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Precision Farming: Wie smarte Prozesse die Landwirtschaft verändern

Auch die Landwirtschaft entdeckt zunehmend das gewaltige Potenzial der Digitalisierung: Mit Precision Farming gewinnen Ackerbau und Viehzucht an Effizienz und sparen zugleich Ressourcen. Das nutzt auch dem Klima und der Umwelt.

Längst haben auf dem Acker und im Stall moderne Produktionsmethoden und -technologien Einzug gehalten. Innovative Familienbetriebe organisieren sich heute nach den Prinzipien des Precision Farming. Sie setzen damit auf eine innovative „teilflächenspezifische“ Bewirtschaftung, Agilität und komplexe Datenmodelle. So bleiben sie in einem herausfordernden wirtschaftlichen Umfeld gegenüber größeren Anbietern wettbewerbsfähig und besetzen geschickt Marktlücken.

Die immer strengeren Grenzwerte des Gesetzgebers für Düngemitteleinsatz, Lärm und andere Emissionen treiben Modernisierung und Digitalisierung zusätzlich voran. Der Mangel an qualifizierten Arbeitskräften bringt ein zusätzliches Momentum in diese Entwicklung.

Weitere externe Effekte kommen hinzu, wie etwa der jährliche Rückgang der weltweiten Agrarflächen bei gleichzeitigem Anwachsen der Weltbevölkerung und steigende Energiepreise. Weltweit ist die landwirtschaftliche Nutzfläche geschrumpft: laut Angaben der Vereinten Nationen seit Beginn des 21. Jahrhunderts bereits um mehr als 90 Millionen Hektar. Die gute Nachricht: Die Agrarwirtschaft wird immer leistungsfähiger.

Das Bundesministerium für Landwirtschaft und Ernährung unterstützt diese Entwicklung mit dem Bundesprogramm „Digitalisierung in der Landwirtschaft“.

Inhaltsverzeichnis

Was ist Precision Farming?

Precision Farming oder Precision Agriculture (auf Deutsch: Präzisionslandwirtschaft) ist ein Konzept der modernen Landwirtschaft. Es nutzt digitale Technologien, Prozesse und Managementmethoden, um Maschinenstunden und Arbeitskraft möglichst sparsam und schonend einzusetzen, aber auch andere Ressourcen wie Wasser sowie Dünge- und Pflanzenschutzmittel.
Zentrales Merkmal der Präzisionslandwirtschaft ist eine punktgenaue teilflächenspezifische Bewirtschaftung. Dafür werden konstant Daten erhoben und ausgewertet, zum Beispiel zur Bodenerosion oder Tierbewegungen für einzelne Flurstücke. Dies soll dabei helfen, Abläufe besser zu vernetzen und Ressourcen zu sparen. Gibt es beispielsweise witterungsbedingte Verzögerungen im Reifeprozess, werden Mähdrescher und andere Erntemaschinen zunächst an andere Einsatzorte dirigiert.
Werkzeuge des Precision Farming sind beispielsweise Drohnen, die Nutzflächen aus der Luft abfilmen, um das Pflanzenwachstum zu kontrollieren oder die Böden genauer zu kartieren.
Zudem kommen GPS-geführte Landmaschinen zum Einsatz, die es erlauben, sensorgestützt bestimmte Arbeitsschritte zu automatisieren. Dies erhöht nicht nur die Präzision – etwa bei der optimal angepassten Gabe von Dünge- oder Pflanzenschutzmitteln. Es spart auch Ressourcen und befreit Mitarbeitende von monotonen und besonders anstrengenden Arbeiten.
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Precision Farming vs. Smart Farming und Digital Farming

