Drohnensensoren für die Präzisionslandwirtschaft

Einleitung

In den letzten Jahren hat sich die Verbreitung von Technologien in der Landwirtschaft immer weiter ausgedehnt, insbesondere bei Instrumenten zur Überwachung und Datenerfassung. Der Grund ist einfach: Daten sind wertvoll, um auf dem Feld rational zu handeln und dabei Zeit und Ressourcen zu sparen.

Einer der Schlüsselfaktoren ist die Personalisierung des Angebots, denn jeder landwirtschaftliche Betrieb hat spezifische Bedürfnisse und unterschiedliche Investitionsmöglichkeiten. Der wirtschaftliche Aspekt ist sicherlich der heikelste, da er die Verbreitung der Präzisionslandwirtschaft einschränken könnte, insbesondere in Europa, wo die Mehrheit der landwirtschaftlichen Betriebe eine Fläche von weniger als 10 Hektar hat.

In diesem Zusammenhang bieten mit Sensoren ausgestattete Drohnen eine zugängliche Lösung und ermöglichen es, präzise Informationen ohne kostspielige Infrastruktur zu erhalten, wobei auch die Möglichkeit in Betracht gezogen werden kann, auf externe Dienstleister zurückzugreifen. Agrobit bietet den Service iDrone für Luftbildphotogrammetrie, die Erstellung von RGB-, multispektralen und thermischen Karten, Applikationskarten, 3D-Modellen sowie fortschrittliche Datenverarbeitung an. Um mehr über die angebotenen Dienstleistungen zu erfahren, lesen Sie den entsprechenden Artikel iDrone: die Drohne als starker Verbündeter des Agronomen.

Drohnensensoren

Ziel dieses Artikels ist es, einen Überblick über die Sensoren zu geben, die an Bord ferngesteuerter Luftfahrzeuge bzw. Drohnen installiert werden können.

Beginnen wir mit den Grundlagen: Was ist ein Sensor? Technisch gesehen handelt es sich um ein Gerät, das in der Lage ist, eine physikalische Größe (zum Beispiel Temperatur, Feuchtigkeit, reflektiertes Licht) zu erfassen und in einen interpretierbaren digitalen Wert umzuwandeln. Einfacher ausgedrückt: Sensoren sind „Augen”, die Informationen auf dem Feld sammeln, und der Agronom ist der „operative Verstand”, der sie mithilfe fortschrittlicher Datenanalysetechniken interpretiert und sie dank seiner Erfahrung in konkrete Maßnahmen umsetzt. Durch die Erfassung des von der Vegetation reflektierten Lichts lässt sich die spektrale Signatur der Vegetation erstellen, ein wahrer digitaler Fingerabdruck (Abbildung 1). Jeder Bereich entspricht spezifischen Pflanzeneigenschaften; im Infrarotbereich lässt sich beispielsweise die Zellstruktur der Blätter charakterisieren.

Abb.1: Spektrale Signatur der Vegetation (Quelle: Roman, Anamaria & Ursu, Tudor. (2016). Multispectral satellite imagery and airborne laser scanning techniques for the detection of archaeological vegetation marks).

Warum Drohnensensoren einsetzen? Die wichtigsten Ziele sind:

• Analyse des Gesundheitszustands der Kultur durch die Berechnung von Vegetationsindizes (NDVI, VARI, NDRE, GNDVI je nach verfügbarem Sensor).
• Optimierung der eingesetzten Ressourcen dank der Erstellung spezifischer, auf Indizes basierender Applikationskarten, zum Beispiel für Bewässerung und Düngung.
• Frühzeitige Erkennung von Pflanzenkrankheiten und Schädlingsbefall, die in frühen Stadien oft unsichtbar sind.
• Unterstützung agronomischer Entscheidungen durch standortspezifische Maßnahmen.

Sensortypen

Die Drohne überfliegt die Kultur in niedriger Höhe und sammelt Informationen mittels Sensor. Die wichtigsten Sensortypen sind RGB, multispektral, thermisch und LiDAR (Abbildung 2). Es gibt auch hyperspektrale Sensoren, die jedoch aufgrund ihrer hohen Anschaffungskosten nach wie vor ausschließlich der Forschung vorbehalten sind.

Abb.2: Beispiele kommerzieller Sensoren für jeden Sensortyp. Von links: RGB, multispektral, thermisch, LiDAR.

