Projekt 26805/01

Entwicklung eines preiswerten und flexiblen fernerkundungsbasierten Systems zur Entscheidungsunterstützung für die umweltgerechte Landnutzung (ADLER: Autonom fliegende Drohnen für die umweltgerechte Landbewirtschaftung)

Projektträger

Humboldt-Universität zu Berlin
Unter den Linden 6
10099 Berlin
Telefon: 030/2093-2100

Zielsetzung und Anlass des Vorhabens

Die rasante Entwicklung in den letzten Jahren auf dem Gebiet der unbemannt autonom fliegenden Sys-teme (UAS) führt dazu, dass solche Flugplattformen auf zunehmendes Interesse aus der Landwirtschaft stoßen. Trotz der Vielzahl von Forschergruppen, die inzwischen die Nutzbarkeit von UAS in der Land-wirtschaft untersuchen, gibt es bisher noch kaum Systemlösungen, die für praktische Belange geeignet sind. An dieser Stelle nimmt das ADLER-Projekt eine Vorreiterrolle an. Das ADLER-Projekt hat For-schungs- und Entwicklungsarbeiten zur Anwendung von UAS (Unmanned Aircraft System) in der Land-wirtschaft durchgeführt. Es sollte eine Systemlösung gefunden werden die nicht nur Hardware-Komponenten enthält sondern auch Algorithmen, die bis zur Berechnung von Düngungsempfehlungen eine komplexe Prozesskette umfassen. Über die 3-jährige Projektlaufzeit wurde der Agricopter als ein Prototyp eines UAS für die umweltgerechte Landbewirt-schaftung entwickelt und in Feldversuchen ge-testet. Parallel hierzu wurden Algorithmen und ein DSS (Decision Support System) für die teilflächen-spezifische Stickstoffdüngung als ein Anwendungsfall implementiert.


Darstellung der Arbeitsschritte und der angewandten MethodenDas Entscheidungsunterstützungssystem ADLER besteht aus folgenden Komponenten:

• Low-cost Fernerkundungssystem
o Unbemannter, weitgehend autonom navigierender Oktokopter zur einfachen und kosten¬günstigen Erzeugung von multitemporalen und multispektralen Luft¬bildern des Bodens und Bestandes
Das Entscheidungsunterstützungssystem ADLER besteht aus folgenden Komponenten:

• Low-cost Fernerkundungssystem
o Unbemannter, weitgehend autonom navigierender Oktokopter zur einfachen und kosten¬günstigen Erzeugung von multitemporalen und multispektralen Luft¬bildern des Bodens und Bestandes


• Bildverarbeitung
o Automatisierte Bilddatenverarbeitung welche auf die spezifischen Gegeben¬heiten des Fernerkundungs-systems und die Anforderungen der Entscheidungs¬unterstützung zugeschnitten ist
• Modelle und Algorithmen zur Entscheidungsunterstützung
o Modell auf Basis robuster Methoden
o Algorithmen zur Ableitung bodenbürtiger Ertragspotenziale, des Ernährungs¬zustandes der Pflanzen und der teilflächenspezifischen Applikationsmengen anhand von Fernerkundungsbildern und weiteren ggf. verfügbaren Daten.
• Web-basiertes Daten- und Workflow-Management
o Verwaltung von Daten aus unterschiedlichen Quellen (Landwirt, Dienstleister, Verwaltung)
o Schneller und standardisierter Datenaustausch
o Erzeugung von Applikationskarten.