Precision Farming ist eine auf Teilflächen bezogene Weiterentwicklung des Smart Farmings. Precision Farming betrachtet also alle relevanten Daten mit Bezug auf einzelne Flurstücke, die zu bewirtschaften sind – auch entlang der gesamten Produktionskette mit Lieferanten und zu Auftragnehmern.
So kann ein Lohnunternehmen beispielsweise seine Maschinen und sein Personal datengestützt zielgenauer disponieren; oder Meiereien und Mühlen Aufträge schneller und verzögerungsfrei abarbeiten.
Smart Farming hingegen bedeutet übergreifend, dass im gesamten landwirtschaftlichen Betrieb möglichst viele Informationen vernetzt gesammelt sowie anschließend ausgewertet und genutzt werden. Hierfür vernetzt ein Betrieb Sensoren und Aktoren über das Internet of Things miteinander und sammelt deren erfasste Daten zentral, um sie anschließend auszuwerten.
Dabei arbeitet Smart Farming mit sehr großen, verknüpften Datenmengen. Die Bandbreite der Quellen reicht von Satellitendaten und hochauflösenden dreidimensionalen Bodenkarten bis hin zu wissenschaftlichen Datenbanken von Forschungsinstituten, etwa über das Wachstumsverhalten bestimmter Pflanzenarten auf bestimmten Böden.
Aber auch langjährige Ertragskarten kommen hier zum Einsatz; oder mittels künstlicher Intelligenz (KI) erstellte Projektionen, um landwirtschaftliche Flächen bis hinunter zur einzelnen Pflanze optimal nutzen zu können. Dabei werden häufig Karten unterschiedlicher Herkunft übereinandergelegt („Map-Overlay-Verfahren“), um neue Informationen für den Einsatz im Precision Farming zu gewinnen. Smart Farming ergänzt Ackerbau und Viehzucht durch digitale Technologien und ist daher auch unter dem Begriff Digital Farming bekannt.
Die Überschneidungen zwischen den Begriffen Precision Farming und Smart Farming beziehungsweise Digital Farming sind fließend. Daher werden sie häufig verwechselt oder auch irrtümlich gleichgesetzt.
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Ein weiterer übergeordneter Begriff in diesem Zusammenhang ist Landwirtschaft 4.0. Dieser beschreibt im Agrarsektor wiederum komplexere digitale Systeme, in denen – analog zur Industrie 4.0 – Maschinen, IoT-Geräte, Cloud-Technologien und künstliche Intelligenz nahtlos aufeinander abgestimmt zum Einsatz kommen.
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Das sind die Schlüsseltechnologien und Komponenten von Precision Farming

Die Schlüsseltechnologien für Precision Farming lassen sich in mehrere zentrale Bereiche unterteilen, die zusammen eine hochgradig präzise, automatisierte und datengetriebene Bewirtschaftung von Teilflächen ermöglichen:

1. Geoinformationssysteme

  • GPS (Global Positioning System) ermöglicht die präzise Lokalisierung von Maschinen und Messpunkten auf dem Feld.
  • GIS (Geografisches Informationssystem) verbindet Daten mit Landkarten und hilft bei der Kartierung und Analyse teilflächenspezifischer Informationen zu Bodenarten, Ertragszonen oder Verteilung von Feuchtigkeit.

2. Sensorik

  • Bodensensoren messen Feuchtigkeit, Nährstoffgehalt oder pH-Wert.
  • Pflanzensensoren erkennen den genauen Zustand von Pflanzen.
  • Maschinensensoren erfassen aktuelle Betriebsdaten wie Geschwindigkeit, Kraftstoffverbrauch oder Ausbringmenge.

3. Drohnen und Satellitenbilder

  • Drohnen erfassen hochauflösende Luftbilder zur Analyse von Pflanzenwachstum, Schädlingsbefall oder Erosionsschäden.
  • Satellitenbilder liefern sogenannte „Applikationskarten“ für gezielte Maßnahmen auf Teilflächen.

4. Automatisierung

  • Autonome Fahrzeuge wie GPS-gestützte Traktoren, Mähdrescher und Sprühgeräte führen Arbeitsschritte wie Aussaat, Düngung oder Ernte automatisiert und präzise aus.
  • Smarte Geräte mit IoT und Maschinen kommunizieren untereinander und liefern Daten an zentrale Steuerungssysteme.

5. Big Data & Künstliche Intelligenz (KI)

  • Big Data bietet die Grundlage für fundierte Entscheidungsprozesse und trägt dazu bei, den Ressourcenverbrauch zu optimieren.
  • Künstliche Intelligenz analysieret große Datenmengen, erkennt Muster und trifft Vorhersagen, z.B. zur Ernte oder zum Schädlingsrisiko.

