Ackerschlag zwischen Kaiserslautern und Alzey, 250 m ü. NN 13,1 ha Wintergerste KWS Faro, gesät am 24.9.2024 Photo-Date: 2025-05-26, 12:45 h MEZ
📘 Agrardaten:
Schlüsselressource für nachhaltige, produktive Agrar- und Ernährungssysteme
👤 Autor:
Dr. Matthias Nachtmann, in Kooperation mit Friends of Digital Farming
🌱 Was bietet dieses Kapitel?
Dieses erweiterte Kapitel ergänzt die bestehenden Inhalte um zentrale Erkenntnisse zum Thema Bodendaten, die als Grundlage für Ertragsprognosen, nachhaltiges Management und digitale Entscheidungen in der Landwirtschaft dienen. Besondere Bedeutung erhalten dabei die Integration von Sensorik, KI und systemischer Modellierung in das Bodendatenmanagement.
🧭 Inhalte im Überblick:
1. Einordnung & Relevanz Bedeutung und Definition landwirtschaftlicher Böden
Böden bestehen aus mineralischen Partikeln, organischem Material, Wasser, Luft und lebenden Organismen.
Sie regulieren Nährstoff- und Wasserkreisläufe, bieten Lebensraum und bilden die Grundlage für Ertrag und Ernährungssicherheit.
Ihre Qualität beeinflusst direkt den Ertrag – Degradationen wie Erosion oder VerdichtungErtragsprognosen verbinden Agronomie, Datenwissenschaft und digitale Technologien. Sie ermöglichen eine genauere Planung, sichern wirtschaftliche Entscheidungen ab und werden zunehmend für Logistik, Versicherung und Klimaanpassung genutzt.
2. Bodenfunktionen und globale Relevanz
Kohlenstoffspeicherung, Wasserreinigung, Klimaregulierung, Habitatfunktion und landwirtschaftliche Produktion sind zentrale Leistungen.
Gesunde Böden sind essenziell für mehrere SDGs (z. B. Zero Hunger, Climate Action).
3. Bodenanalyse & Digital Soil Management
Bodendaten stammen aus Sensoren, Satelliten, Proben und Wetterstationen.
Die Herausforderung liegt in der Heterogenität und Variabilität der Daten – Modellierung mit KI ermöglicht Prognosen und Entscheidungshilfen.
Beispielhafte Technologien: Stenon, SoilOptix, ChrysaLabs, SoilHive.
Digitale Managementsysteme nutzen Felderkennungen (z. B. Yarda FieldID) zur Standardisierung und Verknüpfung von Datenquellen.Ziel ist es, den Ertrag pro Fläche vorherzusagen, indem Einflussfaktoren wie Sorte, Wasser, Nährstoffe, Krankheiten und Standortdaten modelliert werden. Verwendet werden Regressionsmodelle, Entscheidungsbäume, neuronale Netze und Computer Vision.
4. KI-gestützte Ansätze für Bodendaten
Maschinelles Lernen: Klassifikation, Erosionsvorhersage, Düngungsempfehlung
Knowledge Graphs: Zusammenhänge zwischen Standort, Bewirtschaftung und Bodenzustand
Computer Vision: Bildauswertung für Textur, Farbe, Degradationsmuster
Expertensysteme: Unterstützung bei Entscheidungen unter Unsicherheit
5. Herausforderungen und Strategien
Fehlende standardisierte Feldkennungen und aufwändige Probenahmen erschweren die flächendeckende Analyse.
Kombination aus öffentlicher Infrastruktur, Agrar-Start-ups und offenen Datenplattformen bietet Lösungsansätze.
Datengetriebenes Bodenmanagement ermöglicht präzisere Düngung, Wasserhaushaltssteuerung und Erosionsschutz.Globale Weizenpreise reagieren empfindlich auf Prognosen. Betriebliche Deckungsbeiträge und Versicherungsmodelle hängen davon ab. Je nach Anwendungsfall (z. B. Düngung, Hagerisiko, Logistik) unterscheiden sich Anforderungen an räumliche und zeitliche Auflösung.
6. So what & What’s next
Bodendaten sind keine isolierte Größe – sie vernetzen Standort, Management und Klimaanpassung.
Für robuste Ertragsprognosen und resiliente Landwirtschaft muss Bodeninformation systematisch integriert werden.Verwendet werden Feldmaschinen-, Wetter-, Sentinel- und DSS-Daten. Die Datenaufbereitung erfolgt durch Lückenfüllung, Normalisierung, Kategorisierung und Auswahl geeigneter Auflösungen. Datentaxonomien (z. B. Fraunhofer IESE) helfen bei der Systematisierung.