Arbeitspakete

Im Folgenden finden sich die bisher von DigiVine gemeinsam mit der Praxis definierten 10 Anwendungsfällen (AF), die im Rahmen des Projektes aufgebaut werden:

• Anwendungsfall 1: Neupflanzung einer Rebanlage (JKI-ZR)
• Anwendungsfall 2: Wegeführung (JKI-ZR)
• Anwendungsfall 3: Schnittstelle Prognosemodelle (JKI-ZR)
• Anwendungsfall 4: Unterstützung räumlich expliziter Pflanzenschutzverfahren zum Schutz von Nichtzielflächen und Umweltrisikoabschätzung (JKI-SF)
• Anwendungsfall 5: Präzisierte Pflanzenschutzmittel Ausbringung (JKI-AT)
• Anwendungsfall 6: Mobile Qualitätsbestimmung NIR-Handgerät (JKI-ZR)
• Anwendungsfall 7: Online Qualitätskontrolle im TVE Tank (Fraunhofer IOSB)
• Anwendungsfall 8: Online Ertragserfassung auf dem TVE (JKI-ZR)
• Anwendungsfall 9: Selektive Lese TVE (Fraunhofer IOSB)
• Anwendungsfall 10: Datamangement, Datensicherheit und Datamining (RPTU)

Der Anwendungsfall konkretisiert die digitale Erfassung und stockgenaue Kartierung von Rebflächen und ihrer standortspezifischen Heterogenität. Dies soll idealerweise direkt bei der Neupflanzung des Weinbergs von der GPS unterstützten Setzmaschine erfasst und in ein entsprechendes System eingepflegt werden. Die so erfassten Daten sind Grundlage für:

• Referenzieren und Verwaltung der Fläche z.B. in einer Schlagkartei,
• Referenzieren von Wegen,
• Navigation und Automatisierung von Abläufen in der Raumkultur.

Aus den Daten sollen die Beauftragung und ein gezieltes Anfahren des zu bearbeiten Weinbergs z.B. durch den Lohnunternehmer ermöglicht werden. Die Information kann für die teilflächenspezifische Applikation von Pflanzenschutzmitteln ebenso genutzt werden, wie zur Terminierung von Pflege- und Erntemaßnahmen.

Ziel ist eine optimale Wegeführung eines jeden Anwenders im Feld. Hierbei müssen Effizienz wie auch Sicherheitsaspekte beachtet werden. Gerade in Steillagen ist es immens wichtig zu wissen, wie und wo der Eintrittspunkt in die Parzelle ist. Fehlverhalten führt leicht zu Unfällen, wie z.B. “Umkippen” von Schleppern oder Problemen wie Begegnungsverkehr, da Wirtschaftswege meist nur 3,5m breit sind. Eine irgendwie geartete nachträgliche einzelne Wegeführung ist weder zeit- noch kosteneffizient und wird als nicht praktikabel angesehen. Daher empfiehlt sich der Ansatz, gemeinsam mit den Testbetrieben, bzw. dann in einer möglichen breiten Anwendung mit allen gewillten Weinbaubetrieben, die individuell gefahrenen Wege als Datengrundlage für KI-gestützte Wegeführung zu nutzen. Hier sollten maschinelle Lernansätze genutzt werden, um innovative Algorithmen für diesen Anwendungsfall zur Marktreife zu bringen. Bei diesem Modell sammelt der einzelne Betrieb seine eigenen Daten und bekommt anhand seiner und weiterer anonymisierter Datensätze eine spezifische Wegeführung, welche anhand von immer neuen Fahrszenarien (verschiedene Witterungsverhältnisse, Jahreszeit, Aufgabentyp, spezifische Maschinennutzung etc.) mit der Zeit immer präziser und flexibler werden.

Das Mikroklima eines Bestands zeichnet sich expositionsbedingt durch eine starke zeitliche und räumliche Variabilität aus. Diese kleinräumigen klimatischen Unterschiede führen zu einer großen Heterogenität, die eine entscheidende Rolle beim Auftreten von Krankheiten und Schädlingen spielt, derzeit aber keine Berücksichtigung findet. In Deutschland werden Prognosen basierend auf regionalen aber großräumigen Wetterdaten erstellt (z.B. VitiMeteo). Daher liefern bisherige Prognosesysteme keine ortsgenauen Daten, die in schlagspezifische Empfehlungen einfließen könnten. In anderen Projekten finden Entwicklungen zur ortsbezogenen Verbesserung von Prognosemodellen statt (z.B. Vitifit), weshalb der Fokus in DigiVine auf der Schaffung von standardisierten Schnittstellen besteht. Genauere Prognosen und daraus resultierende Handlungsempfehlungen sollen in Zukunft für den Winzer über eine Anwendung teilflächenspezifisch visualisiert zur Verfügung stehen. Hierfür müssen geeignete Formate definiert werden.

