Projekt

Prof. Dr. Matthias Pietsch (FB1) Forschungsprojekt

Farming 4.0 im Grünland: Nachhaltige Nutzung und Erhöhung der Biodiversität durch Einsatz von Unmanned Aerial Vehicles (UAVs)

Durch ihre Strukturvielfalt und die zeitlich gestaffelten Blühabfolgen haben Grünlandökosysteme nicht nur einen hohen ästhetischen Wert, sondern bieten auch Lebensräume für zahlreiche Tierarten. Artenreiche Grünländer der FFH-Lebensraumtypen 6510 (Magere Flachland-Mähwiesen) und 6440 (Brenndolden-Auenwiesen) haben ebenso wie ihre charakteristischen Tier- und Pflanzenarten in den letzten Jahrzehnten enorme Bestandsrückgänge erlebt und sind heute in ihrem Erhalt stark gefährdet. Um diesem negativen Trend entgegenzuwirken, ist ergänzend zu den klassischen Instrumenten des Naturschutzes auch die Erprobung neuartiger, innovativer Ansätze erforderlich.

Wiesenbrüter

Wiesenbrüter haben in den letzten Jahrzehnten enorme Bestandsrückgänge erlebt und sind heute in ihrem Erhalt stark gefährdet. Um dem Erhalt von Wiesenbrütern und der landwirtschaftlichen Nutzung gerecht zu werden, wird als übergeordnetes Ziel des Projektes die Entwicklung eines intelligenten teilflächenspezifischen Managementtools unter Einsatz von UAVs (Unmanned Aerial Vehicles) als Beitrag zu Smart Farming im Grünland angestrebt. Hierzu sollen die Niststandorte mittels UAV und Wärmebildkamera detektiert und die Koordinaten auf die Mähmaschine übertragen werden, um diese bei der Mahd aussparen zu können. Weiterhin sollen die brütenden Vögel auf ihre Störempfindlichkeit gegenüber des UAVs geprüft werden. Hierzu soll die Herzschlagfrequenz als Indikator für Stress mit gängigen Freilandmethoden gemessen werden und mit anderen Ereignissen (z. B. Greifvogel, Mensch & Maschine) verglichen werden.

Neben der Überprüfung der Praxistauglichkeit dieses Ansatzes werden zudem erstmalig die relevanten Geschäftsprozesse und Informationsflüsse für eine Digitalisierung in der Grünlandnutzung ermittelt. Diese bilden die Grundlage für die Entwicklung von Big Data- und Cloud-Lösungen, die als Basis für eine Echtzeitübertragung auf Landwirtschaftsmaschinen dient. So soll perspektivisch bspw. die in einigen Regionen durchgeführte, sehr zeit- und kostenintensive Praxis, Niststandorte von Wiesenbrütern zu suchen, erleichtert werden und die Markierung per Hand zur Aussparung bei der Mahd, ersetzt werden.

Vegetation

Um dem Erhalt von artenreichem Grünland und der landwirtschaftlichen Nutzung gerecht zu werden, wird als übergeordnetes Ziel des Projektes die Entwicklung eines intelligenten teilflächenspezifischen Managementtools unter Einsatz von UAVs (Unmanned Aerial Vehicles) als Beitrag zu Smart Farming im Grünland angestrebt. Landschaftsindikatoren, die Rückschlüsse auf die Qualität bzw. den Erhaltungszustand der Grünlandbestände zulassen (z. B. Strukturvielfalt, Artenvielfalt, Blütenreichtum) sollen ebenso wie Wiesenbrüterhabitate gezielt aus Fernerkundungsdaten (RGB-, Multispektral- und Thermalsensoren) detektiert und mit ground-truth-Daten abgeglichen werden, um daraus eine teilflächenspezifische Grünlandnutzung abzuleiten.

Durch den Einsatz von UAVs kann Aufwand und Nutzen beim Grünlandmanagement optimiert und damit gleichzeitig eine Verbesserung der ökonomischen Situation von Grünlandbetrieben erreicht werden.