Ertragsprognose mit N-Sensordaten schon während der

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■ BAUERNBLATT | 23. Juli 2016
Ertragsprognose mit N-Sensordaten schon während der Bestandsentwicklung
Auf die Daten kommt es an
Einflussgrößen auf Ertrag und Inhaltsstoffe (er)kennen und gezielt
darauf reagieren, ist seit jeher das
Prinzip der Landwirtschaft. Dies
lässt sich im Rahmen der teilflächenspezifischen Produktion mehr
und mehr in die Tat umsetzen. Allerdings bestehen noch große Herausforderungen bezüglich Technik, Datenverarbeitung und praktischer Umsetzung.
Der folgende Beitrag beschreibt,
welche Prognoseansätze es gibt,
wie genau sie den statistischen Zusammenhang zwischen Ertrag und
Bestandsinformationen wiedergeben mit dem Ziel, bedarfsgerechter zu düngen.
Foto: Prof. Dr. Yves Reckleben
Verschiedenartige Einflüsse wir- N-Sensoren im Frontanbau bei den DLG-Feldtagen (li. Green Seeker, r. Isaria).
ken auf den Ertrag und den Proteingehalt von Nutzpflanzen. Eine wirtschaftung führt zu einer bo- Ertrag und Proteingehalt, die je abgeschwächt wird. Eine gezielkonstante, schlageinheitliche Be- denbedingten Heterogenität in nach Witterung verstärkt oder te teilflächenspezifische Applika-
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Pflanze
BAUERNBLATT | 23. Juli 2016 ■
Tabelle: N-Sensoren und verwendete Reflexionsindizes
Sensor
Index
Formel
Quelle
N-Sensor,
Crop Spec
Simple Ratio SR,
Infrarrot/Rot
λ NIR
λ ROT
Jordan
(1969)
Green Seeker,
Crop Sensor,
Isaria,
Crop Circle
Normalized
Difference
Vegetation Index
(NDVI)
(λ NIR – λ Rot)
(λ NIR + λ Rot)
Rouse et al.
(1974)
Normalized
Difference Red
Edge (NDRE)
(λ NIR – λ 730)
(λ NIR + λ 730)
Clarke et al.
(2001)
Crop Circle
Crop Circle
N-Sensor,
Isaria,
Crop Spec
Soil Adjusted
Vegetation Index (Savi)
Hute (1988)
(700 + 40)
* λ 670 + λ 780 – λ 700
2
(λ 740 λ 700)
Red Edge
Inflection Point
(Reip)
Guyot et al.
(1988)
50
45
40
35
30
25
20
15
10
5
0
22.4.
30.4.
8.5.
22.5.
6.6.
14.6.
21.6.
28.6.
12.7.
nischen Maßnahmen während der formationen während der Vegetationsperiode wird von verschiedeVegetation geschaffen.
nen Quellen diskutiert (vergleiche
Schelling,
2000; Börjesson, 2003;
Ertragsprognosen per
Freeman, 2003). BestandesinforReflexionsindex
mationen, gemessen mit ReflexiDer Prognoseansatz anhand von onssensoren, können durch einzelReflexionseigenschaften und den ne Wellenlängen oder Reflexionsdaraus abgeleiteten Bestandesin- indizes abgeleitet werden.
Abbildung 2: Biomasse versus Ertrag, Messung am 8. Mai
WW, konstante N-Düngung
08. Mai
y = 2.7381x + 1.2739
n = 11990
R2 = 0.7207
62%
38%
14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48 50 52
IR/R-Index
Für die nachfolgende Betrachtung wurden verschieden konstant
gedüngte Schläge in kontinuierlichen Zeitabständen mit dem Sensor bonitiert. Aus den Daten wurden dann relative Biomassekarten
(IR/R-Index-Karten) erzeugt und
das Mittel über den Schlag errechnet. In der Abbildung 1 sind der
mittlere IR/R-Index und die Standardabweichung eines Schlages
mit Winterweizen (ohne Vorgewende) zu den einzelnen Messterminen dargestellt.
Beginnend Ende April 2015 stieg
in den folgenden vier Wochen der
Biomasse-Index an, anschließend
sank er wieder ab. Dieser Verlauf
konnte anhand von typischen Bestandesentwicklungen nachvollzogen werden. Bis zum 22. Mai befand sich der Bestand in der Hauptwachstumsphase (Schossen), bei
dem sich der Zuwachs an Biomasse zunächst in der Wuchshöhe und
später in der Blattfläche zeigte. Zwischen dem 22. Mai und 6. Juni fand
das Ährenschieben statt, was das
Reflexionsniveau senkte, ebenfalls
die folgenden Phasen mit Blüte und
Abreife. Einzig der 28. Juni wich ab.
Ausgehend von dieser Variabilität im Verlauf der Bestandesentwicklung können zu jedem Mess
termin die Reflexionsindizes mit Ertrag und Proteingehalt verglichen
werden. In den nachfolgenden Abbildungen wurden gleiche Biomassewerte zusammengefasst und aus
den geernteten Erträgen oder Proteingehalten Mittelwerte berechnet und dargestellt (sofern mehr
als drei Einzelwerte vorlagen).
Dies ist beispielhaft für den Ertrag in Abbildung 2 und den Proteingehalt in Abbildung 3 geschehen. Die dargestellten Termine liegen vier Wochen auseinander und
sind aufgrund des Entwicklungszustandes und der produktionstech-
Abbildung 3: Biomasse versus Protein, Messung am 6. Juni,
Winterweizen, konstante N-Düngung
Protein [%]
150
140
130
120
110
100
90
80
70
60
50
40
30
20
10
0
(λ NIR – λ Rot)
1.5
(λ NIR + λ Rot + 0,5)*
Abbildung 1: Zeitliche Entwicklung der IR/R-Indizes,
interweizen
W
Biomass- Index (IR/R)
tion von Dünger, besonders bei
der Stickstoffdüngung, führte in
den vergangenen Jahren zu einer
Verbesserung
Nährstoffausnutzung und damit zu ausgeglichenen
Nährstoffbilanzen. Dies bestätigen
zahlreiche Versuche von verschiedenen Institutionen aus Wissenschaft und Praxis.
Eine bedarfsgerechte Ernährung
der Kulturpflanzen und die damit
verbundene Verbesserung der
Nährstoffeffizienz – also der eingesetzten Nährstoffmenge in Bezug
auf die Erntemenge – ist seit jeher
das Anliegen einer nachhaltigen
landwirtschaftlichen Produktion.
Das notwendige Maß sichert den
sorgsamen Umgang mit der Natur
und eine verbesserte, ökonomisch
tragfähige Produktion auch bei
schwankenden Weltmarktpreisen.
Die Echtzeiterfassung von Ertrag
und Inhaltstoffkonzentration am
Mähdrescher regt über die teilflächenspezifische Interpretation hinaus zu weiteren Aussagen an. Vor
allem die in den vorangegangenen
Betrachtungen gemachten Aussagen zu Ursache und Wirkung einzelner N-Gaben regen zu nachfolgenden Überlegungen an.
Durch die Kombination von Bestandesdaten, die während der
Wachstumsphase von Reflexionssensoren gewonnen wurden, mit
den zur Ernte erfassten Erträgen
oder Proteingehalten wird die
Möglichkeit der Vorhersage gegeben. Diese Information wird mit
jedem Entwicklungsstadium genauer, das Bestimmtheitsmaß [R2]
nimmt zu (Thiessen, 2002; Börjesson et al., 2003). Das Ergebnis der
Prognose könnte dazu anregen,
den prognostizierten Verlauf zu
beeinflussen, zum Beispiel durch
die N- Düngung. Damit wäre der
Übergang vom Endergebnis während der Ernte zu produktionstech-
dry yield [dt/ha]
30
17
16
15
14
13
12
11
10
9
8
7
6
5
4
06. Juni
y = 1.3933x - 25.538
n = 11990
R2 = 0.8537
20
21
22
23
24
25
IR/R-Index
26
27
28
29
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nischen Relevanz ausgewählt wor- Abbildung 4: Bestimmtheitsmaß Biomasse zur P
rognose von
den.
Ertrag und Protein zu verschiedenen Messterminen, WinterDie Biomasseproduktion (Er- weizen
tragsbildung) ist während des
1,0
Schossens sehr groß, daher ist die
Yield Protein
Korrelation zum Ertrag während
0,9
dieser Zeit (zum Beispiel am 8. Mai)
besonders wichtig, da hier bei hin0,8
reichend genauer Prognose die zu
diesem Zeitpunkt stattfindende
0,7
Schossergabe (N2) noch gezielt verbessert werden kann. Der Protein0,6
gehalt ist ab dem Ährenschieben
gezielt beeinflussbar, daher wur0,5
de beispielhaft der 6. Juni als Termin zur Veranschaulichung in Ab0,4
bildung 3 gewählt.
22.4.
30.4.
8.5.
22.5.
6.6.
14.6.
21.6.
28.6.
12.7.
stability index (R2)
Mitte Juni ab. Danach unterscheiden sich die Bestimmtheitsmaße
von Ertrag und Protein deutlich.
Mitte Juni, also zur Blüte (BBCH >
61), ist das Maß für den Proteingehalt sehr hoch, bleibt aber auch im
weiteren Verlauf höher.
Mit dem Ährenschieben ändern
sich die Reflexionseigenschaften
des Bestandes. Ähren sind heller
als die restlichen Pflanzenteile, da
hier kaum Photosynthese stattfinden muss, sondern Körner gebildet und mit Speicherstoffen gefüllt
werden. Da zu diesem Zeitpunkt
das vegetative Wachstum weitestgehend abgeschlossen ist, steigt
das R2 für die Proteinprognose auf
ein hohes Niveau von über 0,7.
Die auffälligen Stadien Anfang
Mai und Anfang Juni sind im Zusammenhang mit den Terminen
der N-Düngung zu sehen. Die zu
diesem Zeitpunkt stattfindenden
N2- und N3-Gaben bieten die Möglichkeit, gezielt in den Entwicklungsprozess des Bestandes einzugreifen und so Teilflächen mit
schwacher Biomasseentwicklung
Yield 0,61264 0,657606 0,720699 0,672848 0,580584 0,494146 0,650015 0,77586 0,730977
Protein 0,549027 0,68 0,696797 0,619135 0,853657 0,790374 0,720605 0,872441 0,936566
Je näher die Ernte,
desto genauer
Die Spannweite des IR/R-Index
liegt bei dem einen Messtermin (8.
Mai) in Abbildung 1 bei 14 bis 50,
am zweiten Termin in der Abbildung 1 bei 23 bis 28. Es zeigt sich,
dass mit zunehmenden IR/R-Index
der Ertrag und Proteingehalt zunehmen. Diese statistischen Kenn-
werte deuten auf eine recht gute
Beziehung. Dies ist nachvollziehbar,
da mehr Biomasse auch mehr Reaktionsfläche für den Stoffwechsel
bietet und somit auch mehr Ertrag
und Protein gebildet werden kann.
Aus den Daten zum jeweiligen
Messtermin werden die Bestimmt-
heitsmaße für die Biomasse (IR/R)
errechnet, die der Prognose zugrunde liegen (Abbildung 5).
Mit der vegetativen Bestandesentwicklung nimmt das Bestimmtheitsmaß zu, es fällt dann zur Zeit
des Ährenschiebens und der anschließend sichtbaren Ähren bis
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Datum / Unterschrift
Kumulierte Messwerte
von Vorteil
Die kumulierte Betrachtung der
Messwerte zeigt, dass speziell an
den Terminen 6. und 14. Juni die
Bestimmtheitsmaße von Ertrag
und Protein auf einem ähnlichen
Niveau lagen. Dies war bei der Betrachtung der Einzelwerte nicht so,
hier war die Differenz zwischen
Ertrag und Protein am größten. So
konnte der Anspruch an ähnliche
R2 an einem Termin erfüllt werden.
Das Beispiel zeigt die Möglichkeit zur Prognose von Ertrag und
1,0
0,9
Bestimmtheitsmaß (R2)
Obstbäume & Beerensträucher
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richtig.
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Abbildung 5: Bestimmtheitsmaß zur Prognose v
on Ertrag –
einzeln und kumuliert, Winterweizen
0,8
0,7
0,6
0,5
0,4
0,3
0,2
0,1
0,0
22.4.
30.4.
8.5.
22.5.
6.6.
14.6.
21.6.
28.6.
12.7.
Ertrag 0,612640309 0,657605574 0,720698595 0,672848146 0,580584296 0,49414591 0,650015136 0,775860133 0,730977249
∑ Ertrag 0,612640309 0,662806638 0,737707534 0,750466737 0,769503472 0,75991563 0,769284154 0,794590443 0,793021936
Abbildung 6: Bestimmtheitsmaß zur Prognose von Protein –
einzeln und kumuliert, Winterweizen, konstante Düngung
1,0
0,9
Bestimmtheitsmaß (R2)
So schneide ich
meine Obstgehölze
und geringem Bestimmtheitsmaß
zusätzlich zu fördern.