Durch eine Reihe von Vorschriften, Rahmenbedingungen und Anforderungen an Vorbereitung, Durchführung und Dokumentation ist der Pflanzenschutz im Weinbau eine informationsintensive Maßnahme. Die Planung und Umsetzung von Pflanzenschutzmittelanwendungen, die Einhaltung von Abstandsauflagen zu Fließgewässern und terrestrischen Saumstrukturen und deren Dokumentation liegen derzeit jedoch meist allein in der Zuständigkeit des Anwenders. Ein großer Teil dieser Tätigkeiten wird hierbei immer noch manuell und ohne Unterstützung durch Informationstechnologie durchgeführt. Dies führt zu einem erhöhten Aufwand in den Betrieben und zu Fehlern z.B. bei den Einschätzungen von Abständen zu Nichtzielflächen oder der Dokumentation der erfolgten Maßnahmen.

Im hier dargestellten Anwendungsfall werden bestehende Systeme im Sinne einer 4.0 Lösung für den Weinbau zusammengeführt, um mit Pflanzenschutzmaßnahmen verbundenen Prozesse zu optimieren und transparenter zu gestalten. Dies birgt zahlreiche Vorteile gegenüber den bisher gängigen manuellen Verfahren:

• Vermeidung von Anwendungsfehlern
• Verbesserter Umweltschutz durch automatisierte Einhaltung gesetzlicher Abstandsauflagen und damit Schonung von Nicht-Ziel Flächen
• Verminderung des Arbeitsaufwandes für Betriebe (z.B. bei der Dokumentation)
• Kenntnis des Umweltrisikos und Transparenz

Zentrales Element des Gesamtsystems ist ein GIS-gestützter, webbasierter Applikationskartenservice.

Im Weinbau treten aus verschiedentlichen Gründen (unterschiedlicher Belaubungszustand über die Vegetationszeit, Stockausfall etc.) Lücken in der Laubwand auf, die mit einer Lückenschaltung berücksichtigt werden können. Zudem ermöglicht die Lückenschaltung eine Automatisierung der Geräteschaltung am Vorgewende. Die bisherigen Erfahrungen zur Weiterentwicklung der Technik der Lückenschaltung im Obstbau sollen auf den Weinbau übertragen werden, um den Pflanzenschutzmitteleinsatz zu minimieren, Abdrift zu reduzieren bei gleichzeitiger biologische Wirksamkeit.

Die Informationen über anzuwendende Abstandsauflagen müssen in Form von Applikationskarten (siehe Anwendungsfall 4) auf das Pflanzenschutzgerät übertragen werden, um die Applikation zu automatisieren. Dies beinhaltet entsprechende technische Voraussetzungen zum Datentransfer, zur Steuerung und zur Positionsbestimmung, um z.B. Düseneinsatz, Druckbereich, Luftabschaltung und die Anpassung der Gebläsedrehzahl zu automatisieren. Des Weiteren soll das einzusetzende Sprühgerät mit einer automatischen Innenreinigung, einer Außenreinigungseinrichtung und einem Close-Transfer System ausgestattet werden, um Punkteinträge zu vermeiden und den Anwender beim Befüllen des Geräts bestmöglich vor dem Kontakt mit unverdünntem Pflanzenschutzmittel zu schützen. Um den Volumenstrom der Düsen unabhängig vom Druck zu steuern, damit eine verbesserte Verteilung und ein konstantes Tropfenspektrum bei unterschiedlichen Fahrgeschwindigkeiten erreicht werden kann, soll die Technik der Pulsweitenmodulation genutzt werden.

Weiterhin soll zu diesem Anwendungsfall ein Demonstrator erstellt werden, welcher einen ersten Schritt bei der Digitalisierung der Prozessabläufe zum Pflanzenschutz im Weinbau darstellt. Dieser soll dabei alle Schritte von der Erstellung einer Karte mit den örtlichen Gegebenheiten zwecks der Wahrung bestehender Abstandsauflagen, über deren Übertragung auf das Sprühgerät, der Durchführung des Auftrags, bis hin zur Rückübertragung und Dokumentation der Ergebnisse umfassen.

Winzer beobachten den Reifeverlauf meist nur über die Erfassung von Zuckerwerten (mittels Handrefraktometer) oder sie greifen auf zeitaufwendige, teure und destruktive Labormessungen (z.B. Titration, FTIR-Spektroskopie) zurück. Ein mobiler Handsensor zur zerstörungsfreien Bestimmung der Traubenreife wird entwickelt. Er soll die direkte Erfassung von Reifeparameter im Feld ermöglichen. Zum Einsatz kommt dieser Sensor z.B. zur Bestimmung des optimalen Lesezeitpunktes durch den Winzer oder bei den Reife- und Qualitätsbewertungen der Winzergenossenschaftsflächen.

