Fachbeitrag

Drohnengestützte Ertragsschätzung von Leguminosen/Gras-Mischungen

Die drohnengestützte Modellierung der Vegetationshöhe liefert eine ebenso gute, im Mittel sogar eine bessere Schätzgenauigkeit der Biomasse, als die manuelle Messung der Vegetationshöhe.

Ein Gastbeitrag von Dr. Tina Astor, Dr. Thomas Astor, Esther Grüner, Dr. Rüdiger Grass und Prof. Dr. Michael Wachendorf von der Uni Kassel-Witzenhausen.

Leguminosen/Gras-Mischungen spielen besonders in der ökologischen Landwirtschaft eine wichtige Rolle innerhalb der Fruchtfolgen. Um aber Anbaumöglichkeiten im Rahmen des Feldfutterbaus ökonomisch optimieren zu können und geeignete Grünlandmanagement-Maßnahmen einzuleiten, ist eine präzise, verlässliche Abschätzung der zu erwartenden jährlichen Biomasse essenziell. Durch destruktive Biomasseproben (Ernte und Trocknung von Stichproben) werden im Allgemeinen die besten Schätzergebnisse erzielt.

Indirekte Schätzungen über die manuelle 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, denn eine verlässliche Biomasseschätzung erfordert eine entsprechend hohe Probenzahl und eine räumlich gleichmäßig verteilte Beprobung.

Zukünftig könnten Drohnen, beispielsweise mit integrierten Fotokameras, eine zeit- und ressourceneffiziente Alternative zur Biomasseabschätzung bieten.

Erst GPS-Punkte markieren

Bevor mit einer Überfliegung begonnen werden kann, müssen zunächst sog. Ground Control Points (GCP) mit einem Global Positioning System (GPS) eingemessen werden. GCPs sind markierte Punkte, die später dazu dienen, mit einer speziellen Software das aufgenommene Bild in einem räumlichen Koordinatensystem zu positionieren, also dem Bild einen realen Raumbezug zuzuordnen. Dieser Vorgang wird Georeferenzierung genannt.

Um später mit Hilfe der Luftbilder die Vegetationshöhe und somit die Biomasse abschätzen zu können, muss zunächst eine Überfliegung der Fläche ohne Vegetation durchgeführt werden. Dadurch erhält man ein Oberflächenmodell der Bodenoberfläche (Topografie). Kurz vor jeder Ernte wird dann eine weitere Überfliegung durchgeführt. Eine anschließende bildanalytische Prozessierung (z.B. das sog. Structure for Motion (SfM)) liefert eine räumliche 3D-Repräsentation der Bilddaten, wodurch die Höhe der Vegetation abgeleitet, und somit die Biomasse geschätzt werden kann.

Darstellung des Arbeitsablaufs der Datenaufnahme. Die ersten beiden Spalten zeigen die manuelle Datenaufnahme. Die dritte Spalte zeigt die Datenaufnahme und Prozessierung mittels fernerkundlicher Methoden (Bildquelle: Uni Kassel)

Untersuchungen haben gezeigt, dass man für eine 8 m2 Grasfläche 550 einzelne manuelle Höhenmessungen durchführen müsste, um vergleichbar präzise Schätzergebnisse zu drohnenbasierten Luftbildaufnahmen mit SfM-Prozessierung zu erhalten – ein Hinweis darauf, dass die drohnenbasierte Methode potenziell eine erhebliche Zeitersparnis für die Biomasseabschätzung in landwirtschaftlich genutztem Grünland bringen könnte.

In der Forstwirtschaft und zu einem geringeren Grad für landwirtschaftliche Reinkulturen (z.B. Weizen, Gerste, Mais, Gemüse) gibt es bereits einige Studien, die einen stark positiven Zusammenhang zwischen aufgenommenen Fotographien und der Biomasseentwicklung zeigen.

Zur Biomasseabschätzung mittels Fotoaufnahmen im Grünland, das sehr viel heterogener ist, existieren bisher nur wenige Studien, die aber i.d.R. Leguminosenanteile nicht berücksichtigten. Diesen Aspekt sowie die Berücksichtigung mehrerer Schnittzeitpunkte im Verlauf der Vegetationsperiode (multitemporaler Ansatz) greift eine neue Studie am Fachgebiet Grünlandwissenschaft und Nachwachsende Rohstoffe der Universität Kassel (Gruener et al. 2019). Ziel der Studie war es, zwei Methoden hinsichtlich ihrer Genauigkeit zur Abschätzung der Biomasse zu vergleichen:

  1. manuelle Biomasseschätzung über die Messung der Vegetationshöhe,
  2. Biomasseabschätzung mittels abgeleiteter Vegetationshöhen aus drohnengestützten Fotoaufnahmen.

