Fallstudie: Karten und Modelle zur Unterstützung von Olivenbauern

Einleitung

Der Olivenanbau ist eine jahrtausendealte Praxis, die sich mit dem Anbau des Olivenbaums (Olea europaea) zur Erzeugung von Tafeloliven und vor allem Olivenöl befasst. Dieser Agrarsektor ist in vielen Regionen der Welt von großer wirtschaftlicher und kultureller Bedeutung, insbesondere in den Ländern des Mittelmeerraums, wo er zu einem wesentlichen Bestandteil der Kultur und Wirtschaft vieler Gemeinschaften geworden ist. In den letzten Jahren durchläuft die Olivenbranche bedeutende Veränderungen, darunter der Wettbewerb mit neuen Erzeugerländern auf internationaler Ebene, das Auftreten von Notfällen im Bereich der Pflanzengesundheit und die Veränderungen der klimatischen Bedingungen. Um diesen Herausforderungen wirksam zu begegnen, stellt Agrobit eine Reihe innovativer Dienstleistungen und Werkzeuge bereit, die Unternehmen bei der Bewirtschaftung des Olivenhains und bei der Optimierung der Qualität des Endprodukts unterstützen.

Abb.1: Olivenhain

iDrone: durch Drohnen erstellte Variabilitätskarten

Durch die Analyse von sichtbaren (RGB), multispektralen und/oder thermischen Bildern, die per Drohne aufgenommen wurden, lassen sich thematische Karten des Olivenhains erstellen, wie zum Beispiel NDVI-Karten (Normalized Difference Vegetation Index), ein wichtiges Instrument zur Überwachung und Bewertung der Vitalität des Olivenhains (Abb. 2).

Abb.2: Vitalitätskarte eines Olivenhains in drei Klassen: niedrig, mittel, hoch

Die Karten können für verschiedene Zwecke genutzt werden:

1. Rationalisierte Pflanzenschutzbehandlungen

Vitalitätskarten ermöglichen es, die Variabilität im Feld zu erkennen und zu charakterisieren; dies erlaubt die Erstellung von Zonierungskarten, die nach dem Laden auf Maschinen mit variabler Ausbringmenge (VRT) es ermöglichen, die Behandlungen in den vitaleren Bereichen zu konzentrieren und in weniger vitalen Bereichen weniger Mittel auszubringen, wodurch der Einsatz von Wasser und Pflanzenschutzmitteln optimiert wird.

2. Differenzierte Düngung

Durch Vitalitätskarten, die es ermöglichen, die Variabilität im Feld zu erkennen, lässt sich die Düngung an die spezifischen Bedürfnisse des eigenen Olivenhains anpassen. Dies ermöglicht eine präzisere Nährstoffverwaltung bei geringerer Verschwendung und verbessert die Verteilung proportional zu den Bereichen, in denen sie am dringendsten benötigt wird. Bei korrekter Durchführung trägt die auf Vitalitätskarten basierende differenzierte Düngung zur Optimierung des Düngemitteleinsatzes bei. Denn durch die Ausbringung geringerer Düngermengen in bereits vitalen Bereichen und größerer Mengen in weniger vitalen Bereichen wird die Nährstoffverteilung im Feld verbessert und die Variabilität verringert.

3. Optimierung der Bewässerung und Management von Wasserstress

Mithilfe von auf Drohnen montierten Wärmebildkameras lassen sich Temperaturkarten erstellen, um Wasserstress bewusst zu steuern. Diese Karten liefern Informationen über die Temperatur der Olivenbäume und des Bodens und helfen dabei, von Wasserstress betroffene Bereiche zu identifizieren. Diese kritischen Zonen können frühzeitig erkannt werden, um vorbeugende Maßnahmen zu ergreifen und eine gezielte Bewässerungsplanung festzulegen, wodurch Olivenbauern fundiertere Entscheidungen zur Bewässerung treffen können, um die Wasserressourcen bewusster zu nutzen. Der Wasserstressindex CWSI (Crop Water Stress Index) ist ein in der Landwirtschaft verwendeter Indikator zur Bewertung des Wasserstressniveaus von Kulturen (Abb. 3). Die Karten können die Bereiche des Olivenhains anzeigen, die bewässert werden müssen oder die Drainageprobleme oder Staunässe aufweisen, was eine gezielte Bewirtschaftung der Wasserressourcen ermöglicht, um das Wohlbefinden der Pflanzen zu verbessern und das Risiko einer fehlerhaften Bewässerungssteuerung zu verringern.

Abb.3: Wasserstresskarte eines Olivenhains (CWSI). Links: Wasserstress der Baumkronen (rot: höherer Wasserstress; blau: guter Wasserzustand). Rechts: Zonierung des Wasserstresses, ermittelt durch Neuklassifizierung und räumliche Darstellung der CWSI-Werte. Die Werte reichen von 1 bis 5, das heißt von niedrigeren zu höheren Stressniveaus.

iAgro: Präzisions-Olivenanbau vom Smartphone aus

Zu den Lösungen von Agrobit gehört auch iAgro, die erste standortspezifische mobile DSS-App, die in der Lage ist, Pflanzenschutzbehandlungen zu optimieren und Vitalitätskarten des Olivenhains einfach mit dem eigenen Smartphone zu erstellen.

Mit iAgro lassen sich durch ein geführtes fotografisches Scannen eines Olivenbaums (Abb. 4) schnell und objektiv mehrere Parameter messen, insbesondere:

• die Höhe, Dicke und das Kronenvolumen der gescannten Pflanze;
• der Leaf Area Index (LAI);
• die Leaf Wall Area (LWA);
• das Tree Row Volume (TRV);
• die optimale Wassermenge für Pflanzenschutzbehandlungen in jedem phänologischen Stadium.

Abb.4: 3D-Punktwolke eines Olivenbaums, erstellt mit der App iAgro

Durch die Beprobung einer ausreichenden Anzahl gut über das Feld verteilter Pflanzen (mindestens 5 Punkte pro Feld) erstellt die App automatisch Karten der vegetativen Vitalität (LAI-Index), die zur Optimierung der Düngung sowie als Applikationskarten für variable, optimierte Pflanzenschutzbehandlungen verwendet werden können, basierend auf dem tatsächlichen Bedarf des Olivenhains und in jedem erfassten phänologischen Stadium (Abb. 5).

Abb.5: Vitalitätskarte (LAI-Index) in 3 Klassen, erstellt mit der App iAgro (gelb: die mit der App gescannten Punkte), nutzbar zur Optimierung der Düngung. Weißere Zonen entsprechen einer geringeren Vitalität im Vergleich zu grüneren Zonen, die eine höhere vegetative Vitalität aufweisen.

Je nach Art der Behandlung und dem betriebseigenen Sprühgerät kann die App eine Applikationskarte für die korrekte Wasser- und Pflanzenschutzmitteldosis erstellen (Abb. 6), stets unter Einhaltung des Etiketts des Herstellers. Dank iAgro lassen sich bis zu 60 % Wasser pro Behandlung einsparen und Pflanzenschutzmittel besser verteilen, mit positiven wirtschaftlichen, ökologischen und sozialen Auswirkungen.

Abb.6: Applikationskarte für Wassermengen (l/ha) in 3 Klassen, erstellt mit der App iAgro (gelb: die mit der App gescannten Punkte), nutzbar zur Optimierung von Pflanzenschutzbehandlungen, auch durch direktes Laden auf Maschinen mit variabler Ausbringmenge (VRT)

Wetterstationen, DSS und Prognosemodelle

Im Kontext des hochwertigen Olivenanbaus sind Wetterstationen und Prognosemodelle unverzichtbare Werkzeuge, die echte Systeme zur Unterstützung agronomischer Entscheidungen (DSS, Decision Support System) darstellen. Ihre Bedeutung ist entscheidend, da sie wesentliche Daten für eine optimale Bewirtschaftung des Olivenhains liefern und fundierte Entscheidungen auf Grundlage von Informationen aus dem Feld (Boden und Mikroklima) ermöglichen.

Wetterstationen erfassen Wetterdaten in Echtzeit, wie Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Niederschlag, Blattnässe, Windgeschwindigkeit und -richtung usw., während Prognosemodelle diese Daten zusammen mit präzisen Wettervorhersagen und mechanistischen Modellen, die auf der Biologie des Olivenbaums basieren, nutzen, um nützliche Entscheidungshilfen zu liefern, wie zum Beispiel:

• die Phänologie der Kultur (Entwicklungsstadium oder Reifestadium);
• das Risiko eines Befalls durch Pathogene zu jedem Zeitpunkt des Anbauzyklus;
• den Nähr- und Wasserbedarf.

