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Um ein optimales Pflanzenwachstum sowie eine präzise Düngung zu ermöglichen, benötigen Landwirtinnen und Landwirte nicht nur Informationen über den Ernährungszustand der Pflanzen, sondern auch über die aktuelle Nährstoffversorgung im Boden.
Ziel ist daher die Demonstration von autarken, langzeiteinsatzfähigen Sensoreinheiten, welche in verschiedenen Tiefen abgelegt sowie über eine oder mehrere Vegetationsperioden im Boden verbleiben können und ohne aufwändige Laboruntersuchungen kontinuierlich Informationen zur Nährstoffversorgung im Boden liefern. Außerdem sollen Bodentemperatur, Bodenwassergehalt und Bodendichte erfasst werden, die ebenfalls eine wesentliche Grundlage für die landwirtschaftliche Maßnahmenplanung sind.
In dieser IoT-Anwendung kommuniziert eine Vielzahl von Sensoreinheiten drahtlos entweder mit einer stationären oder mobilen Kommunikationseinheit, die als Gateway zur Übertragung der Sensordaten an die Cloud und/oder das Farmmanagement-Informationssystem (FMIS) des Benutzers zur Weiterverarbeitung der Daten dient.
Die Verfügbarkeit von Daten ist eine wesentliche Grundlage für die operative und strategische Entscheidungsunterstützung in der modernen Landwirtschaft. Ein wichtiger Aspekt dabei ist die Datensouveränität der landwirtschaftlichen Betriebe. Um diese zu gewährleisten, werden Datenhubs wie der Agrirouter der DKE Data GmbH oder das Konzept des Agricultural Data Space (ADS) aus dem Fraunhofer Leitprojekt Cognitive Agriculture untersucht, welche durch Landwirtinnen und Landwirte kontrollierte Datenflüsse zwischen verschiedensten digitalen Anwendungen ermöglichen.
Über diesen Weg erfolgt die Einbindung eines heterogenen Maschinenparks in die LANDNETZ-Infrastruktur und eine herstellerübergreifende Vernetzung kann demonstriert werden. Der diskriminierungsfreie Zugang zu den Daten, Datensouveränität und Datenschutz in dem entstehenden Datenraum werden wirksam geregelt.
In LANDNETZ werden Kommunikations- und Cloudinfrastrukturen konzipiert, errichtet, getestet und evaluiert, welche alle Vernetzungsoptionen für eine flächendeckende und leistungsstarke mobile sowie herstellerübergreifende Vernetzung einer großen Zahl von Maschinen, Geräten und Sensoren in der Landwirtschaft gewährleisten. 5G-Technologien bieten hier neue technische Voraussetzungen für vermaschte Netzwerke, die unabhängig von einem Mobilfunkanbieter arbeiten können.
Die Anwendungen in Demo 6 reichen von Maschine-zu-Maschine-Kommunikation in Ernteketten über den Einsatz von Drohnen bis hin zu Augmented Reality für die Anwenderunterstützung auf dem Feld und im Service.
Kooperationspartner erhalten diskriminierungsfreien Zugang zur LANDNETZ-Infrastruktur, um ihre vernetzungsgetriebenen Anwendungen innerhalb von Demo 6 zu erproben und demonstrieren.
Diese spielen eine zentrale Rolle bei der Erstellung eines Handlungsleitfadens für die Digitalisierung landwirtschaftlicher und ländlicher Räume mit der Definition möglicher Digitalisierungs-Ausbaustufen in Abhängigkeit vorhandener und regional unterschiedlicher Kommunikations- & Cloudstrukturen.
Erprobung: Herstellerübergreifende Maschinen- und Prozessdatenerfassung
Moderne Maschinen in der heutigen Landwirtschaft sind bereits in hohem Maße durch analoge und digitale elektronische Baugruppen geprägt und produzieren große und wachsende Datenmengen. Sie können nutzbar gemacht werden, um Auswirkungen der Bewirtschaftung nach bestimmten Verfahren auf Umwelt und Ökonomie abzuleiten und diese Informationen als Entscheidungshilfe bereitzustellen
Im Lehr- und Versuchsgut Köllitsch, erfassen Kommunikationsmodule der Firma Logic Way auf allen Traktoren und Erntemaschinen maschinenherstellerübergreifend Maschinen- und Prozessdaten (GPS-Positionen sowie CAN-/ISOBUS-Bus-Daten) und erlauben die Einbindung zusätzlicher Sensoren und digitaler Endgeräte. Die Daten fließen exemplarisch ein in das Farm-Management-Informationssystem (FMIS) agriPORT der Firma Agricon, wo ein sogenannter Maßnahmenservice eine automatische Dokumentation der verschiedensten Prozesse ermöglicht. Eine live-Anzeige der Maschinenpositionen unterstützt die Optimierung logistischer Abläufe.
Darüber hinaus dienen die Daten der Maschinen- und Prozessdatenerfassung folgenden Aspekten im Landwirtschaftsbetrieb: