{"id":7030,"date":"2020-11-05T08:52:59","date_gmt":"2020-11-05T06:52:59","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.iese.fraunhofer.de\/?p=7030"},"modified":"2024-02-19T12:34:05","modified_gmt":"2024-02-19T11:34:05","slug":"big-data-landwirtschaft","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/big-data-landwirtschaft\/","title":{"rendered":"Mathematik und Big Data auf dem Feld \u2013 Kognitive Dienste unterst\u00fctzen die Landwirtschaft"},"content":{"rendered":"
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Mathematik und Big Data k\u00f6nnen die Landwirtschaft unterst\u00fctzen! Wie das geht, zeigen wir am Beispiel des Fraunhofer-Leitprojekts COGNAC<\/a>. \u2013 Im Bereich der Feldwirtschaft k\u00f6nnen sich z.T. t\u00e4glich neue Situationen und Handlungsoptionen ergeben, die unter sich ebenfalls st\u00e4ndig \u00e4ndernden Randbedingungen immer neu bewertet werden m\u00fcssen. So entstehen, eingebettet in den landwirtschaftlichen Arbeitsprozess, hochkomplexe Situationen, in denen Reaktionen und Entscheidungen oft m\u00f6glichst schnell getroffen werden m\u00fcssen. Im Rahmen des Fraunhofer-Leitprojekts COGNAC entwickelt das Fraunhofer ITWM<\/a> mathematische Werkzeuge zur Datenanalyse und zur Modellierung von Pflanzenwachstum, die bei der Analyse solcher Situationen helfen und das Treffen und Anpassen von Entscheidungen begleiten und unterst\u00fctzen.<\/p>\n<\/div>\n

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Im Fraunhofer-Leitprojekt \u00bbCognitive Agriculture\u00ab<\/b> (kurz: \u00bbCOGNAC\u00ab) for\u00adschen neben dem Fraunhofer IESE weitere sieben Fraunhofer-Institute gemein\u00adsam an Grundlagen, die Landwirt*innen in einer digitalisierten Welt hohe Produkti\u00advit\u00e4t im Einklang mit weiteren Zielen wie Nachhaltigkeit oder Produktqualit\u00e4t er\u00adm\u00f6glichen. Unsere Gastautoren vom Fraunhofer-Institut f\u00fcr Techno- und Wirtschaftsmathematik ITWM pr\u00e4sentieren hierzu, wie <\/em>\u00bbMathematik und Big Data auf dem Feld\u00ab eingesetzt werden k\u00f6nnen.<\/em><\/p>\n

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\"Burger,Gastautor
\nDr. Michael Burger
\nAbteilung \u00bbDynamik, Lasten und Umgebungsdaten\u00ab<\/strong>
\nFraunhofer ITWM<\/strong>
\nTelefon: +49 631 31600-4414<\/strong><\/p>\n

E-Mail senden<\/a><\/strong><\/p>\n

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\"Fiedler,Gastautor
\nDr. Jochen Fiedler
\nAbteilung \u00bbDynamik, Lasten und Umgebungsdaten\u00ab<\/strong>
\nFraunhofer ITWM<\/strong><\/p>\n

Telefon: +49 631 31600-4771<\/strong><\/p>\n

E-Mail senden<\/a><\/strong><\/p>\n

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Im landwirtschaftlichen Arbeitsprozess werden bereits heute an vielen Stellen sehr umfangreiche Daten erhoben. Gleichzeitig stehen aus der Vergangenheit vereinzelt historische Datens\u00e4tze, z.B. in Form von Ertragsbilanzen einzelner Felder oder ausgebrachter D\u00fcngemengen, zur Verf\u00fcgung. Diese Gegebenheiten treffen auf eine immer bessere Qualit\u00e4t und Verf\u00fcgbarkeit von Umgebungsdaten sowie eine stetige Weiterentwicklung mathematischer Verfahren zur statistischen Datenanalyse und zur Modellierung und Simulation. All diese Faktoren k\u00f6nnen genutzt werden, um Landwirt*innen bei den vielf\u00e4ltigen und z.T. hochkomplexen Entscheidungsprozessen ihres Arbeitsalltags zu unterst\u00fctzen. Entscheidungshilfen sollten dabei generell m\u00f6glichst automatisch auf relevante Umgebungsbedingungen reagieren k\u00f6nnen, um eine m\u00f6glichst gute Empfehlung abzugeben.<\/p>\n

Big Data in der Landwirtschaft<\/h3>\n

Im Rahmen des Fraunhofer-Leitprojekts COGNAC forschen wir im Bereich der Nutzung und statistischen Analyse von Schlag- und Ertragsdaten, deren Aggregation und visueller Aufbereitung. Ein weiterer Fokus liegt auf der Kombination der genannten Daten mit Umgebungsinformationen wie beispielsweise Wetterdaten oder Informationen zur Feldtopografie. Wir entwickeln dabei insbesondere Methoden und Verfahren, um historische Datens\u00e4tze effizient zu analysieren und sie mit den Umgebungsdaten in Bezug zu setzen. Dies dient u.a. dazu, Landwirt*innen m\u00f6glichst einfach und effizient vergleichende Analysen fr\u00fcherer Strategien zu erm\u00f6glichen, woraus sie dann wiederum Schl\u00fcsse f\u00fcr anstehende Entscheidungen ziehen k\u00f6nnen. Wir konzentrieren uns dabei zun\u00e4chst auf Empfehlungen im Bereich der Feldwirtschaft und Feldbearbeitung. Je nach Bodenart, Topografie, Wetterprognose, Bewirtschaftungs- und Ertragshistorie oder auch nach beh\u00f6rdlichen Rahmenbedingungen sind hier stets verschiedene Handlungsoptionen m\u00f6glich und m\u00fcssen von den \u00a0Landwirt*innen oft von Tag zu Tag neu bewertet und ausgew\u00e4hlt werden. Hier setzen wir an und wollen mit mathematischen Werkzeugen und softwaretechnischen Umsetzungen die Landwirtschaft genau bei diesem Entscheidungsprozess strategisch unterst\u00fctzen.<\/p>\n

Im Rahmen der Arbeiten in COGNAC wurde in diesem Zusammenhang am Fraunhofer ITWM bereits ein erster Softwareprototyp entwickelt und implementiert, der es erm\u00f6glicht, historische Felddaten wie Schlagdaten zu importieren und zu visualisieren (vgl. Bild 1). Weitere Dienste und Analysefunktionalit\u00e4ten erlauben beispielsweise das Gegen\u00fcberstellen von Ertr\u00e4gen unterschiedlicher Jahre auf demselben Feld oder auch die Berechnung und Aufbereitung einfacher Korrelationen f\u00fcr unterschiedliche Einflussfaktoren wie Ertrag, Wetter oder Topografie. Im Kern der Software \u2013 \u00bbunter der Haube\u00ab \u2013 arbeiten leistungsstarke und effiziente mathematische Verfahren, w\u00e4hrend die Darstellung von Ergebnissen und Analysen m\u00f6glichst eing\u00e4ngig und intuitiv gehalten wird, um den Landwirt*innen umf\u00e4nglich und verst\u00e4ndlich Fakten sowie schnelle Hilfen f\u00fcr ihre Entscheidungen zu liefern.<\/p>\n

Ein weiterer wichtiger Schwerpunkt unserer Arbeiten in diesem Kontext sind Pflanzenwachstumsmodelle zur Ertragsprognose. Diese Prognosen sollen die Landwirt*innen ebenfalls in ihren Prozessen unterst\u00fctzen, etwa indem sie sehr schnell mehrere \u00bbWas-w\u00e4re-wenn\u00ab-Szenarien durchspielen k\u00f6nnen, sich Ergebnisse und Tendenzen anschauen und diese in ihre Entscheidungen mit einflie\u00dfen lassen k\u00f6nnen \u2013 z. B bei Fragen wie \u00bbWie ver\u00e4ndert sich der Gesamtertrag, wenn ich morgen d\u00fcnge und es \u00fcbermorgen regnet?\u00ab.<\/p>\n

Methodisch verfolgen wir an dieser Stelle den Ansatz, bew\u00e4hrte Prognosemodelle mit dem sogenannten Ensemble-Postprocessing zu kombinieren, das auf dem Gebiet der Wettervorhersage wohlbekannt und etabliert ist. Pflanzenwachstumsmodelle erlauben typischerweise die Modellierung des Ertragswachstums f\u00fcr verschiedene Nutzpflanzen, bspw. Winterweizen, in Abh\u00e4ngigkeit von Wetterverlauf, Bodenart und zahlreichen anderen Umgebungsparametern. Aufgrund der Komplexit\u00e4t der Modelle ist eine gute Kalibrierung in der Praxis oft sehr herausfordernd, da diese eine gute Kenntnis bzw. messtechnische Erfassung aller relevanten Parameter erfordert, was sehr schwierig bzw. z.T. unm\u00f6glich ist. Dieses Problem soll durch die Nutzung sogenannter Ensembles abgeschw\u00e4cht und in Teilen kompensiert werden. Ein Ensemble ist dabei eine Sammlung von Vorhersagen, welche aus unterschiedlichen Modellen oder unterschiedlichen Parametrierungen einzelner Modelle gewonnen werden k\u00f6nnen. Die Nutzung solcher Ensembles, also das Nutzen vieler Modelle bzw. vieler Eingangsparametrierungen und ihrer entsprechenden Prognosen mit ihren St\u00e4rken und Schw\u00e4chen und eine anschlie\u00dfende Verarbeitung \u2013 im einfachsten Fall eine Mittteilung \u2013 erm\u00f6glicht es, die Vorhersageg\u00fcte zu steigern und gleichzeitig Vorhersageunsicherheiten zu quantifizieren und zu visualisieren. Erste Verfahren und Umsetzungen konnten ebenfalls bereits in der Software implementiert und eingesetzt werden \u2013 Bild 2 zeigt exemplarisch ein Ensemble, das aus unterschiedlichen Wetterrandbedingungen und den entsprechenden Einfl\u00fcssen auf Ertragsmengen generiert wurde.<\/p>\n

Im Rahmen weiterer Arbeiten sollen in COGNAC die hier skizzierten Ans\u00e4tze methodisch und algorithmisch weiter ausgebaut und verbessert sowie softwareseitig implementiert und nutzbar gemacht werden. Dabei ist es uns sehr wichtig, dass die realistischen Randbedingungen des landwirtschaftlichen Alltags beachtet und ber\u00fccksichtigt werden \u2013 so liegen Daten und besonders Modelle oft nur heterogen und l\u00fcckenhaft oder gar nicht vor, Antworten und Entscheidungen m\u00fcssen aber sehr schnell und m\u00f6glichst genau gefunden werden. Dar\u00fcber hinaus werden die Modelle und Analyseverfahren fortlaufend anhand realer Daten validiert und kalibriert. Hierzu, wie auch zu Fragen der praktischen Nutzbarkeit sowie der Nutzer- und Anwenderfreundlichkeit entstehender Softwarekomponenten, stehen wir in regelm\u00e4\u00dfigem Austausch mit Landwirt*innen aus der Region.<\/p>\n

\"Mathematik
Bild 1: Softwareprototyp, entwickelt am Fraunhofer ITWM \u2013 Felddatenanalyse und Pflanzenwachstumsmodellierung<\/figcaption><\/figure>\n
\"Mathematik
Bild 2: Ensembles von Vorhersagen, generiert aus einem Wachstumsmodell; die unterschiedlichen Prognosen beruhen auf unterschiedlichen Wetterrandbedingungen<\/figcaption><\/figure>\n

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Lesen Sie weitere Artikel aus dem Bereich Smart Farming und dem Fraunhofer Leitprojekt \u00bbCOGNAC\u00ab.<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Mathematik und Big Data k\u00f6nnen die Landwirtschaft unterst\u00fctzen! Wie das geht, zeigen wir am Beispiel des Fraunhofer-Leitprojekts COGNAC. \u2013 Im Bereich der Feldwirtschaft k\u00f6nnen sich z.T. t\u00e4glich neue Situationen und Handlungsoptionen ergeben, die unter sich ebenfalls st\u00e4ndig \u00e4ndernden Randbedingungen immer…<\/p>\n","protected":false},"author":39,"featured_media":7048,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":""},"categories":[211,177,210],"tags":[26,209,104],"coauthors":[50],"class_list":["post-7030","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-digitale-transformation","category-kuenstliche-intelligenz","category-smart-farming","tag-big-data","tag-cognitive-agriculture","tag-data-analytics"],"yoast_head":"\nMathematik und Big Data auf dem Feld \u2013 Kognitive Dienste unterst\u00fctzen die Landwirtschaft - Blog des Fraunhofer IESE<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Mathematik und Big Data k\u00f6nnen die Landwirtschaft unterst\u00fctzen! 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