss die Arable-Station zusammen mit der Bodenfeuchtesonde im Feld installiert werden. Hierzu gibt es zwei Möglichkeiten: Falls ein Bodenanker genutzt wird (siehe Foto), muss dieser in den Boden geschraubt und im Anschluss die Arable-Station befestigt und ausgerichtet werden. Falls kein Bodenanker genutzt wird, muss mittels Akkubohrer und entsprechenden Aufsatz (siehe Foto) ein Loch in den Boden gebohrt werden. Auch ohne Anker steht die Station fest im Feld, sodass hierauf verzichtet werden kann. Die Installation erfolgte jeweils zwischen zwei Häufel. In beiden Fällen ist jedoch darauf zu achten, dass sich die Höhe der Sensoreinheit ca. 20 cm oberhalb der maximalen Bestandeshöhe befindet. In unserem Fall war von einer maximalen Bestandeshöhe von ca. 65 cm auszugehen, sodass sich der Sensor in etwa 80 cm oberhalb der Häufel befindet. Hiervon ist auch abhängig, wie lang der Befestigungsstab und wie tief das Loch im Boden zur Befestigung sein muss. In unserem Beispiel hieß das: Häufelhöhe ca. 30 cm + maximale Bestandeshöhe ca. 65 cm + Abstand zum Bestand ca. 20 cm = 115 cm. Wir nutzen deswegen zur Befestigung eine 150 cm lange Metallrohre mit einem Durchmesser von 4 cm, die wir 35 cm tief in den Boden eingebracht haben. Die Ausrichtung der Station erfolgt so, dass das Solarmodul in Richtung Osten ausgerichtet wird, die Verbindungseinheit in Richtung Norden und der Sensor auf der Unterseite der Sensoreinheit in südlicher Richtung auf den Häufel ausgerichtet ist (siehe Foto). Die beiliegende Bodenfeuchtesonde ist 60 cm lang und muss in den Häufel eingebracht werden. Hierzu werden in jedem Fall ein Akkuschrauber und ein entsprechender Bohraufsatz benötigt. Dieser Schritt kann vom Anwender durchgeführt und dauert etwa 15 Minuten.

Vorarbeit Notwendig

Der Zusammenbau der Arable-Station lässt sich am besten vor der Installation im Feld erledigen, sodass dann nur noch die bereits fertige Station installiert werden muss.

2

NDVI-Drohnendaten aufnehmen und verarbeiten

Außer den Arable Mark 2 - Stationen bedarf es noch der regelmäßigen Aufnahme von NDVI-Orthomosaiken. Hierzu nutzen wir die Drohne DJI Phantom 4M mit der App Pix4D Capture, um die Flugpfade zu programmieren, sowie die Software Pix4D Mapper, um die Einzelaufnahmen zu Orthomosaiken zu verarbeiten. Die App ist kostenlos verfügbar, allerdings muss eine Lizenz zur Verarbeitung zu Orthomosaiken gekauft werden. Neben Pix4D Mapper gibt es auch andere, u.a. kostenfreie, aber weniger benutzerfreundliche Softwarealternativen. Für die Nutzung der Drohne ist ein Fernpilotenzeugnis sowie umfangreiche Erfahrung in der Befliegung und auch bei der Programmierung der Flugpfade notwendig.

3

Beregnungsdaten und Raindancer

Neben den ersten beiden Schritte, die die Voraussetzung für die Ermittlung der "Outputdaten" des Modells stellen, bedarf es auch der "Inputdaten" - hier nun die des Regners sowie der Software. Zur Planung und zum Loggen sämtlicher Beregnungsvorgänge nutzt unser Projektpartner die Software "Raindancer". Aus dieser Software lassen sich die Beregnungshöhen eines jeden Beregnungsvorganges mit einer zeitlichen Auflösung von 7 Minuten extrahieren. Voraussetzung hierfür ist die Kopplung der Regner selbst mit dem Programm "Raindancer".

4

Integration der Daten in das Modell

Um alle Daten aus UAV-Befliegungen, den Arable Mark 2 - Stationen und "Raindancer" miteinander zu verarbeiten, nutzen wir die Programmiersprache R. Das Programm RStudio ist frei verfügbar, jedoch sind hier umfangreiche Kenntnisse in der Programmiersprache Voraussetzung. Die Scripte, die hier ausgeführt werden müssen, werden wir zwar im Jahr 2023 zur freien Verfügung stellen, jedoch müssen die Scripte zusammen mit den Eingangsdaten konfiguriert werden, wofür ebenfalls umfangreiche Kenntnisse notwendig sind.

