Unis werfen digitales Auge auf den Ackerboden
Dabei wird die Saat in die – nur oberflächlich in den Boden eingearbeiteten – Pflanzenreste der letzten Ernte (Mulch) eingestreut. Jetzt entwickeln die Universitäten Kassel und Kiel sowie die Fachhochschule Kiel zusammen mit der Firma „Bodenbearbeitungsgeräte Leipzig“ ein Gerät, das auf dem Feld erkennt, wie gut die Reste eingearbeitet sind und die Arbeit der Landmaschinen dementsprechend anpasst. Gefördert wird die Forschung mit rund einer halben Million Euro von der Deutschen Bundesstiftung Umwelt (DBU). Insgesamt wird das Projekt 850 000 Euro kosten.
Das Gerät sorge dafür, dass Maschinen den Boden „intelligent“ bearbeiten könnten, so Prof. Oliver Hensel von der Uni Kassel. „Über die Sensoren wird es einmal mit aktuellen Infos darüber versorgt, ob der Mulch gut verteilt ist. Außerdem hat es Daten, wie etwa die Bodenart oder die Wasserverfügbarkeit, gespeichert.“ Aus diesen Informationen errechne das Gerät, wie tief der Boden an den einzelnen Stellen bearbeitet werden müsse. Das schütze die oberen Bodenschichten und spare außerdem Treibstoff, da die Maschinen so viel wirkungsvoller arbeiten würden.
Hensel betont außerdem, dass durch eine so präzise Bodenbearbeitung auch ein bisheriger Nachteil der Mulchsaat wett gemacht werden könne. „Wenn die Pflanzenreste nicht optimal eingearbeitet sind, gehen häufig nicht so viele Samen auf wie beim normalen Einsäen. Das ist mit dem Sensorsystem nicht mehr so.“ Besonders vorteilhaft an dem Sensor sei auch, dass er für kein bestimmtes Bodenbearbeitungsgerät entworfen werde, sondern die Tiefenverstellung von Maschinen aller Fabrikate ansteuern könne.
Dieser Nutzen ist auch für die DBU bedeutend gewesen, die die verschiedenen Projektpartner zusammengeführt hat. DBU-Generalsekretär Dr. Fritz Brickwedde: „Das Sensorsystem macht es möglich, dass ganz neue Produktlinien für Landmaschinenhersteller möglich sind und so die bodenschonende Mulchsaat weiter verbreitet wird.“
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http://www.dbu.de/123artikel26512_106.htmlAlle Nachrichten aus der Kategorie: Agrar- Forstwissenschaften
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