Smart Farming aus dem All - TalkingFields und Connected Nutrient Management (Neuheiten Goldmedaille) für ein optimiertes Bestandsmanagement

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1 Smart Farming aus dem All - TalkingFields und Connected Nutrient Management (Neuheiten Goldmedaille) für ein optimiertes Bestandsmanagement Vista - Geowissenschaftliche Fernerkundung GmbH Martina Hodrius Lena Brüggemann Dr. Heike Bach Silke Migdall VISTA No. 1

2 VISTA Geowissenschaftliche Fernerkundung GmbH Expertise KMU Fernerkundung und Modellierung für Landwirtschaft und Hydrologie Gegründet: 1995 in München Mitarbeiter: 15 Geschäftsführung / Inhaberin: Dr. Heike Bach Operationelle Service: Snow Cover Data Assimilation Landwirtschaft Erntevorhersage Precision Farming Bio-Zertifizierung Snow Water Equivalent Snow & Water Balance Modeling Hydrologie Schneemonitoring Abflussvorhersage Wasserkraftproduktion VISTA No. 2

3 Motivation: Die Herausforderung feeding9billion Angebot an Nahrungsmitteln muss sich bis 2050 verdoppeln Weitere landwirtschaftliche Expansion würde natürliche Ökosysteme verzehren Klimawandel wird Ungleichgewicht im Nahrungsangebot weiter verschärfen Nahrungsmittelsicherheit abhängig von Wasserverfügbarkeit Landwirtschaftl. Produktion muss auf nachhaltige Weise intensiviert werden EO4Food.org VISTA No. 3

4 Smart Farming, um die sog. Yield Gap zu schließen Ertragspotential Precision Navigation Smart Fertilisation Weather Forecasts VISTA 2015 Aktueller Ertrag Biodiversity Smart Irrigation Smart Seeding Satellitentechnologie angewandt durch Vista No. 4

5 Warum Satellitendaten nutzen? Spektrale Reflexion von Vegetation Chlorophyllabsorption => Chlorophyllgehalt Red egde => Biomasse Wellenlänge [ µm ] NDVI => Blattfläche Wasserabsorption bei 0.94 µm => Pflanzenwasser Der Satellit sieht mehr VISTA No. 5

6 Integrative Modellierung als Schlüsselmethode SLC (Verhoef & Bach, RSE 2003, 2007 and 2012) Strahlungstransfermodell für Landoberfläche und Atmosphäre Strahlungstransfer Atmosphäre Strahlungstransfer Landoberfläche Landoberflächenprozesse PROMET (Mauser & Bach, J.of Hydrology 2009) Multiskaliges Landoberflächenprozessmodell VISTA No. 6

7 talkingfields - vom Bild zur Information RapidEye Aufnahme VISTA No. 7

8 Beständige, relative Biomasseunterschiede in % TF Basiskarte VISTA No. 8

9 Schnappschuss und Standort zusammen bringen - Quantifizierung beständiger Muster Weizen Raps Raps Echtfarben Relative Biomasse VISTA No. 9

10 Warum die TF Basiskarte verwenden? TF Basiskarte, berechnet aus Daten von 2002 bis 2010 NDVI-Mittel, berechnet aus den gleichen Daten von 2002 bis 2010 (Mai bis September), 8 Termine Langjährig weniger Biomasse Durchschnitt Langjährig mehr Biomasse NDVI * 100 VISTA No. 10

11 Welche Bodeninformation war bisher verfügbar und wie passt sie zur TF Basiskarte? TF Basiskarte Hofbodenkarte Leitfähigkeit (EM 38) Beständige Biomasseunterschiede in % Ertragsfähigkeit des Bodens 1 = hohes Potential 4 = niedriges Potential µsiemens/cm VISTA No. 11

12 Zonierung der beständigen, relative Biomasseunterschiede in % TF Zonenkarte VISTA No. 12

13 Absolute Biomasse in t/ha TF Biomasse VISTA No. 13

14 Lösung des Bewölkungsproblems in TalkingFields RapidEye Bild (NIR) Biomasse Blätter 1. Applikation Applikation Applikation VISTA No. 14

15 Kornertrag in t/ha TF Ertragsprognose VISTA No. 15

16 TF Biomasse und Ertragskarte Meteorology Crop Growth Model 18. April 8 May 3 June Satellitenbasierter modellierter Ertrag Ertrag gemessen Weizen 4.5 t/ha 6.0 t/ha 7.5 t/ha 9.0 t/ha 10.5 t/ha VISTA No. 16

17 Ertragspotential in [t/ha] TF Ertragspotential VISTA No. 17

18 Connected Nutrient Management Automatische Dokumentation& Berichterstattung GPS- Kartierung& Fernerkundung Smart Harvesting Lösungen Boden- & Nährstoffbeprobung Hochpräzise Ausbringung mineral. Nährstoffe Hochpräzise Ausbringung organischer Nährstoffe VISTA No. 18

19 Wie gehen die Talking Fields Karten ein in das Connected Nutrient Management? (2D Grunddüngung) TF Basiskarte / Zonen Karte P Applikationskarte Karte der Versorgungsstufen Ist-Karte N (as-applied) Versorgungsstufe Grundnährstoffe C D P-Applikation Soll (kg/ha) Durchschnitt Ø N-Applikation Ist (kg/ha) Durchschnitt Ø VISTA No. 19

