Glasfaser in der Landwirtschaft– Smart Farming

Die Digitalisierung revolutioniert auch die Landwirtschaft. Dies gelingt durch die Einführung intelligenter Systeme zur Prozessoptimierung und Effizienzsteigerung. Roboter, die über Tablets und Smartphones gesteuert werden, übernehmen das Streuen von Tierfutter und Saatgut. Wetter-Apps und Drohnen optimieren Bodenbearbeitungs- und Ernteverfahren.

Maschinen nehmen den Landwirtinnen und Landwirten zunehmend vielzählige Aufgaben ab. Einige zentrale Arbeitsschritte müssen jedoch weiter manuell durchgeführt werden. Für eine umfassende Landwirtschaft 4.0 ist eine vollständige Digitalisierung notwendig, die eine ganzheitliche Koordination aller Produktionssysteme einschließt. Ziel dieses Smart Farmings ist zukünftig die Durchführung einer vollautomatisierten Bewirtschaftung. Dabei übernehmen die Landwirtinnen und Landwirte nur noch die Überwachung der Prozesse am Rechner und gegebenenfalls die Qualitätskontrolle auf dem Feld.

Voraussetzung für das Smart Farming ist die digitale Infrastruktur

Für eine erfolgreiche Implementierung von Informations- und Kommunikationstechnologien für das Smart Farming werden zukunftsfähige, flächendeckende digitale Infrastrukturen benötigt – mit Glasfaser und dem Mobilfunkstandard 5G. Dadurch gelingt die Vernetzung zwischen den verschiedenen Systemen und folgendes ist möglich:

Automatisierung des Ernteprozesses: Mit präzisen Informationen über landwirtschaftliche Nutzflächen sowie die Wetterbedingungen führen Maschinen eigenständig die Prozesse von Bewirtschaftung bis Ernte durch. Dazu werden bspw. Informationen zu Bodenbeschaffenheit, Wasservorkommen und weiteren Qualitätseigenschaften benötigt.
Precision Farming: Die Zustände der Felder können im Hinblick auf deren Bodenfeuchte, das Pflanzenwachstum und den Gesundheitszustand der Pflanzen mittels Sensoren ermittelt werden. Daraus können Maßnahmen zur Bewässerung, Düngung und Schädlingsbekämpfung abgeleitet werden, die über GPS-gesteuerte Maschinen präzise im Feld umsetzbar sind.
Kommunikationsfähigkeit: Autonome Maschinen interagieren mit anderen Geräten und Systemen über eine Echtzeit-Datenermittlung und automatische Weiterleitungen von Fehlermeldungen.

Chancen und Herausforderungen des Smart Farmings für eine nachhaltigere Landwirtschaft

Durch den Einsatz von Sensorik, datenbasierter Analyse und teilflächenspezifischer Bewirtschaftung können Betriebsmittel wie Dünger, Wasser und Pflanzenschutzmittel bedarfsgerechter eingesetzt und damit Ressourcen effizienter genutzt werden (Quellen: Gebbers & Adamchuk, 2010; Walter et al., 2017; Balafoutis et al., 2017). Dies betrifft bspw. den Einsatz von Wasser, Dünger und Pestiziden. Basierend auf ihren Ansprüchen erhalten Pflanzen eine bedarfsgerechte Bewässerung und Schädlingsbekämpfung. Eine Überwässerung einschließlich der Bereitstellung des notwendigen Energieaufwands und eine Überdüngung können damit vermieden werden. Zusätzlich können Fahrwege von GPS-gesteuerten Maschinen auf dem Feld optimiert werden, sodass ihr Treibstoffverbrauch verringert wird. Wetterdaten gestützte Frühwarnsysteme informieren über drohende Wetterextreme, wie Dürren oder Starkregen. Landwirtinnen und Landwirte können somit rechtzeitig Maßnahmen zum Schutz ihrer Ernte und Minimierung von Ernteverlusten vornehmen.

Der Einsatz neuer Technologien für die Effizienzsteigerung verursacht zwar den Verlust von Arbeitsplätzen in einigen Bereichen, zugleich entstehen jedoch vielfältige neue Beschäftigungsfelder in der Landwirtschaft – primär im IT-Bereich. Dieser Bereich ist von besonderer Relevanz für die Festlegung und Sicherstellung des Datenschutzes, der Datensicherheit und der Datenhoheit.

Die Digitalisierung der Landwirtschaft auf Grundlage von hochleistungsfähigen Infrastrukturen – wie Glasfaser und 5G – ermöglicht somit vielversprechende Lösungen für die Bewältigung der aktuellen Herausforderungen.

Quellen und weiterführende Informationen

Erwähnte Quellen:

Balafoutis, A. et al. (2017). Precision agriculture technologies positively contributing to GHG emissions mitigation, farm productivity and economics. Sustainability, 9(8), 1339.

Gebbers, R., & Adamchuk, V. I. (2010). Precision agriculture and food security. Science, 327(5967), 828–831.

Walter, A., Finger, R., Huber, R., & Buchmann, N. (2017). Opinion: Smart farming is key to developing sustainable agriculture. PNAS, 114(24), 6148–6150.