Wasser ist weltweit der wichtigste Produktionsfaktor in der Landwirtschaft und damit bei der Herstellung von Nahrungsmitteln. Zusätzliche Bewässerung ist bei ungünstigen Boden- oder Klimaverhältnissen, zur Absicherung und umweltverträglichen Steigerung der Produktivität oder zum Anbau höherwertiger Produkte essentiell.
Der Landkreis Uelzen zählt zu den bewässerungsintensivsten Landkreisen in Deutschland, daher beschäftigt sich die Region intensiv mit einer nachhaltigen zusätzlichen Feldbewässerung.
Zur Durchführung des Projektes wurde in Suderburg ein 5G-Campusnetzes samt 25 bis 30 Meter hohem Mobilfunkmast errichtet. Die funktechnisch zu erschließende landwirtschaftliche Versuchsfläche betrug 1,4 km². Auf dem nahegelegenen Versuchshof, der AGRAVIS Future Farm, wurde ein Rechenzentrum mit mehreren Servern, notwendiger Systemtechnik sowie einer unterbrechungsfreien Stromversorgung aufgebaut. Es erfolgte ein Anschluss der Netzkomponenten ans landkreiseigene Glasfasernetz, um den entstehenden Datenverkehr abführen zu können.
Zentrales Element war die Konzeption und Entwicklung eines Sensornetzwerks samt luftgestützter Bildgebungssensorik, um einen Überblick über den Zustand der Fläche anhand einer Vielzahl von Sensoren und multispektralen Drohnen mit Kameras zu gewinnen. Zu Projektbeginn waren weder in Deutschland, noch international 5G-fähige Bodenfeuchtesensoren kommerziell verfügbar. Im Rahmen des Projektes sollte daher die Weiterentwicklung der Hard- und Software für den vorgesehenen Sensoren-Mix erfolgen.
Auf der experimentellen Anbaufläche, der AGRAVIS Future Farm erfolgten die unterschiedlichen Feldversuche unter Einsatz der 5G-Technik und Sensorik unter realen Bedingungen. Ziel war es, eine detaillierte Karte über die Boden- und Pflanzenfeuchte der landwirtschaftlichen Versuchsfläche zu generieren, die die Grundlage für eine zukünftige teilflächenspezifische Bewässerung bilden sollte. Dazu wurden verschiedene Bodensensoren in die Fläche eingebracht und Drohnenüberflüge durchgeführt. Erprobt wurde die 5G basierte Echtzeitübertragung der Sensordaten und Bildern im eingerichteten 5G-Campusnetzwerk.
Eine Kernaufgabe im Projekt war die Konzeptionierung, Entwicklung und Erprobung einer offenen, KI-basierten Datenplattform, in der die Daten aus den Feldversuchen aufgenommen und verarbeitet werden sollten. Die zu entwickelnde Software-Plattform sollte dazu dienen, Daten der via 5G angeschlossenen Sensoren aus dem Boden und der Luft auszuwerten, mit weitere Datenquellen (z.B. Wetter, Ernteergebnisse, Geodaten, Daten über oder aus Landmaschinen etc.) zu kombinieren und eine optimierte Bewässerungsempfehlung abzuleiten. Zum Ende der Projektphase steht jetzt eine erste Ausgabe der Plattform zur Verfügung.
Ziel des Projektwas war es, das Gesamtsystem der Feldbewässerung weiterzuentwickeln und landwirtschaftliche Kulturen künftig effizienter und ressourcenschonend zu bewässern. Die in der Erprobung gewonnenen Sensordaten und Messresultate sollten dazu kombiniert und KI-basiert verarbeitet werden. Durch 5G-Anwendungen und Softwarelösungen soll es zukünftig gelingen, evidenzbasierte Entscheidungen zu treffen und zu einer teilflächengenaue, den Pflanzen- und Bodenzustand entsprechenden autonomen und effektiven Bewässerungsdurchführung zu gelangen.