RGB-Sensoren liefern hochauflösende Bilder in den drei primären Farbkanälen: Rot (R), Grün (G) und Blau (B). In der Praxis simulieren sie die Fähigkeit des menschlichen Auges, die Umgebung zu beobachten, und funktionieren ähnlich wie die Kamera eines Smartphones. Der Vorteil liegt in der Möglichkeit, sehr detaillierte Bilder aufzunehmen, aus denen sich georeferenzierte Karten des Feldes, 3D-Modelle, Pflanzenzählungen, visuelle Analysen des Kulturzustands und die Erkennung sichtbarer Schäden ableiten lassen.

Multispektrale Sensoren erfassen Bilder in Bändern des elektromagnetischen Spektrums, die für das menschliche Auge nicht sichtbar sind, wie etwa Infrarot und Red Edge. Dies ermöglicht eine tiefergehende Analyse des Gesundheitszustands der Pflanze. Insbesondere lassen sich präzise Vegetationsindizes wie NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), NDRE (Normalized Difference Red Edge Index) oder GNDVI (Green Normalized Difference Vegetation Index) berechnen. Diese Indizes sind nützlich für die frühzeitige Erkennung von abiotischem und biotischem Stress. Mithilfe der Vegetationsindizes lassen sich thematische, für das Feld repräsentative Karten erstellen; so wird beispielsweise der NDVI-Index verwendet, um eine Vitalitätskarte zu erstellen (Abbildung 3). Diese Karte ermöglicht die Überwachung der Laubbiomasse und die Identifizierung weniger vitaler Bereiche.

Abb.3: Aus dem NDVI-Index gewonnene Vitalitätskarte eines Weinbergs.

Thermalsensoren erfassen Temperaturschwankungen des Laubs oder des Bodens, indem sie die Oberflächentemperatur messen. Dieser Sensor wurde ursprünglich entwickelt, um die Effizienz von Bewässerungsanlagen zu überwachen, kann aber auch wirksam eingesetzt werden, um Bereiche mit Wasserstress zu identifizieren (gestresste Blätter neigen dazu, ihre Spaltöffnungen zu schließen und die Transpiration zu verringern, was die Oberflächentemperatur erhöht) sowie um Frost- oder Hitzeschäden zu bewerten. Die vom Sensor erfassten Daten lassen sich in eine Wärmebildkarte (Abbildung 4) umwandeln, mit der sich die von thermischem Stress betroffenen Bereiche analysieren lassen.

Abb.4: Wärmebildkarte eines Weinbergs auf Basis einer Drohnenbefliegung mit Thermalsensor.

Schließlich senden LiDAR-Sensoren Laserimpulse aus und messen die Zeit, die der Impuls benötigt, um vom Empfänger erfasst zu werden. Die benötigte Zeit wird in eine Entfernung umgerechnet, wodurch ein Punkt entsteht. Durch unzählige Wiederholungen dieses Vorgangs, zum Beispiel entlang einer Rebzeile, lässt sich die dreidimensionale Punktwolke des Blätterdachs der Pflanze erstellen. Dank des 3D-Modells lassen sich biometrische Parameter der Pflanze (wie Volumen, Höhe und Dichte des Blätterdachs) berechnen und ein „digitaler Zwilling” erstellen (Abbildung 5 und Abbildung 6).

Abb.5: Digitaler Zwilling eines Weinbergs.

Abb.6: Digitaler Zwilling einer Zitruspflanze (links) und einer Rebzeile (rechts).

Schlussfolgerungen

Der Einsatz von Drohnensensoren ermöglicht es dem Landwirt, rationaler und objektiver zu arbeiten, Ressourcenverschwendung zu begrenzen und die Produktivität zu steigern. Trotz des großen Potenzials ist es wichtig, sich einiger Grenzen bewusst zu sein. Der Einsatz von Drohnen erfordert technisches Know-how und zertifizierte Kenntnisse der Luftraumvorschriften. Zudem dürfen die Verwaltung und Analyse der durch Drohnenfernerkundung gewonnenen Daten nicht vernachlässigt werden.

Genau aus diesen Gründen ist es eine wirksame Lösung, sich auf Agrobit zu verlassen, das mit seinem Service iDrone Know-how, Technologien und fortschrittliche Infrastrukturen zur Verfügung stellt, um die Präzisionslandwirtschaft direkt aufs Feld zu bringen. Mit iDrone kümmert sich das Agrobit-Team um Ihr Feld, vom geplanten Flug über die Datenerfassung bis zur Kartenverarbeitung und Entscheidungsunterstützung für den Landwirt. Mit iDrone ist jeder Flug eine gewinnbringende Entscheidung!