Drohnen-Scouts sind bereit, die Präzisionslandwirtschaft mit fortschreitender Drohnentechnologie noch genauer zu machen.
Laut der Federal Aviation Administration sind Drohnen bereits auf Farmen angekommen. 2017 Prozent aller kommerziell registrierten Drohnen im Jahr 48 wurden für die Landwirtschaft eingesetzt, was die dritthöchste Verwendung für die Maschinen hinter der Immobilien-/Luftbildfotografie mit 28 Prozent und der Industrieinspektion mit XNUMX Prozent darstellt.
Die Speziallandwirtschaft ist ein Teil dieses Präzisionslandwirtschaftsmarktes für Drohnen. Luftfahrtunternehmen wie das in Frankreich ansässige Unternehmen Delair-Tech und das amerikanische Verteidigungsdrohnenunternehmen AeroVironment vermarkten ihre landwirtschaftlichen Drohnen mit integriertem Sensor an Erzeuger von Spezialkulturen, und der Nordwesten ist ein Zielmarkt.
Das in Seattle ansässige Unternehmen MicaSense, das einen multispektralen Drohnensensor namens RedEdge-M verkauft, hat an Treffen von Züchtern teilgenommen, beispielsweise an der Versammlung der Obstbaumzüchter, die in Kennewick, Washington, stattfand. Bei diesem Treffen sprach Gabriel Torres, CEO von MicaSense, über Analysen zum Erntegutmanagement, an denen das Unternehmen arbeitet.
„Wir arbeiten kontinuierlich mit Landwirten und Branchenführern zusammen, um zu untersuchen, wie Bilder eine bestimmte Managementpraxis beeinflussen oder dazu beitragen können, einen Teil der Subjektivität bei einer Entscheidungsfindung zu lösen“, sagte MicaSense Director of Enterprise Solutions Manal Elarab. „Wir sind bestrebt, kontinuierlich neue Wege zu erkunden, um Bildanalysen bei täglichen landwirtschaftlichen Entscheidungen anzuwenden.“
Auch Akademiker untersuchen den Einsatz von Drohnen für Sonderkulturen. Vegetable Growers News schrieb im Februar 2018 über eine Partnerschaft zwischen dem Rochester Institute of Technology und der Cornell University zur Entwicklung eines Drohnenprogramms zur Identifizierung der Anfälligkeit von Bohnen für weißen Schimmel. An der Penn State University arbeiten zwei Forscher – ein Ingenieur und ein Gartenbauwissenschaftler – an einem Drohnenprogramm, um die individuelle Blütenbedeckung und die Erntebelastung bei Baumfrüchten zu bestimmen.
Von Soldaten bis Sojabohnen
Sich entwickelnde Drohnentechnologien wechseln von einem Sektor zum anderen. Der früheste Vorgänger der landwirtschaftlichen Drohne Quantix von AeroVironment war eine Militärdrohne namens Pointer, die vor 30 Jahren von der US-Armee und dem Marine Corps eingesetzt wurde. Das Unternehmen wurde nach dem 9. September und während des Golfkriegs zu einem wichtigen Lieferanten des US-Verteidigungsministeriums und hat bis heute fünf Programme beim DOD registriert.
Obwohl Quantix eher für die Vermessung von Pflanzen als für Feinde gedacht ist, stammt sein vertikales Start- und Landekonzept aus einem Militärprogramm. Die Starrflügler-Drohne startet aus einer vertikalen Position wie das Space Shuttle, nivelliert sich aber wie ein Flugzeug für lange Bildausschnitte.
„Es ist wirklich das Beste aus beiden Welten“, sagte Mark Dufau, Director of Commercial Sales bei AeroVironment.
Die Technologie entwickelt sich weiter und Unternehmen finden neue Funktionen, die für die Präzisionslandwirtschaft am besten geeignet sind. Eine der grundlegenden Fernerkundungstechnologien, der Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), stammt aus Satellitenprogrammen in den 1960er und 1970er Jahren, sagte MicaSense Remote Sensing Applications Specialist John Sulik.
„Du kannst viel tun“, sagte Sulik. „Es ist nur so, dass viele der älteren Fernerkundungstechniken für diese höherwertigen Nutzpflanzen nicht relevant sind. Sie erzählen dir nicht so viel von einer Geschichte, wie du wissen musst.“
RedEdge-M von MicaSense verfügt über fünf Kameras, die rote, grüne, blaue, nahe Infrarot- und rote Kanten messen.
