HOCHPRÄZISE POSITIONIERUNG IN DER LANDWIRTSCHAFT - Smart Farming mit 5G und Real Time Kinematics RTK

Die Landwirtschaft in Deutschland steht zunehmend unter Druck: Hitzeperioden, Trockenphasen, Starkregen, Stürme, plötzliche Kälteeinbrüche und damit die Folgen des Klimawandels sind längst Realität. Diese extremen Wetterereignisse stellen landwirtschaftliche Betriebe vor enorme Herausforderungen. Gleichzeitig verschärft der Fachkräftemangel die Situation zusätzlich. Eine vielversprechende Antwort auf diese komplexen Problemlagen bietet die Künstliche Intelligenz (KI). So verzeichnet der Markt ein dynamisches Wachstum. Prognosen zufolge wird dieser Sektor zwischen 2024 und 2030 durchschnittlichen jährlichen Wachstumsraten von 25,5 Prozent expandieren, was als klares Indiz für die zunehmende Relevanz intelligenter Technologien in der Agrarbranche zu werten ist. [1] Diese intelligenten Systeme können in der Agrarwirtschaft gezielt eingesetzt werden, um Nachhaltigkeit zu fördern, Anbaustrategien zu optimieren und das Tierwohl zu verbessern. Dabei geht es nicht nur um Effizienzsteigerung und wirtschaftlichen Erfolg, sondern auch um die Entlastung der Landwirtinnen und Landwirte bei körperlich anspruchsvollen und zeitintensiven Tätigkeiten.

1. Automatisierung im Fuhrpark: Maschinenführung mit Assistenzsystemen

Der Fuhrpark landwirtschaftlicher Betriebe, bestehend aus Traktoren, Saatmaschinen und Häckslern, bietet ein enormes Potenzial für den Einsatz von KI. Durch intelligente Steuerungssysteme können diese Maschinen nicht nur präziser arbeiten, sondern auch benutzerfreundlicher gestaltet werden. Ergänzt durch Drohnen oder autonome Reinigungsroboter lassen sich Routineaufgaben automatisieren und wertvolle Arbeitszeit einsparen.

2. KI in der Tierhaltung: Monitoring von Fütterung und Verhalten

Auch in der Viehwirtschaft eröffnet KI neue Möglichkeiten. Systeme zur Verhaltensanalyse können frühzeitig Auffälligkeiten erkennen und Rückschlüsse auf den Gesundheitszustand der Tiere ziehen. Gleichzeitig lässt sich die Fütterung durch KI optimieren – etwa durch bedarfsgerechte Mengensteuerung und automatisierte Vorratskontrolle. So gewinnen Viehhalterinnen und Viehhalter mehr Zeit für die direkte Tierbetreuung und verbessern gleichzeitig die Haltungsbedingungen.

3. Pflanzenpflege und Züchtung: Bilddaten unterstützen Entscheidungsprozesse 

Im Pflanzenbau unterstützt KI bei der Sortierung von Saatgut, der Erkennung von Unkraut und der Identifikation unbrauchbarer Pflanzen. Mithilfe von Bilderkennungssystemen können diese Aufgaben automatisiert und mit hoher Präzision durchgeführt werden. Ein entscheidender Vorteil in Zeiten zunehmender Wasserknappheit ist, dass sich auch die Bewässerung durch sensorbasierte KI-Lösungen bedarfsgerecht steuern lässt. [2]

5G und RTK-Technologie für moderne Landwirtschaftssysteme

Die Anforderungen moderner Landwirtschaftssysteme an Präzision, Konnektivität und Verfügbarkeit können nur mit einer modular aufgebauten IoT-Infrastruktur erfüllt werden. Dafür stellt Telit Cinterion verschiedene, für den Feldeinsatz ausgelegte Bausteine zur Verfügung, die sich von der einzelnen Sensoreinheit bis zur vernetzten Maschinenflotte skalieren lassen (Abb. 1 bis 4). Mithilfe dieser Bausteine lassen sich Anwendungen realisieren, die von der autonomen Traktornavigation bis zur vernetzten Feldüberwachung reichen. 

• GNSS-Module mit Mehrfrequenz- und RTK-Funktionalität ermöglichen eine zentimetergenaue Positionierung für automatisierte Fahrspuren und eine präzise Feldbearbeitung.
• 5G-Datenkarten stellen hohe Übertragungsraten bereit, z. B. für die Bildübertragung von Drohnen, Videostreams oder die Anbindung stationärer Systeme.
• Kompakte LGA-Module mit integrierter Recheneinheit und OpenWRT unterstützen dezentrale Datenverarbeitung, z. B. in Sensorstationen oder Mobilroutern.
• Mobilfunkmodule (5G, LTE, LPWA, NB-IoT) ermöglichen stabile Datenverbindungen mit geringer Latenz, auch für Anwendungen in wenig erschlossenen Regionen.
• Edge- und IoT-Gateways dienen als Schnittstelle zwischen Sensorik, Maschinensteuerung und Cloudsystemen zur Datenerfassung, -übertragung und -auswertung.

Alle Komponenten sind für den anspruchsvollen Einsatz im Feld ausgelegt (Schock, Vibration, Temperaturbereich von -40 °C bis +85 °C) und lassen sich auf verschiedenste Geräte und Anwendungsfälle, von einzelnen Sensoren bis zu autonomen Maschinenflotten, skalieren.

Wie diese Bausteine ineinandergreifen, zeigt die Übersicht in Tabelle 1.

Tabelle 1: Mögliche Einsatzbereiche im Smart Farming und die dafür eingesetzten Module und M.2 Karten

Echtzeitdaten für die vernetzte Hühnerfarm

Moderne landwirtschaftliche Betriebe setzen zunehmend auf digitale Technologien, um ihre Prozesse zu optimieren und ihre Ressourcen effizienter zu nutzen. Insbesondere dort, wo große Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen zusammenlaufen, bietet die Mobilfunktechnologie 5G entscheidende Vorteile. Ein typisches Beispiel ist die industrielle Geflügelhaltung: In solchen Anlagen erfassen Thermostate, Fütterungsautomaten und weitere Sensoren kontinuierlich Betriebsdaten. Zwar erzeugt jeder einzelne Sensor nur geringe Datenmengen, doch in der Summe entsteht ein komplexes Informationsnetz mit Tausenden Datenpunkten. Die direkte Anbindung jedes Sensors an eine eigene 5G-Leitung wäre jedoch wirtschaftlich nicht sinnvoll und technisch zu komplex.

Die Lösung liegt in der intelligenten Aggregation: Werden die Sensordaten in lokal dimensionierten Clustern zusammengeführt, entspricht die resultierende Datenrate dem Leistungsprofil einer mobilen 5G-Breitbandverbindung. So lassen sich die gesammelten Informationen effizient über 5G ins zentrale System übertragen, was auch als „Backhauling“ bezeichnet wird. 5G erweist sich damit als ideale Technologie für die Bündelung und Weiterleitung von Daten in vernetzten Agrarsystemen. Es ermöglicht nicht nur hohe Übertragungsgeschwindigkeiten, sondern auch eine flexible Infrastruktur, die mit den Anforderungen moderner Landwirtschaft Schritt hält. Mit dem 5G-Standard Release 17 erweitert sich der Handlungsspielraum weiter: Satellitengestützte Non-Terrestrial Networks (NTN) ermöglichen die Einbindung auch abgelegener Ställe ohne Mobilfunkabdeckung in das digitale Stallmonitoring. Fortschritte bei Mobilfunkstandards und Chipdesigns ermöglichen zudem die Nutzung neuer, noch energiesparenderer und flexibler integrierbarer Sensorklassen.

Echtzeitkinematik für die Präzisionslandwirtschaft

Für automatisierte Anwendungen in der Landwirtschaft ist die Genauigkeit klassischer GPS-Systeme häufig nicht ausreichend. Insbesondere bei der Spurführung autonomer Maschinen oder der präzisen Ausbringung von Saatgut, Dünger und Pflanzenschutzmitteln ist eine Positionierungsgenauigkeit im Zentimeterbereich erforderlich. Diese wird mit Real-Time Kinematic GPS (RTK-GPS) erreicht, einer Erweiterung der GNSS-Positionsbestimmung mittels Korrekturdaten.

RTK-GPS verbessert die Wiederholbarkeit und Genauigkeit mechanisierter Arbeitsvorgänge. Fahrspuren lassen sich exakt dokumentieren und in späteren Saisons erneut nutzen. Auch die punktgenaue Platzierung von Saatgut oder Dünger ist möglich. Typische Merkmale von RTK zeigt Tabelle 2 auf. 

Tabelle 2: Vorteile RTK-Technologie im Praxiseinsatz

Ein RTK-System besteht aus einer stationären Basisstation und einer mobilen Rover-Einheit (Abb. 5). Die Basisstation empfängt GNSS-Signale (z. B. GPS, Galileo, GLONASS) und vergleicht diese mit der ihr bekannten Position. Aus der Differenz zwischen Ist-Position und Satellitensignal berechnet sie Korrekturdaten, die in Echtzeit an den Rover übertragen werden. Dadurch kann dieser seine eigene Position auf Zentimeterniveau anpassen.

In dieser Anwendung unterstützt das Modul SE868K5-RTK den Mehrfrequenzbetrieb (L1/L5) sowie verschiedene GNSS-Systeme (Abb. 4). Es eignet sich für die Maschinen- und Drohnennavigation in RTK-Anwendungen. Dank seines kompakten Formfaktors (11 × 11 mm) kann es auch in mobilen Geräten mit begrenztem Bauraum eingebaut werden.

Fazit

IoT-Technologien haben sich als zentrale Grundlage für eine moderne, effiziente und nachhaltige Landwirtschaft etabliert. Präzise GNSS-Module, leistungsstarke 5G-Konnektivität und robuste Edge-Computing-Komponenten ermöglichen eine smarte, datengestützte Betriebsführung und damit u. a. autonome, landwirtschaftliche Fahrzeug, vernetzte Tierhaltung und Umweltmonitoring.

Die Kombination aus RTK-Positionierung und energieeffizienten Übertragungstechnologien wie NB-IoT und LTE-M sorgt dabei für zuverlässige, ressourcenschonende Prozesse, und zwar selbst dort, wo herkömmliche Netze an ihre Grenzen stoßen. Mit dem Ausbau satellitengestützter 5G-Netze (NTN) durch Release 17 werden Funklöcher endlich geschlossen und die Digitalisierung auch auf entlegene Standorte ausgedehnt.

5G-Module der FN990B34/40- und FE990B-Serie sowie das GNSS-Modul SE868K5-RTK stehen dabei für Skalierbarkeit und Zukunftssicherheit. Sie bilden die technologische Grundlage für automatisierte Abläufe, vernetzte Systeme und intelligente Logistik in der Landwirtschaft von morgen.

Quellen:

[1] https://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/artificial-intelligence-in-agriculture-market#:~:text=The%20global%20artificial%20intelligence%20in%20agriculture%20market%20size,a%20CAGR%20of%2025.5%25%20from%202024%20to%202030

[2] pdf ki-news-impulspapier-landwirtschaft_web_final