17. Juni 2020
IoT-Plattform für Land und Forst
Die Idee des Bodenschmiedefinalisten Farmalyzer
Das Start-Up Agvolution.com entwickelt die digitalisierte und prozessbasierte IoT-Plattform Farmalyzer, die Daten von Satellit, Boden und Maschinen in direkt nutzbare Informationen zur Bestimmung der optimalen speziellen Intensität landwirtschaftlicher Produktionseinheiten wandelt, beispielweise für die standortspezifische Ausbringung von Düngemitteln und Bewässerungsmengen.
Während des Live-Pitchs im Juni 2020 hatten Jury und Zuschauer Gelegenheit, den Finalisten Fragen zu stellen. Da längst nicht alle Nachfragen live beantwortet werden konnten, baten wir die Finalisten im Nachgang um weitere Informationen. Im Folgenden finden Sie das Live-Pitch-Video sowie die Antworten von Mitgründer und CEO Andreas Heckmann.
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In welcher Form werden die Daten für den Landwirt aufbereitet und welchen Aufwand muss er betreiben, um die Daten auch wirklich nutzen zu können?
Konkreter Zeitaufwand für die Landwirtin bzw. den Landwirt entsteht nur bei dem einmaligen Ausbringen der Sensoren pro Saison, wobei maximal pro Sensor 15 Minuten nach unserer Erfahrung mit Kunden benötigt wird. Wir bieten ferner ein Einbringwerkzeug an, womit auch eine maschinelle Einbringung z.B. mit dem Dreipunkt des Traktors möglich ist.
Wirkliche Entscheidungshilfen können dann entstehen, wenn Kosten und Leistungen dem Entstehungszeitpunkt bzw. dem Entstehungsort zugeordnet werden können. Hierzu ist die Verschmelzung von Fernerkundungsdaten mit Maschinendaten, punktuell gemessenen Mikroklimadaten und Bilddaten von Satelliten entscheidend. Durch diese automatisierte Verschmelzung erhalten Nutzerinnen und Nutzer ein permanentes Monitoring der Bedingungen auf dem Feld und der einzelnen Teilflächen.
Ein Beispiel für eine Entscheidungshilfe wäre die Applikation von Stickstoffdünger im Getreide: Durch den Farmalyzer wird nicht nur die Pflanzenbiomasse, sondern der relevante Kornertrag frühzeitig in der Saison vorhergesagt. Daran orientiert wird gleichzeitig, tagesaktuell neben dem N-Bedarf die Verfügbarkeit an Bodenstickstoff und die N-Aufnahmefähigkeit der Pflanze bestimmt. Denn durch die Mikroklimasensoren wird dies erstmal angepasst für einzelne Flächen und damit viel genauer als bisher möglich.
Wie kommuniziert der Farmalyzer mit den Landmaschinen? Wäre die einheitliche agrirouter API ein guter Ansatz?
Ja genau, wir passen uns an ISO-XML bzw. den Agrirouter an. Aber auch andere Ausgabeformate sind möglich, weil der Farmalyzer ein offenes System ist.
Wo sehen Sie die USP’s des Farmalyzers im Vergleich zu anderen Systemen am Markt mit ähnlichen Leistungsumfängen?
Mehrere Punkte:
- Unabhängigkeit und offene Standards – “Aus der Landwirtschaft für die Landwirtschaft.”
- energieautarkes, kosteneffizientes und weltweit nutzbares Funksensornetzwerk
- direkte Integration offener Daten
- kosteneffiziente Lösung, niedrige Anschaffungekosten und frühzeitiger ökonomischer Nutzen
- prozessbasierte Entscheidungshilfen basierend auf der Kombination von In-situ-Felddaten, Wetter-, Maschinendaten und Bildanalyse (Satelliten, Drohnen usw.) für Software und eigene IoT-Plattform für den Betrieb von Funksensoren und für die Überschneidung anderer Datenquellen (z. B. Satellitendaten).