Vorbereitung

In der Vorbereitung wird die eingerichtete Technik und/oder Anwendung für die Durchführung des Praxisbeispiels einsatzbereit gemacht. Zum Beispiel das Erstellen/Verschicken einer Applikationskarte und der Import von Feldgrenzen.

1

Modellierung des Pflanzenkoeffizienten aus den NDVI-Daten

Um die pflanzenspezifische Verdunstung zu ermitteln, ist es notwendig, den pflanzenspezifischen Koeffizienten (Kc) zu bestimmen. Dieser wird zwar bereits von den Arable Mark 2 - Stationen ausgegeben, jedoch nicht von den UAV-Daten, sodass hier ein "Bindeglied" fehlt. Bindeglied ist der NDVI. Deswegen kann der Pflanzenkoeffizient nicht direkt genutzt werden, sondern muss aus den NDVI-Daten - und hier zunächst aus den Arable Mark 2 - NDVI - Daten modelliert werden. Dies ist, wie der Name schon vermuten lässt, pflanzenspezifisch - genauer gesagt, kulturspezifisch. Aktuell haben wir den Pflanzenkoeffizienten aus NDVI - Daten nur für die Stärkekartoffelsorte "Henriette" modelliert. Mit der Vegetationsperiode 2023 planen wir aber weitere Kulturen hinzuzufügen. Da die Modellierung eines intensiven fachlichen Wissens bedarf, empfehlen wir hier auf externe Dienstleister auszuweichen oder unsere Modelle zu nutzen, die wir im Laufe des Jahres 2023 veröffentlichen werden. Zu Umsetzung der Modellierung nutzen wir die Scriptsprache RStudio.

2

NDVI-Daten aus Drohnenaufnahmen mit den NDVI-Daten der Arable-Stationen abgleichen

Da die Modellierung des Pflanzenkoeffizienten (Kc) an Hand der NDVI-Daten der Arable-Stationen geschieht, jedoch die NDVI-Daten der Drohne für die flächenhaften Daten genutzt werden sollen, ist es notwendig, die Daten entsprechend anzupassen. Die Notwendigkeit resultiert hier einerseits aus den unterschiedlichen Sensoren zwischen Arable Arable Mark 2-Stationen (Punktspektrometer) und der Drohne (Kamerasystem). Andererseits bedingt die Flughöhe von 100 m gegenüber der Feldstation eine um fast 100 m größere Luftschicht zwischen Vegetation und Drohne, die zu anderen Ergebnissen führt, als wenn die Aufnahmen nur wenige cm über dem Bestand gemacht werden, wie z.B. mit der Arable Mark 2-Station. Diese beiden Unterschiede müssen mittels eines Modells korrigiert werden. Das Modell ist aktuell nur für die Stärkekartoffel "Henriette" verfügbar. Weitere Kulturen sollen nach der Vegetationsperiode 2023 folgen. Zur Umsetzung der Modellierung nutzen wir die Scriptsprache RStudio.

Durchführung

In der Umsetzung wird das eigentliche Ziel des Praxisbeispiels umgesetzt. Dabei wird die vorbereitete Technik und/oder Anwendung eingesetzt. Zum Beispiel die Auswahl und Weiterverarbeitung ausgewählter Geodaten und die Abarbeitung einer Applikationskarte und gleichzeitige Dokumentation der Maßnahme.

1

Regelmäßige Befliegung

Die multispektralen Befliegungen finden idealerweise etwa 1 Mal pro Woche statt. Aktuell arbeiten wir an einer Verbesserung des Modells, die auch eine geringe zeitliche Auflösung zulässt bzw. ersatzweise auf Satellitendaten zurückgreift. Die Befliegungsrouten selbst werden mittels der App "Pix4D Capture" geplant und durchgeführt. Eine Flughöhe von 100 m bei einer Geschwindigkeit von 5 m / Sek sowie eine Überlappung in Flugrichtung von 75 % und eine seitliche Überlappung von 60 % haben sich als ideale Parameter herausgestellt, um alle Details zu erhalten, aber dennoch möglichst datensparsam zu fliegen. Da mit einer Akkuladung nicht immer das gesamte Feld, sondern maximal ca. 8 ha abgedeckt werden können, müssen ggf. mehrere Flugrouten programmiert und geflogen werden. Die Befliegung einer Fläche von ca. 6 ha dauert je nach Windgeschwindigkeit und -richtung zwischen 12 und 18 Minuten. Die Einzelaufnahmen werden auf einer MicroSD-Karte gespeichert und können manuell auf den PC übertragen werden, wo die Auswertung stattfindet.

