AF 8 - Digitale Optimierung der Arbeitseffizienz im Obstbau
Ansprechpartner: Martin Balmer, Christine Schmitz, Lars Zimmermann
Primäre Partner sind: federführend das DLR RP, DLR RNH, Technische Hochschule Bingen (TH Bingen), Technische Universität Kaiserslautern (TUK), LVAV Neumühle, AgroScience RLP
Der Anwendungsfall 8 konzentriert sich auf den Einsatz von Sensoren im Obstbau und digitale Entscheidungshilfen für Obstbauern. Moderne Sensoren bieten zahlreiche Möglichkeiten, die Landwirtschaft digital zu unterstützen. Eine zentrale Frage des Anwendungsfalls ist, wie Sensortechnologien in Zukunft in den Obstbau integriert werden können. Wir verwenden eine an der Universität Wageningen entwickelte Sensorplattform, die aus drei RGB-D-Kameras, einem LiDAR-Sensor und einer eingebauten RTK-GPS-Antenne besteht. Mit dieser Plattform, die am Heck eines Schmalsputraktors durch Obstanlagen gefahren werden kann, haben wir in den vergangenen Jahren eine Vielzahl unterschiedlicher phänologischer Daten von Apfelbäumen erfasst. Mit den RGB-D Kameras wurden Bilder von Apfelbäumen in unterschiedlichen Entwicklungsstadien während der Vegetationsperiode aufgenommen, auf denen wir mit Hilfe unserer selbstentwickelten Detektionssoftware Blüten und Früchte detektieren können. Mit Hilfe des LiDAR-Laserscanners konnte, ebenfalls zu unterschiedlichen Zeitpunkten im Jahr, die Entwicklung der Obstbäume in Form von 3D-Punktwolken erfasst werden. Die LiDAR Daten, haben wir beispielsweise dazu genutzt die Blattfläche oder das Trieblängenwachstum zu messen. Ein besonderer Fokus bei der Datenerhebung und –auswertung lag auf der Bewertung von schmalen Baumformen, die sich aufgrund ihrer simpleren Baumstruktur besser für die Digitalisierung des Obstbaus eignen sollen. Dafür wurden Messungen in der projekteigenen Versuchsanlage an unterschiedlichen Baumformen und Erziehungssystemen (Spindel, Guyot, Bi-Baum, Schrägpflanzung) durchgeführt.
Projektanlage am Standort Klein-Altendorf
Modellierung mittels LiDAR Sensor
Neben der Unterstützung durch neue Sensortechnologien benötigen Obstbetriebe immer mehr Werkzeuge, die sie bei ihren betrieblichen Entscheidungen unterstützen. Der Obstanbau unterliegt einem zunehmenden wirtschaftlichen Druck aufgrund steigender Arbeits- und Energiekosten sowie Schwierigkeiten bei der Arbeitskraftbeschaffung. Gleichzeitig bringt der Klimawandel zusätzliche Herausforderungen für die Obstbausysteme mit sich. Dabei ist der Obstbau, wie auch die Landwirtschaft im Allgemeinen, von jährlich auftretenden Risiken und Unsicherheiten geprägt. Gibt es Spätfrost? Wie entwickeln sich die Preise? Diese und viele weitere Risiken und jährliche Schwankungen lassen sich in probabilistischen Simulationen abbilden. Im Anwendungsfall 8 wurden drei Modelle für verschiedene Fragestellungen entlang des Lebenszyklusses einer Obstanlage entwickelt. Diese reichen von der Entscheidung welche Baumform für eine neue Apfelanlage infrage kommt über die Prognose des Ertrags und der Fruchtqualität bis hin zu einem wirtschaftlichen Vergleich verschiedener Frostschutzmaßnahmen.
Vor der Pflanzung einer Obstanlage muss über das Erziehungssystem entschieden werden. Dabei beeinflusst die Wahl der Baumform nicht nur die ökonomische Bilanz einer Apfelanlage, sondern auch ihren CO2-Fußabdruck. Unterschiede entstehen unter anderem durch eine potentielle Reduktion des PSM Bedarfs und der damit Verbundenen geringeren Zahl an Überfahrten. Das Ertrags- und Qualitätsprognosemodell bildet für eine Anlage im Vollertrag mathematisch ab welchen Unsicherheiten die Apfelproduktion das Jahr über ausgesetzt ist welche Erntemenge zu erwartet werden kann. Selbst in den letzten vier Wochen vor der Ernte können noch diverse Probleme wie z.B. Sonnenbrand, auftreten die den Qualitätsertrag erheblich mindern. Im Frühjahr ist Spätfrost ein bedeutendes Risiko, allerdings ist eine Investition in Frostschutzmaßnahmen unter den aktuellen Bedingungen oft nicht wirtschaftlich. Der Mehrertrag in der Apfelproduktion deckt oftmals nicht die hohen Anschaffungskosten. Dennoch kann Frostschutz einen wichtigen Beitrag zur Ertragssicherung leisten und könnte somit insbesondere bei hochpreisigen Kulturen interessant sein. Die Modellergebnisse können dazu beitragen Investitionsentscheidungen auf Basis fundierter Informationen zu treffen und die Jahresplanung durch eine Ertrags- und Qualitätsabschätzung zu erleichtern.
