Forschungsprojekt

Satelliten optimieren Häckselketten

Bei der Silomaisernte herrscht oft großer Zeitdruck. Plötzlich auftretende Probleme, wie ein im nassen Boden festgefahrener Feldhäcksler können zu einem Ausfall der gesamten Häckselkette führen. Landwirte und Lohnunternehmer sollen in Zukunft dabei unterstützt werden, die Abläufe besser zu planen, um so Energie, Maschinen- und Arbeitszeiten einsparen zu können.

Vorausschauend arbeiten

Durch vorausschauendes Verhalten bei Einsatzplanung, Prozessketten- und Erntemaschinensteuerung lässt sich die Verfahrenskette „Silomaisernte“ weiter optimieren. Technisch ist dies mit Hilfe von georeferenzierten Prognosedaten lösbar. Hier setzt das Forschungsprojekt prospective.HARVEST an dem sich der Landtechnikhersteller Claas beteiligt. Ziel ist die Entwicklung und Erprobung eines Prototyps zur Optimierung der Verfahrenskette „Silomaisernte“ durch vorausschauendes Verhalten mit Hilfe von satellitengestützten Prognosedaten, teilen das Bundeslandwirtschaftsministerium (BMEL) und Claas mit. Dies sind zum Beispiel örtlich aufgelöste Informationen zu Abreife, Ertrag und Befahrbarkeit.

Fahrrouten der Maschinen abstimmen

Auf Basis von Abreifedaten kann die Erntekampagne in einem Farm-Management-System geplant werden, um für den Landwirt die optimale Abarbeitungsreihenfolge und eine angepasste Ressourcenausstattung zu erzielen. Der Logistikprozess zwischen Erntemaschine, Transportfahrzeugen und Verdichterfahrzeug wird basierend auf Ertragsprognosedaten vorausschauend gesteuert und die Fahrrouten der Maschinen werden abgestimmt. So werden Leerfahrten und Stillstandzeiten minimiert und Fahrtstrecken optimiert.

Feldhäcksler optimal eistellen

Die satellitengestützten Prognosedaten werden auch dazu genutzt, den Feldhäcksler vorausschauend optimal einzustellen und mit Betriebsmitteln auszustatten. Durch den produktiveren Maschineneinsatz kann der Kraftstoffverbrauch und damit der CO2-Ausstoß reduziert werden. Weiterhin lassen sich Bodenverdichtungen verringern, weil im Vorfeld die Befahrbarkeit bekannt ist und Fahrstrecken auf dem Feld reduziert werden. Das Forschungsprojekt prospective.HARVEST startet am 1. August 2016 und endet mit der Silomaisernte 2019. Weitere Projektpartner sind die 365FarmNet GmbH, Berlin, die green spin GmbH, Würzburg, das Deutsche Forschungszentrum für künstliche Intelligenz (DFKI), die Hochschule Bochum und die 52°North GmbH, Münster. Das BMEL fördert das Projekt mit 1,33 Mio. €. (SB)
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