6. Internet of Things (IoT) und Cloud-Lösungen

  • Leistungsfähige Breitbandanschlüsse vernetzen den einzelnen Betrieb mit seinen Dienstleistern, Lieferanten und Kunden, zum Beispiel per 5G-Mobilfunk oder eigenem 5G-Campusnetz.
  • Internet der Dinge (Englisch: Internet of Things, IoT) vernetzt Sensoren, Maschinen und Softwareplattformen und ermöglicht die Echtzeitüberwachung und -steuerung landwirtschaftlicher Prozesse.
  • Cloud-Computing & Farm-Management-Systeme erlauben die zentralisierte Datenverarbeitung und -speicherung sowie die Integration verschiedener Datenquellen.
Agrarwirtin arbeitet am Tablet. Im Hintergrund sind Erntemaschinen zu sehen.

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Vorteile und Nachteile von Precision Farming

Landwirtschaftliche Betriebe profitieren sehr unterschiedlich vom Precision Farming. Nicht für jedes Einsatzgebiet und jeden Betrieb gibt es bereits die passenden Technologien. Viele sind noch in der Entwicklung. Außerdem ist die Migration mit Kosten verbunden. Daher ist die individuelle Abwägung von Vor- und Nachteilen besonders wichtig.

Die Vorteile von Precision Farming

  • Ressourcen einsparen durch den sehr zielgenauen Einsatz von Arbeitskraft, Maschinen, Betriebsstoffen sowie Dünge- und Pflanzenschutzmitteln
  • Standzeiten für Maschinen verringern und Maschinenringe besser auslasten
  • Emissionen und Einträge in die Umwelt reduzieren
  • Qualität von Lebensmitteln verbessern
  • Höhere Erlöse für landwirtschaftliche Betriebe erwirtschaften durch mehr Ertrag bei geringerem Einsatz von Ressourcen
  • Datenbasierte, bessere Planbarkeit von wirtschaftlichen Entscheidungen wie Ernteerfolge oder Betriebserweiterungen
  • Höhere Resilienz der Betriebe gegenüber äußeren Effekten wie erhöhten Kosten bei Betriebsstoffen, Arbeitskräftemangel oder schwankenden Abnahmepreisen
  • Nischen erschließen und neue Geschäftsfelder entwickeln, neue Marktchancen – insbesondere interessant für innovative Kleinbetriebe

Nachteile des Precision Farming

  • Hohe Anfangsinvestitionen in Maschinen und Geräte
  • Laufende Kosten für Wartung und Reparaturen innovativer Maschinen, die der Betrieb eventuell nicht selbst leisten kann
  • Kosten für den Erwerb der notwendigen fachlichen Qualifikationen oder für den Zukauf externen Fachwissens
  • Bindung der Betriebe an einzelne Technologie-Anbieter
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Anwendungsfälle: Precision Farming – Beispiele aus der Praxis

Von der Milchviehhaltung über den Getreideanbau bis hin zu Gemüsekultur und Weinbau: In vielen Sektoren der Landwirtschaft haben sich moderne Lösungen für das Precision Farming schon bewährt. Bei einigen fehlen noch einige gesetzliche Normen als letzter Schritt vor der breiten Markteinführung, andere sind schon lange erfolgreich im Einsatz. Hier einige Beispiele:

Smartes Düngen in der Präzisionslandwirtschaft

Seit 2017 schreibt der Gesetzgeber in Deutschland die sogenannte Düngebedarfsermittlung für landwirtschaftliche Nutzflächen vor. Hierbei müssen die Betriebe für jede einzelne Anbaufläche oder jede Bewirtschaftungseinheit den Bedarf an Phosphat und Stickstoff ermitteln und alle Düngungen des Jahres hierauf abstimmen. Die erlaubten Düngemittelmengen hängen hier ab von:
  • dem aktuellen Stickstoffvorrat des Bodens
  • den Erträgen aus dem Vorjahr
  • den dort bisher angebauten Vorfrüchten
  • der im vergangenen Jahr eingesetzten Düngermenge
Precision Farming verknüpft diese Daten per Software, ermittelt hieraus die optimale Düngermenge und sendet das Ergebnis anschließend per Funk an den Düngestreuer hinter dem Traktor. Beim Einsatz auf der Fläche erhält das Gerät zusätzlich GPS- und Bewegungsdaten vom Traktor. Hersteller wie John Deere bieten mit dem Starfire GPS-Dome entsprechende Lösungen an.
Über eine sogenannte Real-Time-Kinematik erreichen die Empfänger eine Positionierungsgenauigkeit von 0,2 bis 0,75m in der Bewegung. Fährt das Fahrzeug beim Wenden über eine bereits als gedüngt markierte Teilfläche oder über einen benachbarten Feldweg, schaltet sich der Düngerstreuer ab. Diese Technik heißt Geofencing mit virtuellen GPS-Zäunen.
Während des Düngens misst der Streuer permanent die Fließfähigkeit des Düngegranulats. Verändert sich dieser Wert, justiert das System die Streueinheit entsprechend nach, sodass in Summe immer die geplante Gramm-Menge an Stickstoff oder Phosphat auf dem Schlag landet.

