Mit Mistgabel und Drohne

Auf der Forschungsstation f¨¹r Pflanzenwissenschaften in Lindau steuert Helge Aasen eine grosse, schwarze Drohne mit sechs Rotoren. Der Postdoc nutzt sie zur ?Ph?notypisierung?, also zur Quantifizierung der Eigenschaften von rund 350 Weizensorten auf dem Versuchsfeld vor ihm. Dies in einer Geschwindigkeit und Genauigkeit, wie sie bis vor kurzem noch undenkbar gewesen w?re. Daf¨¹r tr?gt die Drohne einen sechs Kilogramm schweren Unterbau, der mit allerlei Technologie best¨¹ckt ist: Eine Thermokamera misst w?hrend des Flugs die Temperatur des Weizens. Dar¨¹ber l?sst sich die Wasserverdunstung der Pflanzen berechnen. Die beiden Spektralkameras dienen der Berechnung des Chlorophyllgehalts und damit der Produktivit?t der Pflanzen. Die RGB-Kamera wiederum erstellt ein zentimetergenaues 3D-Modell der Landschaft, womit die Halmh?he und die Blattfl?che berechnet wird. Letzteres ist entscheidend f¨¹r die nat¨¹rliche Sch?dlingsresistenz einer Weizensorte. Was Aasen hier vorf¨¹hrt, ist ein Blick in die Zukunft der Landwirtschaft. Die Drohne und die Hightechkameras, sie k?nnten einst zur Grundausstattung von Bauern und B?uerinnen geh?ren.

Vierte Revolution im Agrarbereich

Die Forschungsstation in Lindau ist die Sommerresidenz der Gruppe ?Crop? Science?, zu welcher Aasen geh?rt. Achim Walter, ETH-Professor f¨¹r Kulturpflanzenwissenschaften, und sein Team treiben hier die vierte agrarische Revolution voran, die er gemeinsam mit ETH-Kollegen und -Kolleginnen 2017 in einem vielbeachteten Meinungsartikel im Fachjournal PNAS ausrief. Die Landwirtschaft des 21. Jahr?hunderts werde durch die intelligente Nutzung von Daten gepr?gt sein, so die Autoren. Die Technologisierung des Bauernhofs ist nicht komplett neu: Ger?tehersteller haben seit den 1990er-Jahren unter dem Schlagwort ?Precision Farming? Landmaschinen mit GPS und Infrarotsensoren best¨¹ckt, um die Produktivit?t der Betriebe zu steigern. Die Systeme der Zukunft, zusammengefasst unter dem Begriff ?Smart Farming?, gehen aber noch einen Schritt weiter: Basierend auf kluger Bildverarbeitung, riesigen Datenmengen und effizientem Maschinenlernen, werden Landmaschinen bald autonom Entscheidungen treffen; sie werden ?intelligent?.

Experten erkennen im Smart Farming ein grosses Potenzial: Laut FAO gehen heute 20 bis 40 Prozent der Getreideernten aufgrund von Sch?dlingen und Krankheiten verloren ¨C trotz Verwendung von rund zwei Millionen Tonnen Pestiziden j?hrlich. Durch intelligente Nutzung von Daten und neuster Technologie k?nnten die Ertr?ge erh?ht und zugleich der ?kologische Fussabdruck deutlich reduziert werden, so die Hoffnung. D¨¹nger, Pestizide, Herbizide und Fungizide k?nnen ¨C basierend auf Daten, wie sie die Drohne in Lindau mit ihren Sensoren sammelt ¨C viel pr?ziser eingesetzt werden. Gespritzt wird nur dort, wo es tats?chlich n?tig ist. Achim Walter geht, basierend auf heute verf¨¹gbaren Studien, davon aus, dass das Sparpotenzial bei ¨¹ber 90 Prozent liegt.

Im Hochdurchsatzverfahren

In der internationalen Smart-Farming-?Gemeinschaft ist die Forschungssta?tion in Lindau mittlerweile ein Begriff. Walter hat dort eine weltweit einzig?artige Versuchsanlage initiiert: die Feldph?notypisierungsanlage (FIP). Herzst¨¹ck ist ein Sensorkopf mit Laser-?Vermessungsger?t, Multispektralkameras, einer Infrarotkamera und zwei Spektrometern. Leise gleitet er an Kevlarseilen, die zwischen vier hohen Masten aufgeh?ngt sind, ¨¹ber ein 100 mal 130 Meter grosses Versuchsfeld mit Hunderten unterschiedlicher Sorten von Weizen, Soja, Mais, Buchweizen und Futtergr?sern. In einem Kontrollraum mit mehreren Bildschirmen steuern die Forschenden den Sensorkopf ¨¹ber elektrische Seilwinden in jede beliebige Position ¨¹ber dem Feld. Dabei produzieren die Sensoren hochaufgel?ste Farbbilder, W?rmebildaufnahmen und Multispektral?bilder, die Einblicke in die Wachstumsprozesse, die Photosynthese und das Abreifeverhalten der verschiedenen Sorten geben. Einzigartig an der aufw?ndigen Anlage: Die Pflanzencharakteristika k?nnen kontinuierlich, ohne Eingriffe ins Feld und praktisch bei jedem Wetter beobachtet werden. Und anders als eine Drohne und deren Rotoren verursacht der aufgeh?ngte Sensorkopf auch keine st?renden Windturbulenzen, welche die Halme und Bl?tter bewegen und so Messungen verf?lschen. Das macht die FIP f¨¹r die Kalibrierung von drohnenbasierten Messmethoden besonders wertvoll.

