Forschungs- und Innovationsprojekt
Geoinformationstechnologie für landwirtschaftlichen Ressourcenschutz und Risikomanagement – GeoCare

Das Bild zeigt Süd-Bayern vom Weltall aus. Deutlich erkennbar sind in dunkelblau die großen Seen Ammersee und Starnberger See und in weiß die großen Städte München und Augsburg.

Foto: Copernicus Sentinel data (2015)/ESA

Mit Methoden der Fernerkundung können flächenhafte Veränderungen auf der Erdoberfläche schnell erfasst werden. Die frei zugänglichen Sentinel-Daten des europäischen Erdbeobachtungsprogramm Copernicus ermöglichen die Entwicklung einer ressourceneffizienten und steuermittelsparenden Methode zur Erfassung von Veränderungen des Grünlandes. In diesem Zuge wurde auf Basis des Förderprojektes "BigData in der Landwirtschaft" des BMEL das Projekt GeoCare mit einer Laufzeit von drei Jahren gestartet.

Zielsetzung

SäulendiagrammZoombild vorhanden

Quelle: Umwelt Bundesamt 2018

Das Gesamtvorhaben GeoCare beabsichtigt eine Optimierung von Geodaten gestützten agrartechnischen Lösungen für den ressourceneffizienten und nachhaltigen Einsatz in der Agrarwirtschaft. Der Beitrag der LfL im Vorhaben GeoCare besteht in der Erstellung eines erstmalig flächendeckenden Ertrags- und Qualitätsmodell im Grünlandbereich für Bayern. Dies ist nötig, da Grünland mit ca. 28 Prozent, einen Großteil der landwirtschaftlichen Nutzfläche Deutschlands darstellt und entscheidend zur Milch- und Fleischindustrie beiträgt. Trotz dieser Bedeutung kann die Erntemenge von Grünland momentan nur auf Grundlage von Stichproben und Expertenwissen abgeschätzt werden. Folglich existiert zurzeit keine flächendeckenden und personaleffizienten Erfassungsmethoden für Schnitte im Grünland. Lediglich Schwankungen der Grünlandfläche sind in Deutschland bekannt, weshalb hier dringend Nachholbedarf besteht.
Das Ziel muss daher die flächendeckende Erfassung der Schnittdaten und Ertragsmenge des Grünlandes in Bayern, sowie der Schutz und die Erhaltung der landwirtschaftlichen Produktion sein. Die Integration von Geotechnologie entspricht daher einer Methode, die effizient und langfristig zur Absicherung des Produktionsrisikos für Erzeuger beitragen kann. Die Entwicklung eines Verfahrens zur flächendeckenden Ertrags-und Qualitätsabschätzung im Grünland auf Grundlage eines phänologischen Grünlandmodells unter Einbezug von Radardaten für die Bestimmung der Schnittzeitpunkte gilt dafür als Grundvoraussetzung.

Projektablauf

Im Projekt wird ein Verfahren auf Basis eines phänologischen Grünlandmodells und Einbezug von Radardaten die automatische Bestimmung der Schnittzeitpunkte entwickelt. Als Wissensbasis dient dafür das Projekt SatGrünschnitt. Dazu findet eine Kooperation mit der GAF AG statt, die ein derzeit in der Entwicklung befindliches technisches Verfahren der Grünschnittdetektion auf Basis von Sentinel-1A-B Daten erarbeitet. Durch den stetigen Ausbau des Copernicus Programmes stehen von jedem Punkt der Erde wetterunabhängige Sentinel1 Daten im sechs Tages Rhythmus zur Verfügung. Zur weiteren Eingrenzung des Schnittzeitpunktes findet eine Abgleichung mit RADOLAN Daten des DWD statt. Sollten diese für eine Region Niederschlag verzeichnen, kann davon ausgegangen werden, dass dort nicht geschnitten wurde, wodurch sich der Zeitpunkt des Schnittes weiter eingrenzt.
Zusätzlich arbeiten weitere Partner, wie der Deutsche Wetterdienst (DWD) und das EOM der Christian Albrecht Universität zu Kiel an Parametern, die in das Modell integriert werden: dazu gehören schlagbezogene, phänologische Grünland-, Boden und Klimadaten. Die Ertrags- und Qualitätsmodellen sind dabei an die bayerischen Höhenstrukturen angepasst.
Die LfL liefert für die Entwicklung und Validierung erforderlichen Messdaten über die Schnitttermine, den Grünlandaufwuchs und weitere Standortdaten. Die Messdaten hierfür stammen aus vier Testregionen (Steinach, Kempten, Triesdorf und Freising). Zusätzlich findet eine Datenauswertung weiterer Testflächen aus anderen Bundeländern (Sachsen, Hessen) statt. Die LfL bereitet die Daten für eine flächenhafte Nutzung vor und begleitet die übergreifenden Genauigkeitsanalysen und Modellvergleiche. Am Ende des Vorhabens resultiert eine regionalspezifische Grünlandertragsmodellierung für ganz Bayern. Das Resultat soll langfristig der Beratung der Landwirte zur ressourcenschonenderen, ökonomisch und ökologisch Bewirtschaftung von Grünland dienen- außerdem liefert der Service bessere Grundlagen für agrarische Politikberatung. Als Nebenprodukt der Ertragsschätzung trägt diese zur Entwicklung von Regionalertragindizes für indexbasierte Versicherungslösungen und eines im Zuge von GeoCare entwickelten Risikomonitoringsystems der MunichRE bei.

Hintergrund

Der Klimawandel wirkt sich zunehmend auch auf die Landwirtschaft aus. Dadurch wird das bereits bestehende Produktionsrisiko weiter steigen. Negative wirtschaftliche Konsequenzen in Folge von Ertragseinbußen, die durch ungünstige Witterungsbedingungen, Schädlingsbefall, Krankheiten und sonstige Schäden entstehen, erfordern zunehmend Kompensation durch Versicherungen. Für die Etablierung von Versicherungsprodukten ist die Verfügbarkeit von unabhängigen und verlässlichen Daten über die Produktion auf landwirtschaftlichen Flächen besonders wichtig. Ein angemessenes Monitoring der Ernteerträge während ihrer Entwicklung, und die damit verbundene Risiken, wird sowohl schlagbasiert als auch Regional benötigt. Verfahren werden erforderlich, die bei einer Schadensregulierung schnell und objektiv informieren und dokumentieren. Fernerkundung und Geoinformatik können dabei eine zentrale Rolle spielen.
Die optischen und radargestützten Sentinel-Satellitendaten des europäischen Erdbeobachtungsprogramms Copernicus, und dessen öffentlicher und kostenfreier Datenzugang über die geschaffene Datenzugangs-Infrastruktur (Sentinel Data Hub) bieten dazu die Grundlage für die methodisch und technologischen Entwicklungskomponenten im Vorhaben GeoCare.

Copernicus in Deutschland - Erdbeobachtung und Dienstleistungen der Geoinformation Externer Link

Logo der Bundesanstalt für Landwirtschaft und Ernährung und des Projektträgers Bundesanstalt für Landwirtschaft und Ernährung
Projektinformation
Teilprojektleitung und -bearbeitung: Dr. S. Hartmann, D. Stäblein, T. Pawlik
Projektlaufzeit: 26.04.2016 - 30.09.2019
Finanzierung: Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft (BMEL): Förderung von Innovationen in der Agrartechnik zur Steigerung der Ressourceneffizienz "BigData in der Landwirtschaft"
Förderkennzeichen: 2815702115