Erste Ergebnisse des Obstbau-Digitalisierungsprojekts »SAMSON« auf dem Digital-Gipfel 2023 der Bundesregierung in Jena
Sensorbox und mobile Messstäbe zur präzisen Erhebung von Baum- oder
Flächen-spezifischen Daten – die Grundlage für eine zukünftig optimierte
Bewirtschaftung von Obstanbauflächen mittels Digitalisierung und
Automatisierung
Am 20. und 21. November 2023 findet in Jena der Digital-Gipfel der
Bundesregierung mit dem Jahresschwerpunktthema »Digitale Transformation in
der Zeitenwende. Nachhaltig. Resilient. Zukunftsorientiert.« statt. Neben
Bundeskanzler Olaf Scholz und den ausrichtenden Bundesministern Dr. Robert
Habeck (Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz, BMWK) und Dr.
Volker Wissing (Bundesministerium für Digitales und Verkehr, BMDV) werden
zahlreiche weitere Bundesministerinnen und -minister sowie hochrangige
Vertreterinnen und Vertreter aus Wirtschaft, Wissenschaft und
Zivilgesellschaft erwartet.
Am Montag, 20. November 2023 ab 10:00 Uhr geht es im Themenkontext
»Nachhaltige digitale Transformation in landwirtschaftlichen
Wertschöpfungsketten« um vier Projekte aus dem Forschungsförderprogramm
des Bundesministeriums für Ernährung und Landwirtschaft (BMEL)
»Zukunftsbetriebe und Zukunftsregionen«, die zeigen, wie die digitale
Transformation in der Landwirtschaft und entlang der nachgelagerten
Branchen der landwirtschaftlichen Wertschöpfungskette nachhaltig
vorangetrieben werden kann.
Das Forschungsprojekt »Smarte Automatisierungssysteme und -services für
den Obstanbau an der Niederelbe«, kurz »SAMSON«, ist eines dieser vier
Projekte, im Rahmen dessen ein neuer »Zukunftsbetrieb« im Alten Land in
Norddeutschland entstehen soll.
Stellvertretend für die SAMSON-Verbundpartner Hochschule für Angewandte
Wissenschaften HAW Hamburg, hochschule 21, Buxtehude, und Technische
Universität Hamburg sowie den Obstbauversuchsring des Alten Landes e.V.
(OVR) präsentiert Projektleiter und -koordinator Benjamin Schulze vom
Fraunhofer-Institut für Fertigungstechnik und Angewandte Materialforschung
IFAM in Stade während eines Speed Geekings die ersten FuE-Ergebnisse und
steht den Teilnehmenden für fachlichen Austausch sowie Diskussion zur
Verfügung.
Im Mittelpunkt stehen dabei eine eigens entwickelte, am Schlepper
montierbare Sensorbox sowie mobile Messstäbe zur präzisen Erhebung von
Baum- oder Flächen-spezifischen Daten, die die Grundlage für eine
zukünftig optimierte Bewirtschaftung von Obstanbauflächen mithilfe von
Digitalisierung und Automatisierung bieten. Besondere Bedeutung im Kontext
der praxisorientierten Forschungs- und Entwicklungsarbeiten mit Fokus auf
den Apfelanbau hat der direkte fachliche Austausch mit Obstbaubetrieben
sowie Beratungseinrichtungen vor Ort.
Digitale und automatisierte Lösungsansätze für aktuelle Herausforderungen
im Obstanbau
Qualität und Quantität der Apfelernte hängen von vielen Faktoren ab, wie
beispielsweise Klima, Baumschnitt, Vorjahresertrag sowie
Nährstoffverfügbarkeit. Durch die Komplexität dieser Wechselbeziehungen
kann es für den Anbauenden eine Herausforderung werden, Obstanbauflächen
optimal zu verwalten und zu bewirtschaften – insbesondere im Hinblick auf
die Zukunft mit weiteren Anforderungen durch Klimawandel und
Fachkräftemangel.
Das Projekt SAMSON bietet hierfür Lösungsansätze. Es umfasst die
Erforschung und Entwicklung intelligenter Automatisierungssysteme und
-dienste, die den gesamten Obstanbau überwachen und saisonale Daten
sammeln. Im Anschluss unterstützen diese datenbasierten Ergebnisse bei
Entscheidungen für eine zukünftige Bewirtschaftung der Obstanbauflächen.
Hierbei steht im Vordergrund, den nachhaltigen Einsatz von Ressourcen im
Obstanbau zu verbessern: saisonale Erntedaten wie Wachstum, Alternanz,
Ernteergebnis, Wassereinsatz sowie Behandlungsmaßnahmen werden analysiert.
Ziel ist es, datengestützte Einzelempfehlungen bis hin zur Behandlung des
individuellen Obstbaums abzuleiten, zum Beispiel bei dem Einsatz von
Pflanzenschutzmitteln.
Smarte Automatisierungssysteme und -services des Projekts SAMSON können
die Obstproduzenten unterstützen: die gesamte Anbaufläche wird überwacht
und saisonübergreifende Kennzahlen über Ertrag, Qualität, Schädlingsbefall
und Behandlungsmaßnahmen werden interaktiv auf mobilen Endgeräten
angezeigt. So lässt sich eine effiziente und nachhaltige Bewirtschaftung
erreichen.