Dieser produktionstechnische
Eingriff kann mit dem N-Sensor erfolgen, in dem sogenannte Faktorkarten hinterlegt werden, die eine
Sensorempfehlung je nach Ziel verstärken oder verringern können.
Das Bestimmheitsmaß (R2) zum
Ertrag und Proteingehalt an den
einzelnen Messterminen variiert
stark. Für eine Applikation anhand
von Prognosen wären Termine ideal, an denen das Bestimmtheitsmaß für Ertrag und Protein hoch
ist. Daher scheint es sinnvoll, statt
der Einzelwerte einer Messung die
aufsummierten Werte zu nutzen,
damit müsste die Prognosequalität von Termin zu Termin steigen.
Dies ist in Abbildung 5 für den
Ertrag und in Abbildung 6 für den
Proteingehalt geschehen. Neben
der Säule mit dem Einzelwert befindet sich jeweils der kumulierte Wert.
Der Vorteil der Einbeziehung
früherer Messdaten liegt in der
Überbrückung von kurzfristigen
Abschwächungen durch sich ändernde Reflexionseigenschaften
des Bestandes. Gerade in Entwicklungsstadien, zu denen ein sich ändernder Habitus (vom 22. Mai bis
21. Juni) auf die Reflexion wirkt,
wird ein besseres Bestimmtheitsmaß erreicht, das heißt R2 steigt.
Weniger ausgeprägt gilt das für
den Proteingehalt, wie Abbildung
6 zeigt.
Insgesamt weichen die R2 der
Einzelwerte nicht so stark ab, dennoch lohnt es, die vorangegangenen Werte einzubeziehen. So steigt
auch schon zu frühen Entwicklungsstadien (Anfang Mai = Mitte bis
Ende des Schossens) das Bestimmtheitsmaß auf über 0,7. Hierdurch
wird jedoch gerade an den für die
Proteinbildung entscheidenden Terminen für die Spätdüngung (zum
Beispiel 6. und 14. Juni) das R2 gesenkt und die Fehlerwahrscheinlichkeit der Prognose erhöht.
0,8
0,7
0,6
0,5
0,4
0,3
0,2
0,1
0,0
22.4.
30.4.
8.5.
22.5.
6.6.
14.6.
21.6.
28.6.
12.7.
Protein 0,549027311
0,68
0,696796764 0,619134547 0,853656837 0,790373724 0,720605314 0,872440693 0,936565565
∑ Protein 0,549027311 0,791280172 0,753839393 0,738780582 0,791021427 0,767212691 0,765858724 0,791316065 0,81772274
Protein anhand von Biomassedaten, die mittels Reflexionssensor
zu verschiedenen Terminen erfasst
werden. Der nächste Schritt zur
Prognose ist die Berechnung einer
Kalibrierfunktion, mit der dann bislang unbekannte Bestände (Sorten) und deren Reflexionsindizes
am jeweiligen Termin zur Vorhersage genutzt werden können. Produktionstechnisch relevante Ter-
mine sind Anfang Mai zur zweiten
N-Gabe und Ende Mai bis Anfang
Juni zum Zeitpunkt der N3- und
N4-Spätdüngung.
Prof. Dr. Yves Reckleben
Fachhochschule Kiel –
Fachbereich Agrarwirtschaft
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FAZIT
Biomassedaten fallen während
jeder Düngemaßnahme mit den
N-Sensoren an oder können
durch zusätzliche Messfahrten
mittels Sensor bei anderen produktionstechnischen Maßnahmen jederzeit erfasst werden,
um so die Prognosequalität kumulativ zu verbessern. Die hier
gezeigten Daten stellen eine
erste grundlegende Betrachtung
dar und zeigen die Möglichkeit
auf, gezielter in die Produktion
einzugreifen, ohne mehr Dünger aufzuwenden. Diese Methode könnte dann online oder
offline für eine gezielte Verbesserung der Düngestrategie genutzt werden. So ist neben der
bedarfsgerechten, effizienten
N-Düngung mittels N-Sensoren
zusätzlich das Erreichen von bestimmten Ertrags- und Qualitätszielen möglich.

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