Ergebnisse und Diskussion

Im ADLER Projekt wurden Hardware- und Software-Lösungen für eine adaptive N-Düngung basierend auf dem Nitrogen Nutrition Index (NNI) unter Nutzung von UAS erarbeitet. Besonders hervorzuheben ist der geglückte Innovationstransfer. Die Ergebnisse des Projekts flossen unmittelbar in die Entwicklung von Produkten des Projektpartners Rucon Engineering ein, welche bereits zur Laufzeit des Projektes vermarktet werden konnten. Darüber hinaus wurden Landwirte, Agrarberater, Landtechnikproduzenten, Wissenschaftler und die weitere Öffentlichkeit durch Zeitschriftenartikel, Interviews, Konferenzen und Messen über das Projekt ADLER informiert. Insgesamt wurde im Projekt auf der Technikseite des Ag-ricopters ein System entworfen, mit dem zuverlässig die gewünschten VIS+NIR Orthofotos erstellt wer-den können. Das Gesamtsystem bestehend aus Kopter, Kamerasystem und Photogrammetriesoftware (Universitätslizens) kostete lediglich rund 3000 €. Im Projektjahr 2012 wurde mit dem beschriebenen System eine ganze Reihe von Orthofotos für die Algorithmenvalidation erstellt. Als ein Anwendungsfall für die Nutzung von Luftbildern aus UAS wurde für das ADLER Projekt die ortsspezifische Stickstoffdüngung in Winterweizen getestet. Die N-Düngung ist eng gekoppelt an die Entwicklungsstadien von Weizen sodass für die Praxis eine zeitnahe Datenerfassung und Erstellung von Applikationskarten notwendig ist. Als quantitativer Index für die Abschätzung der Stickstoffdüngungsmengen wurde der NNI Ansatz auf umfangreichen Feldversuchen getestet und validiert. Mit Hilfe von den zuvor dargestellten Entwicklungs- und Versuchsergebnissen wurde der Algorithmus für die Umsetzung der teilflächenspezifischen N-Düngung in Winterweizen getestet. Dieser umfasst die großteils automatisierte Befliegung und Gewinnung von Luftbildern (RGB, NIR), die Erzeugung einer Green NDVI-Orthobildkarte, eine darauf basierende gezielte Analyse des N-Ernährungszustands/Düngebedarfs der Pflanzen in Verbindung mit „Ground Truthing“ und die abschließende Kombination dieser Informationen zur Erstellung einer Applikationskarte. Die notwendigen Arbeitsschritte wurden in das web-gestützte Entscheidungssystem ADLER integriert. Als kritisch zu betrachten bei dem von uns genutzten UAS sind sicherlich die relativ kurzen Flugzeiten (ca. 20 Minuten) sowie die geringen Zuladungen bedingt durch den elektrischen Antrieb. Die Entscheidung für ein elektrisch angetriebenes UAS ist durch die rechtlichen Rahmenbedingungen begründet: der Einsatz von UAS mit Verbrennungsmotoren ist wesentlich strenger reglementiert, jeder Flug muss einzeln genehmigt werden. Ein gewisser Nachteil der Systemlösung ist ebenfalls der Aufwand für Referenzmessungen. Zu jedem Düngezeitpunkt muss die Biomasse sowie die N-Versorgung in schlecht, mittel und gut entwickelten Arealen - ausgewählt anhand der UAS Bilddaten - bestimmt werden.


Öffentlichkeitsarbeit und Präsentation

Über die gesamte Laufzeit des Projektes konnte ein sehr reges Interesse der Presse an den Arbeiten in ADLER festgestellt werden. Deswegen wurden 2011 vom Projekt die erste deutschsprachige Konferenz zu unbemannt fliegenden Systemen für die umweltgerechte Landbewirtschaftung initiiert. Die Konferenz hat im März 2012 in Berlin stattgefunden. Sie war mit 75 Teilnehmern völlig ausgebucht und es mussten Interessenten aus Platzmangel zurückgewiesen werden. Unter den Teilnehmern waren Firmen (u.a. Claas, Fritzmeier), Wissenschaftler und Studenten. Es wurden 18 Vorträge gehalten die das große Spektrum der Entwicklungen und Anwendungen von UAS zeigten. Die Konferenz wird im Mai 2013 zusammen mit dem 19. Workshop zur Computerbildanalyse in der Landwirtschaft fortgeführt. Weiterhin hat sich das ADLER Projekt auf den DLG-Feldtagen 2012 in Bernburg präsentieren und so viele Kontakte zur landwirtschaftlichen Praxis hergestellt.


Fazit

UAS sind kostengünstig, flexibel und vielfältig in der Landwirtschaft einsetzbar. Dies gilt für den Betrieb als auch für den Berater bzw. andere Entscheidungsträger. Zukünftige Anwendungsgebiete in der Landwirtschaft sind beispielsweise Pflanzenbau, Tierhaltung, Gebäudezustand aber auch Umweltmonitoring und -schutz.

Übersicht

Fördersumme

444.436,00 €

Förderzeitraum

15.12.2009 - 30.04.2013

Bundesland

Berlin

Schlagwörter

Landnutzung
Naturschutz