„Wenn das klappt, könnte die App-Anwendung eine echte Innovation und Hilfe für Landwirte sein“
…, so Prof. Dr. Hans-Werner Olfs. Der Wissenschaftler der Hochschule Osnabrück forscht seit rund zwei Jahren mit seinem Team an einer Dünge-App. Diese soll durch optische Verfahren die Zusammensetzung von Mischdünger erkennen und entsprechende Empfehlungen für dessen Ausbringung geben. Unterstützt wird das Team dabei vom Landtechnikhersteller Amazonen-Werke Dreyer GmbH & Co KG sowie den Sensorik-Spezialisten des Osnabrücker Unternehmens iotec GmbH. Dessen Gründer sind übrigens selbst Absolventen der Hochschule.
Gezielte Verteilung der Nährstoffe
Mischdünger besteht aus einzelnen Nährstoff-Komponenten, die sich Landwirte individuell beim Landhändler mischen lassen können. Das Problem bei diesen vielfältigen Düngermischungen: Es existieren keine Einstellwerte für den Düngerstreuer. Diese sind aber wichtig, um eine optimale Verteilung des Düngers auf dem Feld zu gewährleisten.
„Die einzelnen Düngemittel-Körner unterscheiden sich in ihrer jeweiligen Form, Härte, Größenverteilung und dem Gewicht. Die Geschwindigkeit der rotierenden Scheiben beim Zentrifugal-Düngerstreuer und der Punkt, an dem der Dünger auf die Streuscheibe fällt, muss vor dem Düngen so eingestellt werden, dass die einzelnen Nährstoffe gleichmäßig auf dem Feld verteilt werden“, erklärt Olfs. Genau diese Aufgabe soll die im Projekt entwickelte App namens „Optiblend“ übernehmen. Eine zweite Anwendung soll dem Landhändler außerdem bereits beim Mischen Empfehlungen zur Eignung verschiedener Mineraldüngerkomponenten geben.
App lernt per KI
In der Praxis soll es dann später so aussehen: Der Landwirt legt in und neben der Fahrspur Streumatten aus, auf die der Dünger fällt. Dann fotografiert er mit seinem Smartphone die Matten. Die App analysiert nun zum einen die Menge des Düngers, zum anderen den Anteil und die Verteilung der einzelnen Dünger-Komponenten. Olfs:
„Ist die Nährstoffverteilung schlecht, sagt die App, wie die Einstellungen am Düngerstreuer verändert werden sollten, sodass die Verteilung gleichmäßiger wird. Das ist die optimale Lösung.“
Im Juni hat Anne Friederike Borchert, wissenschaftliche Mitarbeiterin im Projekt, mit ihrem Team verschiedene Düngermischungen im Feld gestreut. Dabei sammelte sie umfangreiches Bildmaterial. Mit diesen Aufnahmen “trainieren” die Spezialisten von iotec nun die App für den Praxiseinsatz.
„Bei optimalen Lichtverhältnissen hat die App bereits eine Treffsicherheit von knapp 90 Prozent. Unter Praxisbedingungen erreichen wir diese Treffsicherheit leider noch nicht. Das Problem: Ändern sich die Lichtverhältnisse, weil zum Beispiel die Sonne tief steht und Schatten auf die Düngerkörner fällt, hat die App Schwierigkeiten, die einzelnen Komponenten richtig zu erkennen.“
Das sind wichtige Erkenntnisse, um die Software weiter zu verbessern.
Auswertung am Campus Haste
Borchert wertet nun die eingesammelten Düngerstreuproben in den Laboren am Campus Haste der Hochschule Osnabrück aus. Hierbei möchte sie untersuchen, bei welchen Einstellungen des Düngerstreuers die Nährstoffverteilung optimal war. Alle gesammelten Daten aus den Streuversuchen sowie die über 12.000 Bilder der einzelnen Düngerkomponenten und physikalischen Werte, die die Amazonen-Werke zur Verfügung gestellt haben, fließen in einer Datenbank zusammen. Aus dieser wiederum lernt die künstliche Intelligenz.
„Anfangs war ich sehr skeptisch, ob das überhaupt möglich ist“, gesteht Olfs, „aber ich bin positiv überrascht.“
Das Forschungsprojekt trägt den offiziellen Namen “Smartphonebasierte optische Verfahren zur Charakterisierung von Einzelkomponenten bei der Herstellung von mineralischen Mischdüngern und Ableitung von Streueigenschaften zur optimierten Streueinstellung von Zentrifugalstreuern (OptiBlend)”. Es wird vom Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft mit knapp 260.000 Euro gefördert. Ende des Jahres soll eine erste praxiserprobte Betaversion der App fertig sein.