Sensorbox – Die erste Entwicklung
Die Forschenden des Fraunhofer IFAM in Stade haben ein Multi-Sensorsystem,
die sogenannte »Sensorbox«, für die Datenaufnahme in den Obstanlagen
aufgebaut,
welches über die klassische Dreipunktaufnahme an jeden Schlepper montiert
werden kann. In diesem Aufbau ist Sensorik zur Erfassung von Kamerabildern
und präzisen GPS-Signalen integriert. Auf Grundlage der Bilddaten werden
Künstliche Intelligenz- (KI-) Systeme zur Detektion von beispielsweise
Schädlingsbefall entwickelt. Durch die GPS-Signale lassen sich die
gesammelten Informationen einem Einzelbaum zuordnen. Zusätzlich werden in
der Sensorbox verschiedene dreidimensionale Laserscanner (LiDAR) erprobt,
die helfen können, ein dreidimensionales Abbild des Obstbaums zu
erstellen.
Die Sensorbox ist dabei so konzipiert, dass sie bei üblichen Arbeiten und
normalen Fahrgeschwindigkeiten in der Obstbaufläche mitgenommen werden
kann und dort parallel sowie automatisiert Daten der Obstbäume erhoben
werden können.
Von der Datenerhebung über die systematische Datenablage und den digitalen
Zwilling bis zur praktischen Handlungsempfehlung
Mit dem Sensoraufbau wurden bereits während der Blütephase im Mai 2023
erste Datensätze im Alten Land gesammelt. Seit der Blütephase 2023 konnte
auf dem Obstbauversuchsbetrieb der Landwirtschaftskammer Niedersachsen und
einem weiteren regionalen Praxisbetrieb in regelmäßigen Versuchsreihen zur
Begleitung der Vegetationsphasen bereits eine große Datenmenge gesammelt
werden.
Für eine eindeutige Zuordnung der erhobenen Sensordaten aus der Sensorbox
zu den jeweiligen Flächen und einzelnen Bäumen wird an der Entwicklung
einer Softwarelösung gearbeitet, die in Zusammenarbeit mit einem mobilen
Messstab genutzt werden kann, um die Anbauflächen präzise einzumessen. Die
Obstbauexpertinnen und -experten des Obstbauversuchsringes des Alten
Landes e.V. testen diese speziell für den Kernobstanbau entwickelte Lösung
in der Praxis und decken dabei weitere Anwendungspotenziale, wie
beispielsweise die Einmessung von Bewässerungs- und Drainageleitungen,
auf.
Die Forschenden der Hochschule für Angewandte Wissenschaften HAW Hamburg
haben zudem ein erstes Datenmodell entwickelt, welches die strukturierte
Ablage aller Daten und Informationen gewährleistet. Vergleichbar mit dem
Ordnersystem eines Computers oder eines Aktenschrankes werden die
automatisiert erhobenen Daten gemäß einer systematischen Vorgehensweise
abgelegt und bereitgestellt. Die daraus resultierenden Datenbanken
enthalten Kenntnisse über die Beziehungen der Datenpunkte zueinander und
bieten das Potenzial zum effizienten Einsatz von Algorithmen und Methoden
der Künstlichen Intelligenz (KI). Die systematische Ablage aller
anbaurelevanten Informationen stellt das Rückgrat des Digitalen Zwillings
dar, sodass darauf aufbauend Vorhersagemodelle, Handlungsempfehlungen und
automatisierte Dokumentationsarbeiten abgeleitet werden können.
Ausblick
Auf Basis der Datenerhebung während der Vegetationsphasen der Saison 2023
befassen sich die Forschenden zum einen mit der Optimierung der Sensorbox
und zum anderen mit der Auswertung der Daten sowie dem intensiven Training
der KI-Modelle. Für die Saison 2024 stehen zwei Sensorboxen mit
unterschiedlichen Sensorbestückungen zur Verfügung, die kontinuierlich auf
dem Zukunftsbetrieb SAMSON und bei weiteren interessierten Obstproduzenten
eingesetzt werden. Zudem können sich die Teilnehmenden der im Januar 2024
angebotenen Workshops im Alten Land über den Einsatz präziser GPS-Systeme
sowie die Funktionsweise und den praktischen Einsatz nicht nur von mobilen
Messstäben sondern auch der Sensorbox informieren.
Auftraggeber
Das Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft (BMEL) fördert das
Forschungsprojekt »Smarte Automatisierungssysteme und -services für den
Obstanbau an der Niederelbe« (»SAMSON«; Förderkennzeichen: 28DE201B21).
Die Laufzeit des Projekts beträgt drei Jahre und endet im Dezember 2025.
Im Namen aller Projektpartner bedankt sich das Fraunhofer IFAM bei dem
Bundesministerium für die Förderung sowie bei der Bundesanstalt für
Landwirtschaft und Ernährung (BLE) als Projektträger für deren
Unterstützung.
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