Forschungs- und Innovationsprojekt
Entwicklung und Bewertung von Beikraut-Applikationskarten für den Einsatz von Robotern zur mechanischen Beikrautregulierung

Ziel des Projekts ist die Weiterentwicklung und Optimierung eines KI-basierten Verfahrens zur Erfassung von Beikraut in Sorghum- und Maisbeständen auf Basis von Drohnenaufnahmen. Diese Aufnahmen werden hinsichtlich Bildqualität und Effizienz optimiert und für die automatische Analyse annotiert. Mittels Machine Learning entstehen daraus Karten, welche den Aufwuchs von Beikraut im Bestand abbilden und für teilflächenspezifischen chemisch-synthethischen oder mechanischen Pflanzenschutz angewandt werden können. Die Bayerische Landesanstalt für Landwirtschaft (LfL) zeigt im Projekt exemplarisch die Schritte für eine teilflächenspezifische mechanische Beikrautregulierung (Hacken) unter Einsatz von Feldrobotik auf und bewertet die Wirtschaftlichkeit teilflächenspezifischer Pflanzenschutzmaßnahmen.

Die Wirtschaftlichkeit eines teilflächenspezifischen Beikrautmanagements im Maisanbau wurde mit einem bio-ökonomischen Simulationsmodell untersucht. In diesem Kontext erfolgt eine Kooperation mit Prof. David Pannell von der University of Western Australia. Grundlage waren hochauflösende Drohnenaufnahmen (1,5 mm/px) von 19 konventionell und acht ökologisch bewirtschafteten Maisfeldern in Bayern, wobei für die ökologischen Flächen insgesamt zwölf Beikrautkarten vorlagen, aus denen Beikrautkarten abgeleitet wurden.

Für die konventionellen Flächen wurde eine teilflächenspezifische Herbizidapplikation simuliert. Dazu wurden die Felder in unterschiedlich große Teilflächen (25 cm x 25 cm, 50 cm x 50 cm, 1 m x 1 m) unterteilt, für die jeweils eine Behandlungsentscheidung getroffen wurde. Verglichen wurden drei Strategien: eine Behandlung auf Basis ökonomischer Schwellenwerte (Behandlung, wenn der erwartete Ertragsverlust die Herbizidkosten übersteigt), eine Behandlung aller Flächen mit mindestens einem Beikraut (Null-Toleranz) sowie eine Dual-Dosis-Strategie (reduzierte Ganzflächenapplikation plus volle Dosis in Teilflächen mit Beikraut). Zusätzlich wurden verschiedene Praxisbedingungen wie Einsatzfläche, technologische Ausstattung der Feldspritze sowie Eigenleistung bei der Drohnenbefliegung berücksichtigt.

Für die ökologischen Flächen wurde eine teilflächenspezifische mechanische Beikrautregulierung simuliert. Anhand definierter Schwellenwerte wurde entschieden, in welchen 3 m x 3 m großen Teilflächen eine Bearbeitung erfolgt, um die zu hackende Fläche und den Dieselverbrauch abzuschätzen.

Bei der Frage, wie sich Beikrautkarten in marktverfügbare Hackroboter integrieren lassen und ob eine teilflächenspezifische Bearbeitung damit praktisch umsetzbar ist, zeigte sich zunächst, dass viele Feldrobotersysteme geschlossene Softwarelösungen verwenden. Die Flächenerfassung und Spurplanung erfolgen meist herstellerspezifisch, sodass externe Karten nur eingeschränkt oder gar nicht eingebunden werden können.

Für das autonome Trägerfahrzeug Robotti 150D (Agrointelli) konnte ein geeigneter Ansatz zur Integration von Beikrautkarten verfolgt werden. Dieses System erlaubt den Import externer Geodaten sowie die Definition sogenannter "Work Zones", also von Arbeits- und Transferbereichen innerhalb eines Feldes. Damit die Beikrautkarten verwendet werden konnten, mussten sie zunächst aufbereitet werden. Aus den hochauflösenden Daten wurden vereinfachte Raster (3 m × 3 m) erzeugt, die an die Fahrspuren des Roboters angepasst waren. Anschließend wurden nur diejenigen Teilflächen ausgewählt, in denen eine hohe Beikrautdichte vorlag. Diese sogenannten "Hotspots" dienten als gezielte Einsatzbereiche für die mechanische Bearbeitung. Auf dieser Grundlage konnte eine angepasste Spurplanung erstellt werden, bei welcher der Roboter nur die Fahrspuren abfährt, in denen solche Hotspots liegen. Die Hacke wurde dabei nur in den relevanten Bereichen abgesenkt und außerhalb automatisch angehoben. Dadurch lassen sich unnötige Fahrten vermeiden und die Bearbeitung gezielt auf Problemstellen konzentrieren.