20 Feldbasiertes Nährstoffmanagement (1D) 1D Zielertrag Getreideart/ Sorte Organ. Dünger Mineralischer Dünger Vorfrucht: Nährstoffaufnahme Ernterückstände Boden: N min, ph, P, K Fester Maximalwert Optimierte Anwendung Nachfrage DVO Angebot Standard für neue Düngeverordnung. VISTA No. 20

21 Teilflächenspezifisches Nährstoffmanagement (2D) 1D 2D konform zur DVO { } VISTA No. 21

22 TF Biomasse und Basiskarte Anwendung N-Düngung mit Map-Overlay-Verfahren Biomassekarte (Tf oder Sensor) TF Ertragspotential Applikationskarte N in Kg/ha + = VISTA No. 22

23 Connected Nutrient Management Der Mehrwert (Satelliten Map-Overlay Verfahren) Nutzung der TF Basiskarte: Ertragssteigerung von 3% selbst bei besten Böden erzielt = 60 /ha mehr Gewinn! Feldversuche der TU München bestätigen: Ertragssteigerung um etwa 4% bei gleichzeitiger Reduktion der eingesetzten Mineraldüngermenge! Vergleich der verschiedenen Düngungsstrategien: Maidl et al., Teilflächenspezifische Stickstoffdüngung, Getreidemagazin 3/2012 VISTA No. 23

24 Copernicus VISTA No. 24

25 Game changer Sentinel-2 Seit Juni 2015 im Orbit Operationelles Satellitensystem der ESA das kostenfrei und frei erhältlich zur Verfügung steht Mit technischen Spezifikationen, die ideal sind für die Landwirtschaft und besser als alles was bisher im Orbit gekreist ist! (10m, alle 2 Tage, superspektral) Verfügbarkeit für die nächsten 25 Jahre durch finanzielle Zusagen der EU gesichert! (Investitionen in Milliardenhöhe) VISTA No. 25

26 VORBEREITENDE ERGEBNISSE Multi-temporale Vergleiche Landsat 8 Jul 31, 2015 Sentinel 2 Aug 06, 2015 Sentinel 2 Aug 13, 2015 VISTA No. 26

27 Atmosphärenkorrektur: Multi-temporale multi-sensorale Validierung Schlag mit hoher Pflanzendichte (Zuckerrübe) BOA reflectance [%] Landsat 8 - Jul 31, 2015 Sentinel-2 - Aug 06, 2015 Sentinel-2 - Aug 13, 2015 Offener Boden BOA reflectance [%] ,4 0,9 1,4 1,9 2,4 Wavelength [µm] 0 0,4 0,9 1,4 1,9 2,4 Wavelength [µm] VISTA No. 27

28 Ableitung von Bestandesparametern RapidEye Jul 4, 2015 Blattfläche VISTA No. 28

29 Ableitung von Bestandesparametern Landsat 8 Jul 24, 2015 Blattfläche VISTA No. 29

30 Ableitung von Bestandesparametern Landsat 8 Jul 31, 2015 Blattfläche VISTA No. 30

31 Ableitung von Bestandesparametern Sentinel-2A Aug 06,2015 Blattfläche VISTA No. 31

32 Ableitung von Bestandesparametern Sentinel-2A Aug 13, 2015 Blattfläche VISTA No. 32

33 Ableitung von Bestandesparametern Landsat 8 Sep 01, 2015 Blattfläche VISTA No. 33

34 Ableitung von Bestandesparametern Landsat 8 Sep 17, 2015 Blattfläche Blattfläche [m²/m²] Blattflächenentwicklung an ausgewählten Maisschlägen Sent Tag des Jahres 2015 VISTA No. 34

35 Ableitung von Bestandesparametern Blattfläche und Blattchlorophyll Sentinel-2A Aug 13, 2015 Leaf area map VISTA No. 35

36 Ableitung von Bestandesparametern Blattchlorophyll Sentinel-2A Aug 13, 2015 Sentinel-2A Aug 13, 2015 Leaf area map Blattchlorophyllgehalt BOA reflectance [%] Chlorophyllunterschiede nicht nur sichtbar in den Absorptionen des VIS, sondern auch im sog. Red edge shift Cab = 34 Cab = ,45 0,65 0,85 Wavelength [µm] Heike Bach Topic: Agriculture VISTA VISTA No. 36

37 Game changer Sentinel-1 Sentinel-1A seit April 2014 im Orbit Sentinel-1B für 2016 angekündigt Operationelles Satellitensystem der ESA das kostenfrei und frei erhältlich zur Verfügung steht Mit technischen Spezifikationen, die besser sind als alles was bisher hinsichtlich C-Band SAR im Orbit gekreist ist (20m, alle 6 Tage, Dual-Polarisation) C-SAR Sensor, der kontinuierlich bei jeder Witterung Tag und Nacht mittel- und hochaufgelöste Bilder liefert VISTA No. 37

38 Neue Datenquellen aus Copernicus: Sentinel-1 Sentinel-1 Datenreihe aus dem Zeitraum 2. Mai bis 19. Juni 2015 Blau: VV Grün: VH VISTA No. 38

39 Vielen Dank für die Aufmerksamkeit! Besuchen Sie uns auch an unseren Messeständen: DLG-Special zum Thema Digital Cropping: Partnerstand John Deere Farmsight: Halle 15, Stand G31 J Halle 13, Stand E30 VISTA No. 39