„Multispektrale Bilder haben sich als sehr aufschlussreiches Werkzeug erwiesen, wenn es darum geht, Ihr Feld nach Stress zu durchsuchen“, sagte Elarab. „Indizes, die aus den multispektralen Bildern erstellt wurden, helfen beim Verständnis der Variabilität innerhalb Ihres Feldes und führen Sie so zu den Orten der Belastung, sodass Sie repräsentative Proben sammeln können, die die Belastungsursache eingrenzen können.“
Für Erzeuger sind einige verschiedene multispektrale Drohnensensoren auf dem Markt. Das in Minneapolis ansässige Unternehmen Sentera gab am 28. März bekannt, dass es seinen kardanischen Sensor AGX710 für den Plug-and-Play-Einsatz mit Industriedrohnen der Matrice 200-Serie der Marke DJI verkauft. Eric Taipale, CEO von Sentera, sagte, die Übereinstimmung mache es „unglaublich einfach für unsere Kunden, umsetzbare Daten aus dem Feld zu sammeln“.
„Unsere Kunden stellen Dutzende verschiedener Indexprodukte her und verwenden automatisierte Analysetools für so viele verschiedene Anwendungen in der Land- und Forstwirtschaft und im Umweltschutz“, sagte er. Der Sensor von Sentera ist mit einem einjährigen Zugriff auf eine Softwareanalyseplattform namens FieldAgent ausgestattet, die Einblicke in die Ernteerkundung liefert, um Krankheiten, Schädlinge und andere Belastungen zu erkennen, Mängel zu identifizieren und den Ernährungszustand zu bewerten.“
Drohnen legen auch längere Strecken zurück. In Frankreich ist die DT18 ag-Drohne von Delair für Flüge außerhalb der Sichtlinie oder für den BVLOS-Betrieb zugelassen (die US-amerikanische FFA verlangt eine Ausnahmeregelung für BVLOS-Flüge). Der DT18 kann über ein drahtloses 3G-Telefonnetz gesteuert werden und kann daher ohne Kontrollturm meilenweit geflogen werden.
„In einem Flug können Sie mehr als 2,500 Acres abdecken, wenn die Vorschriften es Ihnen erlauben, hoch zu fliegen“, sagte Lenaic Grignard, Product Manager für Land- und Forstwirtschaft. „Wir synchronisieren unser System, sodass die Produktivität der Bestandsaufnahme sehr hoch ist.“
Breit genug, um zuzusehen
Drohnen sind teuer und eignen sich hauptsächlich zum Erkunden schwer zugänglicher Gebiete. Wie groß muss also ein Betrieb sein, um den Aufwand zu rechtfertigen?
Unabhängig davon kamen sowohl Grignard von Delair als auch Dufau von AeroVironment auf die gleiche ungefähre Zahl: 1,000 Acres.
„In den USA wird es interessant, wenn man anfängt, mehr als 1,000 Acres zu besitzen“, sagte Grignard. Dufau sagte, dass an der XNUMX-Morgen-Grenze „Erzeuger im Mittleren Westen wirklich beginnen, den Nutzen des Systems zu sehen“.
Beide fügten jedoch schnell hinzu, dass sich Sonderkulturen in vielerlei Hinsicht stark von Reihenkulturen unterscheiden und eine höhere Kapitalrendite aufweisen.
„Es kommt wirklich auf den Ertrag pro Acre an“, sagte Dufau. „Wenn Sie sich auf Vergleiche zwischen Reihenkulturen und Spezialkulturen im Mittleren Westen einlassen, ändern sich diese Zahlen aufgrund des Aufwands und der Einnahmen, die bei einer Spezialkultur im Vergleich zu Mais und Bohnen auf dem Spiel stehen, erheblich. Diese Zahl ist wesentlich kleiner, wenn Sie in die Sonderkulturen einsteigen.“
Ein Beispiel, sagte er, sind Weintraubenbauern, die dafür bekannt sind, Drohnen für eine letzte, schnelle Kontrolle eines Weinbergs von nur fünf Morgen einzusetzen.
„Es ist nicht unbedingt ‚Was findest du?'“, sagte Dufau. „Was Sie nicht finden, gibt Ihnen die Gewissheit, dass Sie alles tun, um es zu bewältigen. … sie können (nicht) nur Probleme da draußen erkennen, sondern nachts auch besser schlafen, wenn sie wissen, dass es keine Probleme gibt.“
Der höhere Erntewert ist einer der Gründe, warum Drohnenunternehmen glauben, dass Erzeuger von Spezialkulturen eher von der Technologie profitieren werden.