Das Verfahren wurde exemplarisch auf einem Testfeld umgesetzt und erfolgreich demonstriert – von der Drohnenaufnahme über die Erstellung der Beikrautkarte bis hin zur Umsetzung mit dem Robotti 150D im Feld.

Bei den 19 betrachteten konventionellen Maisflächen ergab sich ein moderates bis hohes Einsparpotenzial beim Herbizideinsatz von durchschnittlich 43 % (Spannweite: 9–69 %). Die höchsten Herbizideinsparungen wurden mit einer Applikation nach dem ökonomischen Schwellenwert erzielt (Ø 66 %), gefolgt von der Null-Toleranz-Strategie (Ø 44 %) und der Dual-Dosis-Strategie (Ø 22 %).

Die Wirtschaftlichkeit hing maßgeblich von den Verfahrenskosten ab. Bei den betrachteten Szenarien lagen die Gewinnbeiträge zwischen -140 €/ha und +56 €/ha. Hohe Investitionskosten für Nachrüstsätze für Feldspritzen, eine eigene Durchführung der Drohnenbefliegung sowie niedrige Einsatzflächen der Technik führten zu niedrigen bzw. negativen Gewinnbeiträgen. Eine hohe Auflösung der Applikationstechnik (Einzeldüsenschaltung vs. Teilbreitenschaltung) konnte die Wirtschaftlichkeit des Verfahrens verbessern. Die ermittelten Einsparungen beim Herbizideinsatz reichen damit insbesondere in kleinstrukturierten Agrarregionen zumeist nicht aus, um nennenswerte Gewinnbeiträge zu erzielen. Hinzu kommt, dass Unterschiede in der Präzision der von Dienstleistern am Markt angebotenen Beikrautkarten festgestellt wurden, was in der Praxis zu Restverunkrautung und erheblichen Folgekosten führen kann.

Das ermittelte ökonomische Potenzial von teilflächenspezifischer mechanischer Beikrautregulierung mittels Hackgerät war deutlich geringer. Für die zwölf Beikrautkarten der acht ökologischen Felder ergab die Auswertung nur geringe Reduktionen der zu bearbeitenden Fläche (Ø 3%), sodass auch keine wesentlichen Dieselersparnisse ermittelt werden konnten. Entsprechend ergaben sich bei den ökologisch bewirtschafteten Feldern bei allen betrachteten Szenarien unter Einbezug der Kartierungskosten für das Beikraut negative Gewinnbeiträge.

JÄNICKE J., VILSMEIER M., GRIEB M. (2025): Entwicklung und Bewertung von Beikraut-Applikationskarten – EWIS2. Projektpräsentation, 45. GIL Jahrestagung, Wieselburg,

PITSYK V., PFROMBECK J., GANDORFER M. (2025): Economics of site-specific weed management: a review. Precision agriculture '25, S. 1045–1053,

PFROMBECK J., PITSYK V., GENZE N., HOFER A., SIGHART S., KOPFINGER S., GANDORFER M., GRIMM D., JÄNICKE J., GRIEB M. (2026): Autonome Teilflächenregulierung von Unkraut auf Basis KI-generierter Karten. Projektpräsentation, 46. GIL Jahrestagung, Soest,

JÄNICKE J., PITSYK V.,GENZE N., PFROMBECK J.,KOPFINGER S., GANDORFER M., GRIMM D., GRIEB M. (2026): Entwicklung von Beikraut-Applikationskarten für den teilflächenspezifischen Pflanzenschutz: Technische Umsetzung und Ökonomische Bewertung. (under review bei Berichte über Landwirtschaft)

PITSYK V., PFROMBECK J., GANDORFER M.: Economics and adoption perspectives of site-specific weed management: A review. (under review bei Precision Agriculture)

VILSMEIER M., JÄNICKE J., GRIEB M. (2025): Drohnen und KI im Feld: Der Weg zu präziser Beikrautregulierung. Schule und Beratung, München: Bayerisches Staatsministerium für Ernährung, Landwirtschaft, Forsten und Tourismus, Nr. 1-2, S. 11–13

JÄNICKE J., GRIEB M. (2026): TFZ-Leitfaden: Drohnenbefliegungen: Einsatz im Präzisionspflanzenschutz

PFROMBECK J., PITSYK V., JÄNICKE J. (2026): Zwischen Vision und Realität: Die Präzision digitaler Unkrautkarten (eingereicht bei Schule und Beratung)

PFROMBECK J., PITSYK V., JÄNICKE J. (2026): Zwischen Vision und Realität: Die Präzision digitaler Unkrautkarten (eingereicht bei Schule und Beratung)