Versuchsaufbau

Die Studie fand auf den 24 Futterbau-Versuchsparzellen des BOEL 2020 Projekts (jeweils 1.5 x 10 m) statt. Dort wurden im Herbst des Jahres 2016 2 Mischungen und zusätzlich jeweils die Reinsaaten an Leguminosen und Gräsern der Mischungen, folglich 6 Varianten, in vierfacher Wiederholung angesät:

1. Mischungen:

  • Kleegras-Mischung: Rotklee, Schwedenklee,Weißklee, Welsches Weidelgras
  • Luzernengras-Mischung: Luzerne, Rotklee, Wiesenschwingel, Deutsches Weidelgras, Wiesenlieschgras

2. Leguminosen:

  • Kleemischung: Rotklee, Schwedenklee, Weißklee
  • Luzernen-Klee: Luzerne, Rotklee

3. Gräser:

  • Welches Weidelgras
  • Wiesenschwingel, Deutsches Weidelgras, Wiesenlieschgras

Luftbild der Versuchsflächen (Bildquelle: Uni Kassel)

Für die Aufnahme der Fotodaten wurde ein kostengünstiges und im privaten Bereich bereits weit verbreiteten Quadrokopter Modell (DJI Phantom 3, Advanced) in Kombination mit einer montierten Digitalkamera (DJI FC300S) genutzt.

Insgesamt wurden 10 Überfliegungen durchgeführt, eine vor jeder Ernte (17.05.2017, 26.06.2017, 08.08.2017, 09.10.2017) und jeweils eine im Abstand von zwei Wochen (6 Flüge) zwischen den einzelnen Ernteschnitten. Der Flugplan wurde mit Hilfe einer speziellen, frei zugänglichen Software (Pix4Dcapture, App-Version 4.4.0, Pix4D SA, Lausanne, Schweiz) erstellt und im Autopilot Modus ausgeführt.

Die Proben für die destruktive Biomasseernte wurden innerhalb der 24 Versuchsparzellen jeweils auf einer Fläche von 50 x 50 cm genommen. Diese werden benötigt, um die Güte der Biomasseschätzung mittels Messung der Vegetationshöhe und mittels Fotodaten zu vergleichen.

Ergebnisse

Es zeigte sich, dass die drohnengestützte Modellierung der Vegetationshöhe eine ebenso gute, im Mittel sogar eine bessere Schätzgenauigkeit der Biomasse liefert, wie die manuelle Messung der Vegetationshöhe. Vielversprechend ist zudem, dass die Schätzgenauigkeit mit der Genauigkeit für Reinkulturen, beispielsweise für Gerste, Winterweizen, Mais und Sorghum mithalten kann.

Ein weiteres positives Ergebnis der Studie ist die Unempfindlichkeit der drohnenbasierten Methode gegenüber Vegetationshöhenschwankungen durch extreme Wetterereignisse, wie z.B. Dürre. Klee-basierte Mischungen konnten mit der drohnenbasierten Methode exakter geschätzt werden, als Luzerne-basierte Mischungen. Das lässt darauf schließen, dass die Modelle kulturpflanzenspezifisch sind und sich nicht einfach auf andere Grünlandtypen übertragen lassen. Um eine möglichst exakte Biomasseschätzung zu erzielen, sollte deshalb für jeden Grünlandtyp eine eigene Modellierung durchgeführt werden.

Ergebnisse der geschätzten jährlichen Biomasse mittels Drohne (Mitte) und mittels manueller Höhenmessung (rechts) im Vergleich zum tatsächlich ermittelten Jahresertrag (links) (Bildquelle: Uni Kassel)

Ausblick

Die Schätzergebnisse ließen sich möglicherweise noch weiter verbessern, wenn man die Vegetationsdichte mit einbezöge oder anstatt eines einzigen Aufnahmesystems mehrere Sensoren verwendet, deren Informationen sich ergänzen, so die Forschenden der Universität Kassel.

Während die Überfliegung in einer kurzen Zeit bewerkstelligt werden kann, ist die Prozessierung der Daten jedoch noch sehr rechenintensiv und hängt, je nach Anzahl der Luftbilder, stark von der Computerleistung ab. Wenn man die Prozessierung mit einrechnet, ist daher die drohnengestützte Biomasseschätzung derzeit noch keine gangbare Lösung für den Praxisgebrauch.

In der rasanten Entwicklung fernerkundlicher Aufnahmemethoden und der zunehmenden Automatisierung der Datenprozessierung bei gleichzeitiger Steigerung der Rechnerkapazität sehen die Forschenden jedoch ein großes Zukunftspotenzial für eine kosten- und zeiteffiziente Alternative zur Biomasseschätzung mit Drohnen im Grünland und Futterbau.

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Artikel geschrieben von

Alfons Deter

Redakteur top agrar Online

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