„Die Einführungsrate bei Reihenkulturen ist langsam, und einer der Gründe dafür ist, wenn man sich den Maispreis ansieht, dass man nicht die Investitionskapazität hat, um auf diese Art von Technologie umzusteigen“, sagte Grignard.
Elarab von MicaSense sagte, dass sich Spezialzüchter offenbar schneller an die Technologie gewöhnen.
„Hochwertige Nutzpflanzen waren frühe Adaptoren der Technologie, wie Weinberge und Obstbäume und dergleichen“, sagte sie. „Es gibt auch großes Interesse an anderen Feldfrüchten wie Kaffee und Gemüse.
„Viele Leute interessieren sich für Präzisionslandwirtschaft und es gibt unterschiedliche Akzeptanzraten innerhalb bestimmter Kulturen. Der Markt wächst jedes Jahr. Es gibt viele Leute, die sich immer mehr dafür begeistern, Bilder in ihre Managemententscheidungen einzubeziehen, also ist definitiv viel Wachstum im Gange.“
Von den Daten zur Entscheidung
Es ist unerlässlich, Drohnendaten und -bilder für die Managemententscheidungen der Erzeuger relevant zu machen.
„Sensoren erzeugen Daten“, sagt Sulik von MicaSense. „Was Erzeuger brauchen, sind Informationen. Was die Branche also braucht, ist ein zeitnaher Weg, um die Daten in umsetzbare relevante Informationen zu reduzieren. Das muss geglättet werden. Und daran arbeiten wir.“
Grignard von Delair nennt die Aufgabe einen „Datenengpass“.
„Die Idee der gesamten Lösung besteht darin, einen Teil des Engpasses mit den Daten in den verschiedenen Schritten des Arbeitsablaufs zu beseitigen, von der Erfassung bis zur Datenverarbeitung – das ist nicht die Last des Pflanzenberaters oder des Erzeugers.“
Eines der Analysetools erstellt eine Karte, auf die sich Erzeuger beziehen können.
„Wir bewerten die Pflanzengesundheit und den Pflanzenbedarf an Nährstoffen und erstellen dann eine Karte“, sagte sie. „Diese Karte kann zum Beispiel als Stickstoffkarte auf Rezept bewertet werden.“ Das DT18Ag von Delair ist auch in der Lage, Pflanzen zu zählen oder Pflanzlücken zu identifizieren.
Aber Grignard fügte hinzu, dass Algorithmen keine Einheitsgröße sind und die Ergebnisse zwischen den Kulturen variieren werden. Bei Erdbeerpflanzen zum Beispiel funktioniert der Pflanzenzählalgorithmus in frühen Stadien gut, aber später versagt der Algorithmus, wenn die Pflanzen wachsen und die Blätter beginnen, sich zu verzahnen.
AeroVironment arbeitet an einem Pflanzenzählalgorithmus für Baumobstkulturen, von dem Dufau im März sagte, dass er etwa zwei bis drei Monate davon entfernt sei, als Add-on zum aktuellen System verfügbar zu sein.
Applikatoren mit variabler Menge sind eine weitere Technologie, die sich in der Präzisionslandwirtschaft schnell entwickelt. Eine mögliche Verwendung für Drohnendaten, sagte Dufau, besteht darin, die Daten von der Drohne auf einen Applikator mit variabler Rate von Düngemitteln, Pestiziden und/oder Fungiziden übertragbar zu machen. Drohnendaten zu einzelnen Pflanzen, die mit einem Applikator mit variabler Rate verbunden sind, was bedeuten würde, dass einzelne Pflanzen nur die Chemikalien erhalten, die sie benötigen.
Aber wohin auch immer neue Technologien führen, sagte Dufau, dass von Drohnen erstellte Karten in Zukunft immer präziser werden.
„Sie gehen von Blatt zu Blatt, von Zweig zu Zweig und bewerten schließlich die Pflanzengesundheit da draußen“, sagte er. „Diese Art von Präzisionskarten wird langfristig immer besser. Und ich sehe, dass diese Art von Technologie nur einige der Bereiche vorantreibt, insbesondere in Sonderkulturen, die noch nicht wirklich implementiert wurden.“
- Stephen Kloosterman, stellvertretender VGN-Redakteur
Foto oben: Der Starrflügler AeroVironment Quantix verfügt über eine vertikale Start- und Landefunktion ähnlich der einer Schwebedrohne.