Ein Beispiel für ein DSS im Olivenanbau ist Oliwes, eine Lösung von Agricolus, die dem Landwirt eine Reihe sehr nützlicher Informationen liefert, darunter:

• Phänologisches Modell: Vorhersage der Phänologie zur Bewertung des Bedarfs des Olivenhains in jedem Entwicklungsstadium;
• Schätzung des Bewässerungsbedarfs: um bei Bedarf mit der optimalen Wasserzufuhr einzugreifen;
• Düngungsmodell: Berechnung des Gesamtbedarfs an Stickstoff, Phosphor und Kalium, um Empfehlungen zu den auszubringenden Düngermengen zu erhalten;
• Prognosemodelle für Krankheiten und Schadinsekten (Olivenfliege): Es ist inzwischen bekannt, dass unter den Widrigkeiten des Olivenanbaus die Olivenfliege eine erhebliche Bedrohung für Ertrag und Qualität der Oliven darstellt. Die Weibchen dieser Fliege legen ihre Eier im Inneren der Steinfrüchte ab, wodurch das Fruchtfleisch durch die Ernährung der Larven geschädigt wird und die befallenen Früchte vorzeitig abfallen. In Oliwes ist es möglich, diese Befälle vorherzusagen, um rechtzeitig einzugreifen, dank des Mortalitätsmodells der Fliege, das die tägliche und wöchentliche Sterblichkeitsrate der Jungstadien der Fliege auf Grundlage der von der Wetterstation erfassten Minimal- und Maximaltemperaturen beschreibt, und des Entwicklungsmodells der Fliege, das die Verteilung der Fliegenpopulation auf die verschiedenen phänologischen Stadien schätzt, also den zeitlichen Verlauf der einzelnen Stadien und die Anzahl der jährlichen Generationen des Insekts, unter Verwendung stündlicher Temperaturdaten (Abb. 7). Diese Prognosen ermöglichen es dem Olivenbauern, vorbeugende Maßnahmen zu ergreifen und effizienter und wirksamer zu behandeln.

Abb.7: Prognosemodell für die Entwicklung (oben) und die Sterblichkeit (unten) der Olivenfliege

Schlussfolgerungen

Die Bewirtschaftung des Olivenhains mit Pflanzenschutz- und Düngemitteln hat erhebliche Auswirkungen auf die wirtschaftliche und ökologische Bilanz eines Unternehmens. Es ist wichtig, die Rationalisierung der landwirtschaftlichen Praktiken umzusetzen, die die Bewirtschaftung des Olivenhains kennzeichnen, mithilfe von Werkzeugen, die die Umweltauswirkungen verringern, wodurch das Unternehmen nachhaltiger und wettbewerbsfähiger am Markt wird und im Einklang mit den neuen Vorschriften steht (Europäischer Grüner Deal und Farm-to-Fork-Strategie).

Der Einsatz von Vitalitätskarten des Olivenhains, erstellt mit dem Service iDrone oder eigenständig mit der App iAgro, ermöglicht es Landwirten, einen gezielteren und nachhaltigeren Ansatz bei der Bewirtschaftung der Olivenbäume zu verfolgen, die Qualität des Endprodukts zu verbessern und die Ressourcenverschwendung zu verringern. Diese betriebliche Strategie zeichnet sich durch ihre bemerkenswerte Robustheit bei der Erfassung der spezifischen Merkmale des Olivenhains aus, wobei der Schwerpunkt insbesondere auf der Bestimmung der natürlich im Feld vorhandenen Variabilität liegt, wodurch das Unternehmen eine zunehmend präzise Identität aufbauen und sich am Markt abheben kann.

Der Einsatz von Wetterstationen und Prognosemodellen ermöglicht es Olivenbauern, Entscheidungen auf Grundlage wissenschaftlicher Daten zu treffen und Risiken zu verringern, wodurch die Qualität und der Ertrag der Oliven und folglich die Ölproduktion verbessert werden. Im Olivensektor, in dem Temperaturschwankungen alle physiologischen Prozesse beeinflussen, die die phänologische und physiologische Entwicklung steuern, ist die Fähigkeit, diese Art von Informationen kontinuierlich vorherzusagen und zu überwachen, entscheidend, um eine hohe Kontrolle über die Olivenqualität und eine angemessene Produktivität zu gewährleisten. Durch den Einsatz von Wetterstationen und Prognosemodellen können Olivenbauern zum optimalen Zeitpunkt handeln, die Pflanzenschutzmaßnahmen und den Ressourceneinsatz optimieren, Verschwendung reduzieren und die Produktionseffizienz verbessern.