Smart Farming: Beispiele aus der Robotik bereits im Einsatz

Viele Tätigkeiten in der Landwirtschaft, bei denen es auf Erfahrung und Fingerspitzengefühl ankommt, galten lange Zeit als nicht automatisierbar.
Inzwischen erobern sogenannte Farmdroiden – also voll-automatisierte Agrarroboter – zunehmend die moderne Landwirtschaft. Mithilfe von Sensorik und Mustererkennung kann zum Beispiel ein Ernteroboter Erdbeeren selbständig und besonders schonend pflücken und einsammeln. Dank künstlicher Intelligenz verbessern die Maschinen im laufenden Betrieb ihre Erkennungsalgorithmen für reife Erdbeeren auf einem bestimmten Feld kontinuierlich.
Selbstfahrende Fütterroboter fräsen zum Beispiel Tierfutter von einem befahrbaren Silo ab, bringen es direkt in die Stallung und verteilen es dort. Rund 200 Großvieheinheiten kann eine solche Anlage versorgen. Auch kleine und mittlere landwirtschaftliche Betriebe profitieren davon.
Noch mehr Automatisierung bieten Systeme wie die Misch- und Futterroboter, die für jede Tiergruppe die passende Futtermischung aus mehreren Futterdepots zusammenstellen und zum jeweiligen Futtertisch bringen.

Digitaler Weinberg: Lückenlose Überwachung für bessere Ernten

Auch im Weinberg hat die Digitalisierung Einzug gehalten, etwa im Markgräfischen Badischen Weinhaus. Das Unternehmen hat zusammen mit SAP und der sine qua non GmbH einen Weinberg elektronisch vernetzt und mit eigener Sensorik ausgestattet.
Die Technik ermittelt an mehreren Punkten im Weinberg Parameter zu Vegetation, Umgebungsdaten und klimatischen Unterschieden zwischen Sonnen- und Schattenseite oder der Höhenlage. Der Betrieb erhält diese Daten über eine App und kann auf dieser Basis alle Entscheidungen zu Düngungen, Pflanzenschutzmitteleinsatz oder dem besten Zeitpunkt für die Lese treffen.
Auch im digitalen Weinberg ist das Ziel, alle Sensoren und Maschinen per Funk zu verbinden, zum Beispiel per Narrowband IoT.

Das Wichtigste zu Precision Farming in Kürze

  • Precision Farming bezeichnet die hoch präzise teilflächenspezifische Bewirtschaftung von Feldabschnitten mithilfe von digitalen Technologien.
  • Die Präzisionslandwirtschaft trägt dazu bei, mit weniger Ressourcen wie Wasser, Dünge- und Pflanzenschutzmitteln mehr Ertrag zu erwirtschaften – und schont so die Umwelt.
  • Zu den eingesetzten Technologien gehören zum Beispiel: die GPS-gestützte Navigation, um Landmaschinen exakt zu steuern; Sensorik, um Bodenbeschaffenheit zu ermitteln; Drohnen und Satelliten, Ernteroboter sowie künstliche Intelligenz, um große Datenmengen auszuwerten.
  • Cloud-Plattformen ermöglichen es Betrieben, all ihre Daten, Betriebsmittel, Maschinen und mehr zentral zu verwalten.
  • Das Bundesministerium für Landwirtschaft und Ernährung treibt die Digitalisierung der Agrarwirtschaft voran und vergibt Fördermittel, um zahlreiche Maßnahmen zu unterstützen.
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