- ein vollwertiges GIS-Programm für die Landwirtschaft: Kartierung Maschinendaten, Biomasse, Wasser, Düngemittel, Aussaat, CO2, Kosten und Risiko
- API-Schnittstelle für andere Farm-Management-Lösungen
- ökonomische und ökologische Optimierung der betrieblichen Prozesse und des Ressourcenverbrauchs
- Lösungen für die Zukunft: Climate-Smart-Agriculture (CSA) und CO2-Bilanzierung
Ist es bereits möglich dieses System in Osteuropa (auf Large Scale Farmen) anzuwenden?
Das ist möglich. Sowohl die Fernerkundung (Satelliten, Öffentlich Daten) als auch die IoT-Sensornetzwerke stehen nach Ersteinrichtung international zur Verfügung. Die Funksensornetzwerke funktionieren autark und können über einen beliebigen Internetanschluss mit dem Farmalyzer verbunden werden. In Regionen ohne Internet ist eine Anbindung über Satellitenkommunikation möglich.
Wie sorgt ihr dafür, dass die Daten aus verschiedensten Geräten unterschiedlicher Hersteller harmonisiert und damit aggregiert auswertbar werden? Wie löst ihr das Schnittstellenproblem? Was macht ihr anders als die Konkurrenz?
Siehe oben: Wir passen uns an die einzelnen Hersteller an aber vor allem an den ISOBUS-Standard. Hier arbeiten wir eng mit Technikpartnern zusammen, die Lösungen für das Schnittstellenproblem erarbeitet haben. Hier wird es zum Marktstart auch die Möglichkeit geben, über unser IoT-Telemetriemodul mit ISOBUS-fähigen Maschinen zu kommunizieren.
Zum Beispiel, um PSM-Aufträge zu bearbeiten und direkt die lokalen Wetterdaten oder die Hangneigung bei der Herbizidausbringung zur Dokumentation im Auftrag zu speichern. So entsteht eine Arbeitserleichterung für Nutzerinnen und Nutzer.
Wie lange läuft das System mit einer Batterieladung? Wird die Batterie auch per Sonne geladen?
Es ist explizit keine Batterie verbaut, um einen energieautarken Betrieb ohne Batteriewechsel und ganzjährig auch bei Minustemperaturen zu ermöglichen. Hierzu nutzen wir hochleistungsfähige Solarzellen und haben ein intelligentes Energiemanagement in den elektronischen Komponenten entwickelt und implementiert.
Wie passt diese IoT-Plattform in die bereits sehr große Sensorik-Start-Up-Landschaft?
Es ist wichtig, hierzu noch einmal die Herausforderung klar zu benennen, weil dies häufig immer noch unklar ist, und sich nur daraus dann auch eine Lösung skizzieren lässt. Im Ackerbau gibt es eine enorme räumliche (innerhalb eines Schlages, auch in Deutschland) und zeitliche (von Saison zu Saison) Variabilität in den Erträgen, selbst an Gunststandorten. Diese Variabilität nimmt im Kontext des Klimawandels zu, wie das Jahr 2018 gezeigt hat. Dadurch entsteht auf der einen Seite ein erhöhtes Anbaurisiko, aber gleichzeitig kann durch die stärkere Ausnutzung dieser räumlich-zeitlichen Unterschiede die Profitabilität und Ökoeffizienz eines Betriebs erhöht werden.
Unsere Antwort auf diese Herausforderung ist der Farmalyzer, zu dem eben auch eine IoT-Plattform gehört. Es ist ein integratives System, welches während der Saison Managementempfehlungen (zeitlich) für eine sehr hohe räumliche Auflösung (z.B. pro Teilfläche) liefert. Die Empfehlungen werden in einer App und in Dateiformaten von landwirtschaftlichen Maschinen lesbar zur Verfügung gestellt.
