Jenseits der Erwartungen: Wetterstationen revolutionieren die Landwirtschaft

Die Auswirkungen von Wetterstationen in der Landwirtschaft sind tiefgreifender, als man vielleicht annimmt.

Jenseits der Erwartungen - Wetterstationen revolutionieren die Landwirtschaft

Bei der CGFP Wojnowo hat jede Entscheidung über die Feldarbeit aufgrund der umfangreichen landwirtschaftlichen Produktion auf rund 5.000 Hektar ein großes Gewicht. Die Verwaltung dieses großen Unternehmens wird durch ein hochmoderne, durch künstliche Intelligenz unterstützte landwirtschaftliche WetterstationSie helfen bei Aufgaben, die vom Anbau und der Aussaat bis zum Pflanzenschutz und der Ernte reichen.

Die Auswirkungen sind tiefgreifender, als man vermuten könnte.

CGFP Wojnowo hat genutzt drei µMetos NB-IoT-Agrarwetterstationen für zwei Jahreszeiten. Diese Stationen wurden bereitgestellt von METOS POLSKA Sp. o.o.der Vertreter von Pessl Instruments, einem österreichischen Hersteller, der sich auf fortschrittliche Lösungen zur Überwachung von Kulturen spezialisiert hat. Die Palette der kabellosen, solarbetriebenen Geräte von Pessl Instruments ist erhältlich unter der Marke METOS^® Marke.

µMETOS NB-IoT-Wetterstation

µMETOS NB-IoT Wetterstationen wurden strategisch auf den weitläufigen Feldern der CGFP Wojnowo bei Bydgoszcz platziert.

Ihre Installation an verschiedenen, weit entfernten Orten erhöht nicht nur die Präzision der Hyperlokale Wettervorhersagen sondern ermöglicht auch umfassende Überwachung für verschiedene Kulturen.

In der Saison 2022/2023 wurden auf den mit µMETOS NB-IoT-Wetterstationen ausgestatteten Feldern angebaut Weizen, Raps und Mais.

Bezug nehmend auf µMETOS NB-IoT ausschließlich als Wetterstation ist eine starke Vereinfachungda die Geräte so konstruiert sind, dass sie mit einer Vielzahl von Sensoren.

Es dient also nicht nur zur Erfassung von Klimaindikatoren wie Niederschlag, Wind, Temperatur und Sonnenschein, sondern auch zur kontinuierlichen Bewertung von Bodeneigenschaften wie Feuchtigkeit, Temperatur und Salzgehalt.

Zusätzlich kann die µMETOS NB-IoT-Station mit Trap-Aufsätzen ausgestattet werden für Insektenüberwachung und Krankheitsmodellierung Einblicke in das potenzielle Risiko, das von bestimmten Bedrohungen ausgeht, zu geben.

Zugriff auf Daten

Die µMETOS NB-IoT überträgt kontinuierlich Daten über ein Netzwerk an die Daten-Cloud. Standardmäßig werden die Daten in 15-Minuten-Intervallen aufgezeichnet und alle 60 Minuten an den Server übertragen, obwohl diese Frequenz an die spezifischen Überwachungsanforderungen angepasst werden kann.

"Um möglichen Verbindungsproblemen mit dem Netzwerk zu begegnen, speichert die Station die Daten der letzten Tage und überträgt die Messwerte erneut in die Cloud, sobald die Netzwerkverbindung wiederhergestellt ist. wie Marek Wilanowski, der Leiter von METOS POLSKA Sp. o.o., betonte

Wichtig ist, dass alle gesammelten Daten synchronisiert und auf dem Computer gespeichert werden. FieldClimate Online-Plattform. Der Benutzer des METOS^® landwirtschaftliche Wetterstation kann Zugriff über Telefon, Tablet oder Computer.

Datengestützte Arbeitsplanung

Das FieldClimate bietet unter anderem vorbereitete Module, die die Planung von Feldaktivitäten erleichtern. Diese Module nutzen Daten zur Bodenfeuchtigkeit, die in Abständen von 10 cm (bis zu einer Tiefe von 60 cm) erfasst werden, um optimale Anbauzeiten zu empfehlen. Die Windintensität und der Delta-T-Index werden zur Festlegung geeigneter Sprühzeitfenster verwendet. Zusätzlich werden Krankheitsmodule bereitgestellt, die das Infektionsrisiko anzeigen. FieldClimate zeigt auch Aussaat- und Erntefenster an.

Die Module funktionieren effektiv und helfen uns bei der Überwachung der Vorgänge vor Ort. Die ständige Erreichbarkeit über das Telefon oder den Computer ist eine wertvolle Unterstützung. Die für bestimmte Behandlungen zur Verfügung gestellten Zeitfensterinformationen sind von Vorteil, da sie den optimalen Zeitpunkt für die Durchführung der Behandlungen angeben. Das macht die Entscheidungsfindung einfacher,

sagt Andrzej SłomczewskiDirektor der Abteilung für pflanzliche Erzeugung der CGFP.

