Die Druschfruchternte ist abgeschlossen, und während die Silomaisernte noch bevorsteht, blickt unsere Operationelle Gruppe gemeinsam mit den Partnerbetrieben auf ein intensives drittes Quartal 2025 zurück. Wintergerste, Dinkel, Winterweizen und Winterraps standen im Mittelpunkt der Arbeiten. Insgesamt sechs On-Farm-Experimente mit unterschiedlichen Fragestellungen wurden erfolgreich geerntet. Von Saatgutbehandlungen über Mikronährstoffdüngung bis hin zu Strategien der Gärrestdüngung und teilflächenspezifischen Anwendungen reichte das Spektrum der Versuchsthemen.
Für die Planung und Durchführung griffen wir bereits auf unser selbst entwickeltes QGIS-Plugin zurück. Auch wenn es sich noch in der Entwicklung befindet, erweist es sich schon jetzt als wertvolle Unterstützung im Arbeitsalltag (Abbildung 1).
Mit der abgeschlossenen Ernte ist die Versuchssaison jedoch keineswegs beendet. Während teils noch „Störgrößen“ – wie beispielsweise die scheinbare elektrische Leitfähigkeit des Bodens – erfasst werden, läuft parallel die Datenaufbereitung für die Auswertung an. Hierzu setzen wir auf ein weiteres QGIS-Plugin, das speziell für die Verarbeitung der umfangreichen Datensätze entwickelt wird. Es ermöglicht die Bearbeitung von Punktdaten aus beispielsweise der Ertragskartierung, bietet Werkzeuge für den Zuschnitt und die Filterung, prüft Plausibilitäten und erlaubt eine transparente Dokumentation der erfolgten Arbeitsschritte. Ergänzt wird dies durch interaktive Histogramme, die Veränderungen in den Datensätzen anschaulich darstellen, untermauert mit relevanten statistischen Kennwerten. Dies erlaubt Ausreißer in den Datensätzen einfacher zu erkennen und entsprechend zu berücksichtigen. Die Attribute der Versuchsparzellen, wie Block, Prüfglied und Parzellennummer lassen sich auf Knopfdruck an den Punktdatensatz übergeben.
Ein weiterer Schwerpunkt der aktuellen Entwicklungsarbeit liegt auf der Integration geostatistischer Verfahren. Mithilfe von Ordinary Kriging lassen sich erhobene Messwerte interpolieren, sei es punktgenau an vordefinierten Positionen oder in Form kontinuierlicher Rasterkarten. Die Variogrammanalyse wird automatisch durchgeführt, kann aber bei Bedarf manuell angepasst werden. Geplant ist außerdem die Erweiterung um Funktionen, die Zoneninformationen verknüpfen oder Störgrößen auf Basis räumlicher Nähe zuordnen. Damit wächst das Plugin Schritt für Schritt zu einem zentralen Werkzeug, das (georeferenzierte) Messdaten und Versuchsauswertung miteinander verbindet.
Die eigentliche tiefergehende statistische Analyse erfolgt derzeit noch auf klassischem Wege. In den Wintermonaten wollen wir jedoch mit der Entwicklung eines weiteren Plugins beginnen, das auch diesen letzten Schritt in die digitale Prozesskette integriert. Bis dahin richtet sich der Fokus zunächst auf die anstehende Maisernte. Mit Spannung erwarten wir die Ergebnisse der Versuche, die wichtige Impulse für die Weiterentwicklung unserer Arbeit liefern werden.
Sebastian Ramm, FuE-Zentrum FH Kiel GmbH
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Europäische Innovationspartnerschaft (EIP Agri)
Das Projekt „Chancen durch digitale Innovation in On Farm Research und Exaktversuchen“ (SNaPwürZ) wird durch die EU im Rahmen der Europäischen Innovationspartnerschaft (EIP Agri) und das Landesprogramm Ländlicher Raum des Landes Schleswig-Holstein (LPLR) gefördert. Ziel ist es, neue Problemlösungen anzuregen, die die Nachhaltigkeit und Effizienz in der Landwirtschaft steigern. Jedes Projekt wird durch eine Operationelle Gruppe (OG) gesteuert. Darin arbeiten Landwirte, Wissenschaftler, Berater, NGOs und Wirtschaftspartner gemeinsam. www.eip-agrar-sh.de