Perfekte Düngung mithilfe des Smartphones Montag, 19. August 2019

(Osnabrück, 19. August 2019) ?Wenn das klappt, k?nnte die App-Anwendung eine echte Innovation und Hilfe für Landwirte sein“, sagt Prof. Dr. Hans-Werner Olfs. Der Wissenschaftler forscht seit rund zwei Jahren mit seinem Team an einer App, die durch optische Verfahren die Zusammensetzung von Mischdünger erkennt und entsprechende Empfehlungen für dessen Ausbringung gibt. Unterstützt werden sie dabei vom Landtechnikhersteller Amazonen-Werke Dreyer GmbH & Co KG sowie den Sensorik-Spezialisten des Osnabrücker Unternehmens iotec GmbH, dessen Gründer selbst Absolventen der 欧洲体育在线_欧洲冠军联赛-投注*直播 sind.

Mischdünger besteht aus einzelnen N?hrstoff-Komponenten, die sich Landwirte individuell beim Landh?ndler mischen lassen k?nnen. Das Problem bei diesen vielf?ltigen Düngermischungen: Es existieren keine Einstellwerte für den Düngerstreuer. Diese Einstellwerte sind wichtig, um eine optimale Verteilung des Düngers auf dem Feld zu gew?hrleisten. ?Die einzelnen Düngemittel-K?rner unterscheiden sich in ihrer jeweiligen Form, H?rte, Gr??enverteilung und dem Gewicht. Die Geschwindigkeit der rotierenden Scheiben beim Zentrifugal-Düngerstreuer und der Punkt, an dem der Dünger auf die Streuscheibe f?llt, muss vor dem Düngen so eingestellt werden, dass die einzelnen N?hrstoffe gleichm??ig auf dem Feld verteilt werden“, erkl?rt Olfs. Genau diese Aufgabe soll die im Projekt entwickelte App ?Optiblend“ übernehmen. Eine zweite Anwendung soll dem Landh?ndler au?erdem bereits beim Mischen Empfehlungen zur Eignung verschiedener Mineraldüngerkomponenten geben.

Feldversuch zeigt: App muss unterschiedliche Lichtverh?ltnisse lernen

In der Praxis soll es dann sp?ter so aussehen: Der Landwirt legt in und neben der Fahrspur Streumatten aus, auf die der Dünger f?llt. Dann fotografiert er mit seinem Smartphone die Matten. Die App analysiert nun zum einen die Menge des Düngers, zum anderen den Anteil und die Verteilung der einzelnen Dünger-Komponenten. Olfs: ?Ist die N?hrstoffverteilung schlecht, sagt die App, wie die Einstellungen am Düngerstreuer ver?ndert werden sollten, sodass die Verteilung gleichm??iger wird. Das ist die optimale L?sung.“

Im Juni hat Anne Friederike Borchert, wissenschaftliche Mitarbeiterin im Projekt, mit ihrem Team verschiedene Düngermischungen im Feld gestreut und dabei umfangreiches Bildmaterial gesammelt. Mit diesen Aufnahmen "trainieren" die Spezialisten von iotec nun die App für den Praxiseinsatz. ?Bei optimalen Lichtverh?ltnissen hat die App bereits eine Treffsicherheit von knapp 90 Prozent. Unter Praxisbedingungen erreichen wir diese Treffsicherheit leider noch nicht. Das Problem: ?ndern sich die Lichtverh?ltnisse, weil zum Beispiel die Sonne tief steht und Schatten auf die Düngerk?rner f?llt, hat die App Schwierigkeiten, die einzelnen Komponenten richtig zu erkennen.“ Wichtige Erkenntnisse, damit die Software weiter verbessert werden kann.

Borchert wertet nun die eingesammelten Düngerstreuproben in den Laboren am Campus Haste der 欧洲体育在线_欧洲冠军联赛-投注*直播 Osnabrück aus, um zu sehen, bei welchen Einstellungen des Düngerstreuers die N?hrstoffverteilung optimal war. Alle gesammelten Daten aus den Streuversuchen sowie über 12.000 Bilder der einzelnen Düngerkomponenten und physikalische Werte, die die Amazonen-Werke zur Verfügung gestellt haben, flie?en in einer Datenbank zusammen, aus der die künstliche Intelligenz lernt. ?Anfangs war ich sehr skeptisch, ob das überhaupt m?glich ist“, gesteht Olfs, ?aber ich bin positiv überrascht.“

Das Forschungsprojekt wird vom Bundesministerium für Ern?hrung und Landwirtschaft mit knapp 260.000 Euro gef?rdert. Ende des Jahres soll eine erste praxiserprobte Betaversion der App fertig sein.

Ausführlichere Informationen zum Thema finden Sie au?erdem hier:
Film von den ersten Streuversuchen auf dem Feld

Artikel im Hochschulmagazin WIR (Seite 14)

Weitere Informationen
Fakult?t Agrarwissenschaften und Landschaftsarchitektur
Prof. Dr. Hans-Werner Olfs
Telefon: 0541 969-5135        
E-Mail: h-w.olfs@hs-osnabrueck.de

Von: Julia Gravenstein