Die neuen Landarbeiter

Wie der Einsatz von Drohnen in der Landwirtschaft k¨¹nftig aussehen k?nnte, hat ein internationales Team unter der Koordination von Roland Siegwart, ETH-Professor f¨¹r autonome Systeme, im dreieinhalbj?hrigen EU-Projekt ?Flourish? gezeigt. F¨¹r die in Europa wichtigen Zuckerr¨¹benkulturen hat sein Team einen selbstfahrenden Traktor entwickelt, der mit einer Drohne in Kontakt steht. Diese ortet aus der Luft Unkraut auf dem Feld und sendet dem Traktor die exakte Position. Dieser zerdr¨¹ckt daraufhin die Unkr?uter mit hydraulischen Metallstempeln. Bauern w¨¹rden durch einen solchen Roboter entlastet und eine mechanische Unkrautvertilgung gegen¨¹ber einer chemischen trotz Mehraufwand wieder konkurrenzf?hig. ?Flourish? wurde 2018 abgeschlossen. Das System wird nun von ?Deepfield Robotics? weiterentwickelt, einem Unternehmen der Bosch-Gruppe, die am EU-Projekt beteiligt war.

?Drohnen sind ein ideales Werkzeug, um schnell und grossfl?chig ?Daten zum Zustand von Pflanzen zu sammeln?, erkl?rt Siegwart. Die Verarbeitung der Sensordaten, um daraus n¨¹tzliche landwirtschaftliche Anwendungen zu entwickeln, sei aber sehr anspruchsvoll. ?Biologische Systeme sind vielf?ltig und komplex, das erschwert unsere Arbeit.? Zum Beispiel sind in der Schweiz rund 30 Weizensorten mit unterschiedlichen Charakteristiken im Einsatz. Hinzu kommen schwierige Messbedingungen, verursacht durch Schattenw¨¹rfe von Wolken oder Bewegungen durch Winde. Damit autonome Systeme zuverl?ssig funktionieren, sind deshalb grosse Datenmengen, ausgekl¨¹geltes maschinelles Lernen und viel Zeit n?tig. L?ngerfristig sieht Siegwart das Potenzial von Drohnen aber nicht nur in der Daten?erfassung, sondern auch in Feldarbeiten. Ausger¨¹stet mit einem Tank und einer Spr¨¹hvorrichtung, k?nnten autonome Drohnen Fungizide und Pestizide punktgenau auf diejenigen Pflanzen auftragen, welche tats?chlich von Sch?dlingen befallen sind. Um solche und ?hnliche Technologien voranzutreiben, planen Siegwart und Walter die Gr¨¹ndung eines Labors in Lindau, in dem Pflanzenwissenschaftler, Bio?loginnen, Robotiker und Computerwissenschaftlerinnen eng zusammenarbeiten.

Wem geh?ren die Daten?

Mit den grossen Potenzialen des Smart Farming sind auch Risiken verbunden. F¨¹r Nina Buchmann, ETH-Profes?sorin f¨¹r Graslandwissenschaften und Mitautorin des Meinungsartikels von 2017, ist die Frage zentral, wem die erhobenen Daten geh?ren und was damit passiert. ?Die Gefahr der Abh?ngigkeit von einigen wenigen globalen Playern besteht durchaus. Daher sollten m?glichst viele L?nder, darunter auch die Schweiz, Anstrengungen unternehmen, um dem entgegenzu?wirken.? Zudem: Wer tr?gt die Haftung bei Unf?llen mit einer Drohne oder bei Umweltverschmutzungen aufgrund von Fehlentscheidungen autonomer Systeme ¨C der Bauer, der Programmierer oder der Sensorhersteller? Und schliesslich stellt sich unweigerlich die Frage: Steht uns bald der vollautomatisierte Hof ohne Bauer bevor? ?Das ist ganz sicher nicht meine Vision von Smart Farming?, verneint Walter. ?Aber die Digitalisierung k?nnte gerade in der Schweiz dazu beitragen, dass eine kleinr?umige, vielf?ltige und auf Qualit?t ausgerichtete Landwirtschaft auch mit weniger D¨¹ngemitteln und Pestiziden international konkurrenzf?hig bleibt.?

Die Reaktionen der Bauern sind gemischt. Im Rahmen des nationalen Forschungsprogramms 73 ?Nachhaltige Wirtschaft? wurden sie danach befragt, welche Anwendungen aus Praxisperspektive sinnvoll w?ren und wie gross ihre Bereitschaft ist, Roboter und Drohnen als neue Gehilfen auf dem Feld zu akzeptieren. ?Manche haben uns versichert, dass sie eine Drohne ¨¹ber ihrem Feld sofort abschiessen w¨¹rden?, erz?hlt Walter. ?Andere hingegen antworteten: ?Cool, ich fliege in meiner Freizeit sowieso schon mit Drohnen. Wieso nicht gleich die Bilder zur Optimierung meines Ertrags nutzen????