4. Präzisionslandwirtschaft

GIS im präzisen Erntemanagement

Es reicht nicht immer aus, nur Schwankungen einiger Faktoren zu erkennen, um mit der Situation effektiv umgehen zu können. Wenn beispielsweise die Geschwindigkeit der Ausbreitung von Wildkräutern bestimmt werden soll, werden mehr Informationen als nur die Positionen benötigt, an denen Wildkräuter gefunden wurden. Die Feuchte und organische Struktur des Bodens kann innerhalb eines Feldes variieren und die Ausbreitungsrate des Unkrauts beeinflussen.

Bodentest
Bodentest des Phosphor- und Kaliumgehalts und des pH-Werts auf einem Bauernhof in Missouri (USA) (Blau bis rot steht für geringe bis hohe Konzentrationen und azidisch bis alkalisch in Bezug auf den Säuregehalt)
Quelle: Davis, G., Casady, W. and Massey, R., 1998, Precision Agriculture: An Introduction, University of Missouri

Einige Daten wie Bodenfeuchte, Vegetationsdecke und Chlorophyllgehalt können mit Fernerkundung gemessen werden. Weitere Eigenschaften erfordern die Entnahme von Bodenproben und ihre Analyse im Labor. Wenn die Position der entnommenen Proben mit einem GPS aufgezeichnet wird, ist es möglich, eine Bodenkarte des Feldes zu erstellen, die alle genannten Charakteristiken des Bodens zeigt. Das vorangegangene Beispiel zeigt eine Karte eines Feldes, die den Phosphor-, den Kalium- und den Säuregehalt (P, K, pH) zeigt.



Wenn Informationen geographisch auf ein Koordinatensystem projeziert werden, können sie in GIS-Schichten überführt und von der GIS-Software mit anderen Schichten kombiniert werden, um mehr Information über die Situation auf dem Feld zu erhalten. (Wenn Sie mehr über ein GIS erfahren möchten, klicken Sie hier).

Frage: Schauen Sie sich die vorangegangenen Bilder an. Können Sie Beziehungen zwischen den drei Aufnahmen erkennen und erklären? Beeinflussen Phosphor-, Kalium- und Säregehalt sich gegenseitig?

Durch die Nutzung geeigneter Daten ist es mit GIS möglich, bestimmte Prozesse, die durch diese Daten beeinflusst werden, zu modellieren und Vorhersagen für die Zukunft zu geben. Zum Beispiel kann durch die Verknüpfung von Boden-, Vegetations- und meterologischen Daten eine Prognose der potentiellen Ertragsmenge eines Feldes getroffen werden, unter der Annahme, dass es keine weiteren Einflussfaktoren gibt. Mit diesen Modellen können problematische Bereiche eines Felds entdeckt, die Ursache ermittelt und geeignete Behandlungsmethoden eingesetzt werden, um das Problem zu beheben.

Wir haben gesehen, dass Fernerkundungsdaten, wie etwa Pflanzenpopulationsdaten, geeignet sind, eine Einschätzung über Ernteerträge zu geben. Benutzt man ein GIS, so sind zwar zusätzliche Informationen (für die einzelnen Schichten) nötig, aber es kann dann eine genauere Aussage bezüglich der Erträge getroffen werden, und diese Erfahrungen können auch für zukünftige Prognosen genutzt werden.

Präzisionslandwirtschaft nutzt Fernerkundungsdaten mit hoher räumlicher Auflösung. Diese Daten werden geographisch referenziert, normalerweise mittels GPS. Mit diesen Daten können potentielle Probleme an bestimmten Positionen des Feldes entdeckt und die passenden Behandlungsmethoden angewandt werden (zum Beispiel die kontrollierte Applikation von Düngemitteln oder Pestiziden mit dem Variable Rate Treatment (VRT)). Wenn Fernerkundungsdaten mit weiteren Daten (Bodenkarten, klimatischen Daten, etc.) kombiniert werden, ist es möglich, diese in einem GIS zu nutzen und Modelle zu entwickeln, die neue Parameter mit hoher Exaktheit bestimmen lassen, zum Beispiel die Ertragsmenge.