µMETOS NB-IoT-Stationen, die an der CGFP betrieben werden, sind mit 60 cm langen Sentek Drill&Drop-Sonden. Diese Sonden werden während des Pflanzenwachstums in das Bodenprofil eingeführt, um Temperatur, Wasser und Salzgehalt in verschiedenen Tiefen zu überwachen. Dies ermöglicht die kontinuierliche Überwachung von Faktoren wie Bodentrockenheit und Mineraliengehalt auf verschiedenen Bodenebenen, wobei alle 10 cm Messungen vorgenommen werden.

Auswertung der Daten

Andrzej Słomczewski räumt ein, dass er die Möglichkeiten der Online-Plattform FieldClimate kontinuierlich erforscht. Er schätzt den Reichtum und die Bedeutung der Informationen, die in der Cloud bereitgestellt und gespeichert werden. Es ist genau das Daten, die als Mehrwert dienenDiese Daten werden immer wertvoller, da sie es ermöglichen, Schlussfolgerungen zu ziehen und Verbesserungen bei der Bewirtschaftung der Kulturen im folgenden Jahr vorzunehmen.

Der Direktor der Abteilung Pflanzenbau der CGFP überlegt, wie die Daten zum Ionengehalt (Salzgehalt) im Bodenprofil zu interpretieren sind, insbesondere im Hinblick auf die Planung der Mineraldüngung.

Nach Angaben von Marek Wilanowski,

Das Erreichen optimaler physikalisch-chemischer Bodenbedingungen hängt von geeigneten Anbaupraktiken, Agrotechniken, dem Vorhandensein von organischem Kohlenstoff sowie dem Humusgehalt und der Bodenstruktur ab.

Die mit der Sentek-Bodensonde gewonnenen Informationen sind eine wertvolle Ressource, insbesondere in Bezug auf das Bodenprofil. Der Salzgehalt, einer der gemessenen Parameter, gibt Aufschluss über die Tiefe, bis zu der die Salzionen des Düngers aus dem Wurzelsystem ausgewaschen werden, was einen quantifizierbaren Verlust darstellt. Die Sonde zeigt auch erhöhte Konzentrationen von Düngemittel-Ionen in der Wurzelzone an, die in Verbindung mit niedriger Bodenfeuchtigkeit und hohen Temperaturen für die Pflanzen schädlich sind. Außerdem sinkt ihre Absorption auf unter 30%, wenn die Bodenfeuchtigkeit unter 15% volumetrischen Wassergehalt fällt,

wie von Marek Wilanowski klargestellt.

Die von der Bodensonde gesammelten erweiterten Daten ermöglichen die Überwachung der Wasser-Luft-Wechselwirkungen im Bodenprofil, der Fähigkeit, Wasser in tieferen Bodenschichten zu speichern, und der Wasseraufnahme unter dem Wurzelsystem während Trockenperioden.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Fülle an Informationen, die die Sentek-Sonde liefert, die Koordination von Aussaat und Düngung vereinfacht, die Optimierung der biologischen Prozesse im Boden erleichtert und beispielsweise die Automatisierung der Bewässerung unterstützt.

Forschungsprojekt mit KUL

Die Daten der NB-IoT-Wetterstation µMETOS werden auch in einem Projekt verwendet, das auf CGFP-Feldern durchgeführt wird. Im Rahmen der Zusammenarbeit des Unternehmens mit der Katholischen Universität Lublin (KUL) im Bereich Wissenschaft und Forschung betreibt die Abteilung für Mikrobiologie und Biotechnologie an der Medizinischen Fakultät eine interessante Forschung. Ihr Ziel ist es ein Computerprogramm zu erstellen, das die Entscheidungsfindung im Zusammenhang mit dem Feldanbau landwirtschaftlicher Nutzpflanzen unterstützt. Diese Anwendung dient in erster Linie der Optimierung der Düngung, insbesondere des Stickstoffs, bei gleichzeitiger Erhaltung der Bodenfruchtbarkeit und der Artenvielfalt.

Wir kamen zu dem Schluss, dass es derzeit kein marktreifes Computerprogramm gibt, das unsere Erwartungen an die Düngemittelplanung erfüllt. Daher haben wir uns in Zusammenarbeit mit Forschern der Katholischen Universität Lublin für die Entwicklung einer eigenen Anwendung entschieden.

Derzeit verwenden wir vor der dritten Stickstoffdosis bei Getreide Satellitenbilder, die Daten über den NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) Grünheitsindex liefern. Aufgrund der festgestellten Diskrepanzen teilen wir das Feld in der Regel in drei Zonen ein und führen Tests mit einem N-Tester durch. Dieses Verfahren ermöglicht es uns, den spezifischen Stickstoffbedarf der Pflanzen an verschiedenen Stellen des Feldes zu ermitteln. Leider können wir in diesem Stadium die Stickstoffreserven des Bodens noch nicht berücksichtigen. Wir gehen davon aus, dass das in Arbeit befindliche Computerprogramm, das auf Daten und maschinellem Lernen basiert, auch bei diesem Aspekt helfen wird.

erklärt Andrzej Słomczewski.