Ertragsschätzung mit Drohnen?

Experten der Uni Kassel haben drohnengestützt die Erträge von Leguminosen/Gras-Mischungen geschätzt. Die Ergebnisse sind vielversprechend. Ist das Verfahren eine Alternative zu üblichen Methoden der Ertragsschätzung?

In der Forstwirtschaft und für landwirtschaftliche Reinkulturen wie Weizen und Mais gibt es bereits Studien, die einen positiven Zusammenhang zwischen aufgenommenen Fotografien und der Biomasseentwicklung zeigen. Zur Ertragsschätzung mittels Fotoaufnahmen im Grünland existieren bisher nur wenige Untersuchungen, die aber in der Regel keine Leguminosenanteile berücksichtigten. Diesen Aspekt sowie die Berücksichtigung mehrerer Schnittzeitpunkte im Verlauf der Vegetationsperiode greift eine neue Studie am Fachgebiet Grünlandwissenschaft und Nachwachsende Rohstoffe der Universität Kassel auf. Ziel der Studie war es, zwei Methoden hinsichtlich ihrer Genauigkeit zur Abschätzung des Biomasseertrags zu vergleichen:

  • Biomasseschätzung über die Messung der Vegetationshöhe,
  • Biomasseabschätzung mittels abgeleiteter Vegetationshöhen aus drohnengestützten Fotoaufnahmen.

Die Studie fand auf 24 Futterbau-Versuchsparzellen (jeweils 1,5 x 10 m) statt. Verglichen wurden die Ansaaten aus:

  • Rotklee, Schwedenklee, Weißklee, Welschem Weidelgras;
  • Luzerne, Rotklee, Wiesenschwingel, Deutsches Weidelgras, Wiesenlieschgras;
  • Rotklee, Schwedenklee, Weißklee;
  • Luzerne, Rotklee;
  • Welchem Weidelgras;
  • Wiesenschwingel, Deutschem Weidelgras, Wiesenlieschgras.

Wieso präzise schätzen?

Leguminosen/Gras-Mischungen spielen besonders in der ökologischen Landwirtschaft eine wichtige Rolle innerhalb der Fruchtfolgen. Durch die Stickstoffbindung der Leguminosen dienen sie als wichtiger Gründünger. Sie werden als Futterquelle für die Viehhaltung und zunehmend auch zur Biogasgewinnung geerntet. Eine verlässliche Abschätzung der zu erwartenden jährlichen Erträge ist entscheidend, um die Anbaumöglichkeiten im Rahmen des Feldfutterbaus ökonomisch optimieren zu können und außerdem geeignete Grünlandmanagement-Maßnahmen einzuleiten.

Durch die Ernte und Trocknung von Stichproben werden die besten Schätzergebnisse erzielt. Indirekte Schätzungen über die händische Messung der Vegetationshöhe, die mit der Biomasse positiv im Zusammenhang steht, bilden eine Alternative. Beide Methoden können allerdings gerade bei großen oder schwer zugänglichen Flächen sehr zeit- und arbeitsintensiv werden. Der Grund: Eine verlässliche Ertragsschätzung erfordert eine entsprechend hohe Probenzahl, die gleichzeitig und räumlich gleichmäßig verteilt sind.

Künftig könnte die Drohnentechnik eine effiziente Alternative zur Biomasseabschätzung bieten. Untersuchungen zufolge ist die Ertragsschätzung mithilfe der Drohnentechnik erheblich präziser als die praxisübliche Probenahme.

Gute Ergebnisse, aber ...

Vielversprechend ist zudem, dass die Schätzgenauigkeit mit der Genauigkeit für Reinkulturen, beispielsweise für Gerste, Mais und Sorghum mithalten kann. Ein weiteres positives Ergebnis der Stu-die ist die Unempfindlichkeit der drohnenbasierten Methode ge-

genüber Vegetationshöhenschwankungen durch extreme Wetterereignisse, beispielsweise Dürre.

Kleebasierte Mischungen ließen sich mit der drohnenbasierten Methode exakter schätzen als luzernebasierte Mischungen. Das lässt darauf schließen, dass die Modelle kulturpflanzenspezifisch sind und nicht einfach auf andere Grünlandtypen übertragbar sind. Für eine möglichst exakte Biomasseschätzung ist deshalb für jeden Grünlandtyp ein eigenes Modell nötig.

... noch nicht praxisreif

Die Schätzergebnisse ließen sich möglicherweise noch weiter verbessern, zum Beispiel wenn die Vegetationsdichte mit einbezogen oder anstatt eines einzigen Aufnahmesystems mehrere Sensoren verwendet würden (deren Informationen sich ergänzen).

Während die Überfliegung in einer kurzen Zeit möglich ist, ist die Verarbeitung der Daten sehr rechen­intensiv. Je nach Anzahl der Luftbilder hängt sie stark von der Computerleistung ab. Deshalb ist die drohnengestützte Biomasseschätzung derzeit noch keine gangbare Lösung für die Praxis.

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