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 wird in Suderburg ein 5G-Campusnetzes samt 25 bis 30 Meter hohem Mobilfunkmast errichtet. Die funktechnisch zu erschließende landwirtschaftliche Versuchsfläche beträgt 1,4 km². Auf dem nahegelegenen Versuchshof, der AGRAVIS Future Farm, wird ein Rechenzentrum mit mehreren Servern, notwendiger Systemtechnik sowie einer unterbrechungsfreien Stromversorgung aufgebaut. Es erfolgt ein Anschluss der Netzkomponenten ans landkreiseigene Glasfasernetz, um den entstehenden Datenverkehr abführen zu können.
Zentrales Element ist 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. Bislang werden weder in Deutschland, noch international 5G-fähige Bodenfeuchtesensoren kommerziell angeboten. Im Rahmen des Projektes soll daher die Weiterentwicklung der Hard- und Software für den vorgesehenen Sensoren-Mix erfolgen.
Auf der experimentellen Anbaufläche, der AGRAVIS Future Farm erfolgen die unterschiedlichen Feldversuche unter Einsatz der 5G-Technik und Sensorik unter realen Bedingungen. Ziel ist es, eine detaillierte Karte über die Boden- und Pflanzenfeuchte der landwirtschaftlichen Versuchsfläche zu generieren, die die Grundlage für eine zukünftige teilflächenspezifische Bewässerung bildet. Dazu werden verschiedene Bodensensoren in die Fläche eingebracht und Drohnenüberflüge durchgeführt. Erprobt wird die 5G basierte Echtzeitübertragung der Sensordaten und Bildern im eingerichteten 5G-Campusnetzwerk.
Eine Kernaufgabe im Projekt ist die Konzeptionierung, Entwicklung und Erprobung einer offenen, KI-basierten Datenplattform, in der die Daten aus den Feldversuchen aufgenommen und verarbeitet werden. Die zu entwickelnde Software-Plattform soll 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.
Ziel ist es, das Gesamtsystem der Feldbewässerung weiterzuentwickeln und landwirtschaftliche Kulturen künftig effizienter und ressourcenschonend zu bewässern. Die in der Erprobung gewonnenen Sensordaten und Messresultate werden dazu kombiniert und KI-basiert verarbeitet. Durch die entwickelten 5G-Anwendungen und Softwarelösungen soll es gelingen, evidenzbasierte Entscheidungen zu treffen und zu einer teilflächengenaue, den Pflanzen- und Bodenzustand entsprechenden autonomen und effektiven Bewässerungsdurchführung zu gelangen.