2

Auswertung der Einzelaufnahmen zu einem Orthomosaik

Die Einzelaufnahmen können im Anschluss zu einem Orthomosaik ausgewertet werden. Hierzu nutzen wir die Software Pix4D Mapper. Da diese jedoch Lizenzgebühren verlangt, kann alternativ auch auf Open Source Software zurückgegriffen werden. Die Standardeinstellung der Software hinsichtlich der Multispektralaufnahmen kann übernommen werden. Da neben der Berechnung des Orthomosaiks aber auch NDVI-Aufnahmen benötigt werden, ist es erforderlich diese selbst zu definieren, da standardmäßig auf eine unkorrekte Kombination der Kanäle zurückgegriffen wird. Hier muss also bei der Berechnung darauf geachtet werden, dass nur die Multispektralkanäle und nicht die RGB-Kamera genutzt wird.

Vorarbeit Notwendig

Kopieren der Einzelaufnahmen von der MicroSD-Karte auf die Festplatte des PCs.

3

Exportieren der Beregnungsdaten von Raindancer

Die Software "Raindancer" kann sämtliche Beregnungsvorgänge mit einer zeitlichen Auflösung von 7 Minuten loggen, sodass für den in diesem Zeitraum beregneten Bereich auch eine Beregnungshöhe ermittelt werden kann. Da die Auswertung bis zur fertigen Beregnungshöhe aber sehr anspruchsvoll und effektiv nur durch eine Programmiersoftware ermittelt werden kann, empfiehlt sich die Beauftragung eines Dienstleisters. Dennoch wird die von uns entwickelte Methode im Jahr 2023 zur freien Verfügung veröffentlicht werden. Updates werden natürlich auch hier bekanntgegeben.

4

Implementierung der Niederschlagsdaten aus den Arable Mark 2 - Stationen

Die Niederschlagdaten aus den Arable Mark 2 - Stationen können entweder regelmäßig aus der Benutzeroberfläche abgerufen werden oder mittels selbst erstellter API abgefragt werden. Da auch dieser Schritt anspruchsvoll ist, empfiehlt sich auch hier die Nutzung eines Dienstleisters. Wenn die Daten als Excel-Tabelle vorliegen, können sie im nächsten Schritt (zusammen mit den bisher erzeugten Teilergebnissen) in das Wasserbilanzmodell eingehen.

Nachbereitung

In der Nachbereitung werden die durchgeführten Schritte kontrolliert um das Ergebnis des Praxisbeispiels sicherzustellen. Zum Beispiel kann dies die Einsicht einer Dokumentationskarte zur Überprüfung von Soll- und Ist-Menge sein.

1

Ausbau der Arable Mark 2-Stationen

Sofern die Stationen nicht im Feld verbleiben können bzw. anderweitig eingesetzt werden sollen, müssen sie nach dem Feldversuch wieder ausgebaut werden. Da unsere beiden Feldversuche in den Jahren 2021 und 2022 auf verschiedenen Feldern stattfanden, haben wir sie über den Winter eingelagert. Hier ist darauf zu achten, dass die Stationen möglichst frostfrei liegen, um die Akkus zu schonen. Vor dem Wiedereinbau können die Stationen idealerweise mit dem mitgelieferten Ladegerät geladen werden. Dies empfiehlt sich vor allem an schattigeren Positionen bzw. wenn der Einbau bereits früh im Jahr erfolgt und die Tageslänge noch kurz ist, sodass die Solarmodule für die Ladung der Akkus nicht ausreicht. Wir haben sie ungeladen im Feld wiederinstalliert und nach 2-5 Tagen waren die Stationsakkus jeweils wieder so weit geladen, dass tagsüber durchgängig Daten geliefert wurden.