Weiterhin soll zu diesem Anwendungsfall ein Demonstrator erstellt werden. Dieser zielt auf die Effizienzsteigerung von Qualitätsbonituren im Weinberg ab und erprobt die standardisierte Datenkommunikation von der Bonitur-Beauftragung, z.B. durch die Genossenschaftsverwaltung, über die zerstörungsfreie Messung im Feld bis hin zur Rückübermittlung der erfassten Daten.

Ziel in diesem Anwendungsfalls ist es durch geeignete optische Sensoren die Qualität (z.B. Zucker- und Säuregehalt) des Lesegutes im Vollerntertank kontinuierlich zu erfassen. Laborsysteme werden bereits zu Spektrometersystemen in Erntefahrzeugen umgerüstet und eingesetzt. Trotz Ertragsverbesserung wird die Verbreitung der Technologie durch die enormen Kosten gehemmt.

Durch die Verwendung von Autokalibrationsverfahren und Fusion unterschiedlicher Sensoren sollen miniaturisierter optische Sensoren, im Rahmen dieses Projekts zu einer kostengünstigen Alternative entwickelt werden. Hierfür werden optische Sensoren am Tank des Traubenvollernters angebracht und getestet.

Aktuell gibt es keine in Serie erhältlichen Wiegesysteme, integriert auf einem Traubenvollernter, im Markt. Die große Varianz an Erntegut, sowie die Schaffung eines Systems zur Erfassung der Quantität pro m in den Rebzeilen stellen hohe Anforderungen an das System. Im Projekt DigiVine soll die online Gewichtserfassung durch geeignete Sensoren auf dem TVE zur Bestimmung des Ertrags pro Flächeneinheit getestet werden. Weiterhin stellt die Schnittstelle nach Außen zur Übertragung und Nutzung der Daten für den Endkunden eine zentrale Fragestellung in diesem Anwendungsfall dar.

Zu diesem Anwendungsfall soll ein Demonstrator erstellt werden, welcher die digitalisierung des Prozessablaufs der maschinellen Ernte erproben soll. Dabei werden die Beauftragung des TVE, dessen Auftragsdurchführung und Datenerfassung, sowie schließlich die Rückübermittlung der Ertragswerte abgedeckt.

Die sensor-gestützte Erkennung von gesunden Stöcken und gesundem Lesegut ermöglicht eine selektive mechanische Lese. Dabei kann das Schlagwerk des TVE komplett ausgeschalten oder reduziert werden (unreife Trauben oder Beeren von kranken Rebstöcken gelangen so nicht in den TVE Tank) oder aber möglicherweise die Parameter so verändert werden, dass unreifere Beeren am Stock verbleiben. Die bildgebende Spektroskopie durch hyperspektrale Kamerasysteme ist eine etablierte Forschungsmethode zur Materialerkennung in verschiedensten Anwendungsfällen von der Mikroskopie bis in die Fernerkundung. Durch die enormen Kosten der Geräte finden sich hauptsächlich Anwendungen in Forschungsprojekten. Durch Auswertung hyperspektraler Bilder können jedoch signifikante Spektralbereiche ermittelt werden. Mit Hilfe optischer Bandpassfilter können kostengünstige Aufnahmesystem für spezielle Produkteigenschaften entwickeln werden (siehe ZIM-Projekt „GrapeSort“).

Eine großangelegte und erfolgreiche Digitalisierung im Weinbau benötigt eine reichhaltige und akkurate Datenakquise, eine effiziente, verlässliche Datenhaltung, sowie verlässliche Vorhersagemodelle und Analyseverfahren. Im Projekt DigiVine entstehen Daten und Anforderungen an die Datenverarbeitung in erster Linie aus den oben beschriebenen Anwendungsfällen sowie aus den Bedürfnissen der beteiligten Betriebe. In Anwendungsfall 10 laufen die gesammelten Daten zusammen. Darüber hinaus dient die zu implementierende Server- und Software-Infrastruktur auch als zentrale Anlaufstelle für Abfragen und detaillierte Analysen, beispielsweise unter Verwendung von Methoden der künstlichen Intelligenz (KI).

Neben Datenschutzkonformität und der Gewährleistung von Datenzugriffskontrollmechanismen, beschäftigt sich ein weiterer Aspekt mit dem sicheren und standardisierten Daten- und Informationsaustausch zwischen Sensoren, Geräten, Maschinen und Diensten. Diese Heterogenität spiegelt sich auch in Datenquantität und -qualität wider: so können Messungen der Umgebungstemperatur minütlich erfolgen, die Erkennung von Stockgesundheitswerten lediglich täglich oder wöchentlich. Positionsbasierte bzw. räumliche Beobachtungen können sehr genau (z.B. stockgenau) oder nur sehr grob (z.B. pro Parzelle oder Weinberg) sein. Eine Herausforderung, neben der reinen Speicherung und Bereitstellung der Daten, besteht daher in der gesamtheitlichen Auswertung über alle Arten von Daten hinweg.