Über 3.000 Bauernregeln verzeichnet der derzeit umfangreichste Bauernregelführer. Jede einzelne darin steht für den Wunsch, aus Beobachtungen verlässliche Erkenntnisse ableiten zu können. Jede einzelne will Einblicke über mögliche Maßnahmen vermitteln, die getroffen werden können, um die landwirtschaftliche Situation zu verbessern. Doch unabhängig davon, ob manche Regeln stimmen und andere schlicht Humbug sind: Die tradierten Methoden reichen natürlich längst nicht aus, um Entwicklungen in der Landwirtschaft, der Forstwirtschaft oder auch im Fischereiwesen kalkulierbar, steuerbarer und effizienter zu gestalten.

Land- und forstwirtschaftliche Betriebe nutzen und verarbeiten heute deshalb eine Fülle meist automatisch generierter Daten. Und diese werden immer mehr. Denn Sensoren auf den Grundstücken, die Temperaturverhältnisse am Boden erfassen oder die Pflanzenfeuchtigkeit ermitteln, historische und prognostische Wetterinformationen oder Satellitenaufnahmen in verschiedenen, jeder für sich anderes Wissen generierenden, Spektralbereichen erlauben, ermöglichen eine teils zentimetergenaue Bestandsaufnahme der Situation einzelner Betriebe oder ganzer Landstriche. Das ist grundlegend nicht nur für das »precision farming«, also das vorrausschauende, intelligent bemessene Ausbringen der Saat und von Düngemitteln relevant, sondern auch, um generell den größtmöglichen Nutzen aus Bodenbeschaffenheit, Flächennutzung und Wettersituationen zu ziehen. Aber nicht nur die Landwirtschaft arbeitet dadurch ressourceneffizienter und wirksamer, die Daten sind auch für Behörden und Versicherungen von gravierender Aussagekraft. Beispielsweise, wenn es – wie in Hitzesommer 2018 – dem Ministerium darum geht, die tatsächlichen landwirtschaftlichen Einbußen in einer Region zu ermitteln. Oder wenn Versicherungen Ursache und Umfang von Schäden ermitteln müssen, weil Wetterkapriolen oder auch Krankheiten ganze Landstriche oder auch nur einzelne Parzellen heimgesucht haben.

Erfassen der Situation auf den Feldern

Der Vorteil all dieser gewonnenen Daten, die im Extremfall Informationen beinhalten, die die Situation auf jedem einzelnen Quadratmeter beschreiben oder gar »pflanzengenau« katalogisieren, ist zugleich auch ein entscheidender Nachteil: Ihre Fülle. »Der Umfang der Daten belegt unter Umständen zwar nur wenige Gigabyte auf der Festplatte. Die hohe Anzahl an Datensätzen stellt das Datenmanagement und die Analysewerkzeuge dennoch vor besondere Herausforderungen«, betont Julia Senner vom Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung IGD in Darmstadt. In der Abteilung Geoinformationsmanagement des Instituts arbeitet sie gemeinsam mit Fraunhofer-Kollegen und 50 Partner-Institutionen aus Wissenschaft und Wirtschaft am Projekt Data-Driven Bioeconomy, kurz: DataBio. Ziel ist das Bereitstellen einer optimalen technischen Infrastruktur für Suche, Zugriff, Verarbeitung und Visualisierung von sehr großen Datenmengen im Bereich der Bioökonomie. DataBio ist Teil des Forschungsprogramms Horizont 2020 der Europäischen Kommission und wird in Kooperation mit der Big DataValue Association (BDVA) durchgeführt.

Das Fraunhofer IGD arbeitet dabei vor allem an Methoden und Konzepten für Cloud Computing und Big Data, um die Speicherung, Prozessierung und Visualisierung der teils ausgesprochen heterogenen Geodatenbestände zu beschleunigen, übersichtlicher zu gestalten und die Interpretation von Datenkorrelationen zu erleichtern. Wachstumskennzahlen, Wasser- und Nährstoffgehalt oder auch die »Gesundheit« einzelner Felder oder ganzer Regionen sollen so leichter zugänglich und besser nutzbar werden.

DataBio startet Feldversuch in Griechenland

Die Dimension, mit der die Forscher dabei zu tun haben, zeigt unter anderem ein Pilotprojekt in DataBio, an dem das Fraunhofer IGD beteiligt ist. Dabei sollen in Griechenland insgesamt 50.000 Felder mit verschiedenen Pflanzenarten erfasst werden. Alle 14 Tage werden Millionen Daten gesammelt und sollen nun für verschiedene Interessengruppen unterschiedlich aufbereitet und interaktiv nutzbar werden – und das auf normalen PCs oder Tablets. Die Forscher des Fraunhofer IGD erreichen das unter anderem durch eine Kombination verschiedener Techniken. »Wir nutzen beispielsweise zunächst eine hohe Datenkomprimierung, stellen in der Cloud aber gleichzeitig die Möglichkeit bereit, einzelne Bereiche on demand abzufragen«, erklärt Senner. Die Daten-Systeme werden also letztlich mit einer Form von Intelligenz ausgestattet, die davon ausgeht, dass natürlich nicht alle Daten auf einem Endgerät gebraucht werden. Die im Falle von punktuellen Interessen aber sofort auch Details liefern und Korrelationen mit anderen Daten herstellen kann. Auf diese Weise eröffnen die Forscher den Anwendern auch die Möglichkeit, sich aussagekräftige, visuelle Umsetzungen der erfassten Daten anzeigen zu lassen. Z.B., um per Augenschein erste spezifische Aussagen zur Situation vor Ort machen zu können. Hotspots etwa bei Trockenperioden oder nach Hagelschlag sind dann für Betroffene und Versicherungen zügig auszumachen. Auch das Subventionsmanagement wird erleichtert. »Wir sind zwar erst in der Mitte des Projekts und damit noch in der Entwicklungsphase. Aber die ersten, sehr aussagekräftigen Ergebnisse bilden bereits eine sehr gute Ausgangsbasis für weitere Forschungen«, betont Senner. Geplant seien nun eine Erweiterung und Vertiefung der Methode und deutlich umfassendere Auswertungen für dann bis zu drei Millionen Felder. (hen)