Über Fernerkundung wird der Pflanzenbestand oberirdisch und über Mikroklimasensoren die Bedingungen im Boden und im Pflanzenbestand permanent erfasst. Insbesondere die Ressourcenverfügbarkeit im Boden im Kontext des Pflanzenbedarfs und der Pflanzenaufnahmefähigkeit wird durch dieses Monitoring bestmöglich erfasst und mit unserer hybriden KI zu Entscheidungshilfen für die Bewirtschaftung umgesetzt.
Gerade dieses Zusammenspiel Pflanze-Umwelt-Management wird häufig übersehen, ist aber grundlegend, wenn man Pflanzenwachstum verstehen und prognostizieren will. Zu den konkreten Outputvariablen verweisen wir auf die untenstehende Frage 8 . Dieser komplexe Ansatz ist bei uns skalierbar, benutzerfreundlich und preisgünstig umgesetzt, so dass es sich für die Landwirtin bzw. den Landwirt frühzeitig rechnet.
Wir beantworten gern detaillierte Fragen zur Technik und auch unserem Partnerprogramm mit Landwirtinnen und Landwirten unter: contact@agvolution.com
Welche Parameter werden modelliert – pflanzenbauliche und/oder ökonomische?
Beides. Konkret werden folgende Outputvariablen in der Saison prognostiziert:
1. Ertrag (kg/ha)
2. Wassernutzungseffizienz (Ertrag bzw. Euro/Wasserangebot)
3. Stickstoffdüngung und Nutzungseffizienz (Ertrag bzw. Euro /N-Dünger)
4. Nitrat-Auswaschung (kg/ha)
5. Kohlenstoffbilanz (CO2 Equivalent pro Maßnahme)
6. Energieeffizienz (Ertrag bzw. Euro pro Liter Diesel)
Sie haben gesagt, dass die Feuchte im Boden gemessen wird, wird auch die Temperatur in den verschiedenen Tiefen gemessen?
Ja, sowohl Temperatur als auch Bodenfeuchte. Tiefen sind standardmäßig bei 10cm, 30cm, und 60cm. Da unsere Hardware modular aufgebaut ist, können diese Tiefen je nach Boden und Anwendung variiert oder auch erweitert werden, um beispielsweise auch den Bereich bis 90 cm Tiefe zu messen.
Welche Rolle spielen hyperspektrale Daten?
Wir beschäftigen uns im Forschungsumfeld mit hyperspektralen Daten. Hyperspektrale Daten werden zukünftig auch über Satelliten zur Verfügung stehen. Allerdings gibt es hierbei offene Fragen und der mögliche Mehrwert hyperspektraler Bilder im Vergleich zu einem RGB- oder Multispektralbild ist aus unserer Sicht nicht gegeben.
Ein erheblicher Teil des ertragsbildenden Prozesses findet im Boden ab. Mit rein-optisch operierenden Systemen, egal ob hyper- oder multispektral, gelangen Sie damit schnell an Ihre Grenzen.
Die Erhebung hochauflösender oder hyperspetraler Daten ist mit einem enormen zeitlichen und monetären Aufwand verbunden. Bisher sind solche Systeme aus unserer Sicht nicht für die praktische Landwirtschaft ausgereift. Start-Ups wie HAIP arbeiten bereits an Lösungen für Forschung, Beratung und Dienstleister.
Wie achten Sie darauf, dass unterschiedliche Böden mit verschiedener Zusammenstellung von beispielsweise Humus und Bodenkohlenstoff richtig ermessen werden?
Humus und Bodenkohlenstoff sind wichtige Faktoren, um das pflanzenbauliche Potential des jeweiligen Standortes zu berücksichtigen. Sie dienen uns als Eingangsparameter für unsere Modellierung, insbesondere im Zusammenhang mit der räumlichen und zeitlichen Quantifizierung der Stickstoff- und Kohlenstoffdynamiken.