2

Erntekampagne

Neben der eigentlichen Modellierung der Wasserbilanz haben wir auch eine Erntekampagne durchgeführt, um die Erträge mit den jeweils lokalen Wasserbilanzen korrelieren zu können. Hierzu haben wir in den zuvor definierten Bewässerungsplots jeweils vier Erntetransekte mit einer Länge von jeweils 15 m und einer Breite von jeweils einer Reihe festgelegt und manuell geerntet, sowie ausgewogen und den Stärkegehalt (Tauchwaage) bestimmt. Diese Ergebnisse dienen in einem nächsten Schritt, das Modell hinsichtlich der idealen Beregnungshöhe zu trainieren. Da hierfür aber mehrere Jahre notwendig sind, wird dieser Modellteil erst Ende 2023 oder 2024 veröffentlicht werden können.

Auswertung

In der Auswertung soll das durchgeführte Praxisbeispiel hinsichtlich seines Erfolges untersucht werden. Zum Beispiel der Effizienzvergleich von vernetzten Maschinen/ dokumentierten Maßnahmen.

1

Auswertung sämtlicher Daten mittels RStudio

Zuletzt müssen alle Eingangsdaten (UAV NDVI-Orthomosaike, Bewässerungsdaten aus Raindancer, Niederschlags- und Felddaten aus Arable Mark 2-Stationen) miteinander integriert und ausgewertet werden, um das finale Wasserbilanzmodell zu erhalten. Diese Auswertung erfolgt mittels RStudio. Wir werden im Laufe des Jahres 2023 sämtliche Prozesse zur freien Verfügung stellen. Dadurch bieten sich zwei Möglichkeiten der Auswertung: Entweder durch den Anwender bzw. Landwirt selbst, was jedoch ein breites Expertenwissen erfordert, oder durch einen externen Dienstleister, der dem Landwirt das Ergebnis in Form einer Benutzeroberfläche zur Verfügung stellt.

2

Verfügbarkeit über eine Benutzeroberfläche

Die Integration der Modellbestandteile wurde im letzten Schritt mittels RStudio erzielt. Als Ergebnis stellt sich hier für jeden Tag in der Vegetationsperiode ein räumliches Wasserbilanzmodell für den jeweiligen Schlag dar. Da der Umgang mit RStudio ein breites Fachwissen erfordert, empfehlen wir hierfür einen externen Dienstleister in Anspruch zu nehmen. Dieser externe Dienstleister übernimmt alle gewünschten Prozesse und stellt das Ergebnis übersichtlich in einer Benutzeroberfläche zur Verfügung (siehe Abbildung "Benutzeroberfläche (1)"). Alternativ ist auch eine vereinfachte Abbildung mittels ArcGIS Online nutzbar, die selbst erstellt werden kann (siehe Abbildung "Benutzeroberfläche (2)").

Ergebnisbeschreibung

  Allgemeines Potenzial
Verbesserte Rechtssicherheit
Entbürokratisierung
Beitrag zur digitalen Transformation
Vereinfachtes Datenmanagement
weiteres Ergebnis Der Vorteil bei der Anwendung des Modells liegt vor allem in der Einsparung von Beregnungswasser und der damit verbundenen Einsparung bei den Ressourcen Wasser, Energie und Mannstunden. Gleichzeit ist damit die Identifizierung von Ertragsflächen möglich, die einer größeren Bewässerung bedürfen, um damit die Erträge zu optimieren.
  Ökonomisches Potenzial
Einsparung Betriebsmittel
Einsparung Arbeitszeit
Planungssicherheit
Mehrertrag
Entscheidungsunterstützung
weiteres Ergebnis Ökonomisch lassen sich mit dem Modell vor allem bei der Einsatzplanung der Regner und dem damit verbundenen Einsatz bei Wasser, Strom und Mannstunden Einsparungen erzielen. Hier steht vor allem eine Entscheidungshilfe, auf welcher Beregnungsspur zunächst beregnet werden muss und wie die Abstufung der Beregnungshöhen auf den jeweiligen Beregnungsspuren zu erfolgen hat.
  Ökologisches Potenzial
Ressourceneffizienz
Bodenschonung
Biodiversität
Emissionsminderung
weiteres Ergebnis Ökologisch liegt der Vorteil der Modellnutzung vor allem auf der Einsparung der Ressource "Wasser" bei Beregnungsvorgängen. Wir konnten im Jahr 2021 zeigen, dass zwischen 10 und 15 % des Beregnungswassers hätten eingespart werden können.
  Soziales Potenzial
Attraktivität des Arbeitsplatzes
Arbeitserleichterung
Entwicklung ländlicher Raum
Arbeitssicherheit
Image / Öffentlichkeitsarbeit
weiteres Ergebnis
Externe Dokumente: