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Digital Farming

Die Begriffe Digital Farming, Smart Farming und Landwirtschaft 4.0 bezeichnen den Einsatz von digitalen Informations- und Kommunikationstechnologien in der Landwirtschaft. Die Digitalisierung der Landwirtschaft wird auch die ›Dritte Grüne Revolution‹ genannt.

Ziel und Innovation

Die Digitalisierung der Landwirtschaft zielt auf einen effizienteren Einsatz von Ressourcen zum Umwelt- und Tierschutz sowie auf die steigende Wirtschaftlichkeit des eigenen Betriebes ab.[1] Durch die gezieltere Anwendung von digitalen Technologien können Landwirte und Landwirtinnen in ihren betrieblichen Entscheidungen unterstützt werden. Es können mehr Informationen gesammelt und auch extern bereitgestellt werden.

Digital Farming lässt sich in folgende Wirkungsbereiche gliedern:

  1. Management von Informationssystemen: Dies sind Systeme zum Sammeln, Bearbeiten, Analysieren, Speichern und Kommunizieren von Daten zur Verwendung für weitere Prozesse. Mit einer sogenannten Ackerschlagkartei-Software können Landwirte und Landwirtinnen beispielsweise sämtliche betriebliche Prozesse digital steuern und verwalten, was zur Arbeitserleichterung beiträgt.
  2. Präzisionslandwirtschaft (Precision Farming): Sie bezeichnet Verfahren, welche den Input bei der Bearbeitung landwirtschaftlicher Flächen an die unterschiedlichen Bodenverhältnisse innerhalb eines Ackerschlages anpassen. Der Input umfasst unter anderem Düngemittel, Saatgut, Pflanzenschutzmittel und Treibstoff für die Bodenbearbeitung. Hierdurch können negative Umwelteinflüsse verringert und Betriebsmittel eingespart werden[2]. So kann beispielsweise der Düngeraufwand mit Unterstützung einer Kombination aus satellitengesteuerter Anwendung und Bodenproben (Bodensonden) reduziert werden.
  3. Landwirtschaftliche Automatisierung und Robotik: Sie beinhaltet die Anwendung von künstlicher Intelligenz auf verschiedenen Ebenen der landwirtschaftlichen Produktion, welches Roboter (z.B. Melkroboter, Farmbots) und Drohnen einbezieht. Die Feldrobotik setzt auf den Gebrauch von leichten, unbemannten Fahrzeugen zur Bodenbearbeitung, Aussaat und Beikraut-Regulierung mit dem Ziel, Bodenverdichtungen durch schwere Fahrzeuge zu vermeiden. Im Schädlingsmanagement werden schon seit längerem Drohnen eingesetzt, die beispielsweise in Maisfelder Eier von Nützlingen abwerfen, die als Gegenspieler von Schädlingen deren Ausbreitung eindämmen.

Beispiele

BoMill - Schweden, System Cameleon von Gothia Redskap - Schweden, senseFly - Schweiz, Hummingbird - Vereinigtes Königreich

Kategorie

Vorleistung, Produktion

Akteur*innen

Produzenten und Produzentinnen, Technologieanbieter und -anbieterinnen

Entwicklungsstand und -dynamik


In den USA werden Digital-Farming-Tools bereits von schätzungsweise 20-80 % der Landwirte und Landwirtinnen genutzt[8]. In Europa hingegen wird die Verwendung auf 0-24 % geschätzt[9]. Es ist ein rasant wachsendes Feld, in dem fortlaufend neue Technologien entwickelt werden, die vorwiegend bei großen landwirtschaftlichen Betrieben Anwendung finden. Aktuell zeichnet sich der Trend ab, dass große Konzerne ihren Fokus auf Big Data richten, welche die Erfassung von Bodenfruchtbarkeit, Pflanzenstress und Klimadaten beinhalten[10].

Nachhaltigkeitspotenzial

Das Nachhaltigkeitspotenzial der verschiedenen Technologien, die hier unter Digital Farming zusammengefasst sind, unterscheidet sich mitunter stark voneinander. Die folgenden Werte sind als durchschnittliche Angaben zu verstehen. Einzelne Innovationen können stark von diesen abweichen.

Ökologisch

  • Boden (indirekt)
  • Wasser (indirekt)
  • Klima (indirekt)
  • Luft (indirekt)
  • Ressourceneffizienz in Produktion und Konsum

Ökonomisch

  • Erhöhung der Ernährungssicherheit (indirekt)
  • Herstellen von Transparenz entlang der Wertschöpfungskette

Risiken / Nachteile

Voraussetzungen für die Digitalisierung landwirtschaftlicher Prozesse sind eine leistungsfähige rurale Infrastruktur, der Zugang zu diesen modernen Technologien auf den Höfen und insbesondere digital-affine Mitarbeiter und Mitarbeiterinnen in den Betrieben. Statt der häufigen Patentierung von modernen Technologien können Open Source Lösungen forciert werden, um den kostengünstigen Zugang für kleine Betriebe zu sichern. Dies würde darüber hinaus eine schnellere und partizipative Weiterentwicklung der Technologien fördern.

Mit den verschiedenen Techniken des Digital Farmings gehen eine Reihe von Risiken und Nachteilen einher. Wissenschaftlern und Wissenschaftlerinnen des Thünen-Instituts zufolge, wird davon ausgegangen, dass durch die Digitalisierung der Landwirtschaft in den nächsten zehn bis fünfzehn Jahren Arbeitsplätze, insbesondere im Bereich der niedrig qualifizierten Tätigkeiten, tendenziell verloren gehen[11]. Die Anwendung von Digital Farming sei überwiegend für größere Betriebe durch Schaffung von Hightech-Arbeitsplätzen wirtschaftlich.[12] Michelsen vom INKOTA-netzwerk e.V. weist darauf hin, dass u.a. durch die Digitalisierung vorangetriebene, vertikale Zusammenschlüsse von Unternehmen verschiedener Verarbeitungsstufen zu einer Konzentration der Macht führen können[13].  Auch Mooney, der u.a. im Rahmen der internationalen Zusammenarbeit tätig ist, sieht Gefahren für die kleinbäuerliche Strukturen, wenn die Technologien auf ungleiche Gesellschaften treffen[14]. Besonders für Kleinbauern und -bäuerinnen können sich Nachteile ergeben: „Zum Beispiel konzentriert sich fast die Hälfte aller landwirtschaftlichen Forschung des Privatsektors auf eine einzige Nutzpflanze, Mais. Dementsprechend ist das Interesse der pflanzenzüchtenden Unternehmen an den 7000 für die Lebensmittelerzeugung genutzten Arten, die Kleinbauern und Kleinbäuerinnen anbauen (unter Bedingungen, in die noch kein Roboter einen Fuß gesetzt hat), vernachlässigbar. Dies könnte dazu führen, dass Regierungen diese Arten weiter benachteiligen, und stattdessen ausreichend Märkte für ‚kommerziellere‘ Pflanzen schaffen.“[15] Zudem seien kleinbäuerliche Betriebe nun verstärkt von der Übernahme durch Großkonzerne bedroht, da die Anwendung der neuen Technik auch kleine Felder für Großkonzerne wirtschaftlich interessant mache. Gleichzeitig sinkt die Wettbewerbsfähigkeit für kleine Betriebe, da sie bei der kostenintensiven Ausstattung nicht mithalten können[16]. Damit neue Technologien kleinbäuerlichen Strukturen zugutekommen, sollte gewährleistet werden, dass ihre Bedürfnisse bei der Entwicklung der Technologien berücksichtigt werden, sie Zugang zu den Technologien bspw. in Form von Open Source erhalten und sie über ihre Daten selbst verfügen können[17].

Fehlerhafte Technologien und Algorithmen können ebenfalls negative Auswirkungen haben. Wird durch die Technik eine falsche Entscheidung getroffen, können ganze Ernten vernichtet werden[18].  Auch das Risiko, dass vertrauliche betriebsinterne Daten an Dritte gelangen, kann nicht ausgeschlossen werden.


[1] Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft (2018): Digitalisierung in der Landwirtschaft. Chancen nutzen - Risiken minimieren. S. 21

[2] Mulla, D. und Khosla, R. (2017): Historical Evolution and Recent Advances in Precision Farming.

[3] Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft (2018): Digitalisierung in der Landwirtschaft. Chancen nutzen - Risiken minimieren.

[4] Napier, T. L.; Robinson, J. und Tucker, M. (2000): Adoption of precision farming within three Midwest water-sheds.

[5]  Mulla, D. und Khosla, R. (2017): Historical Evolution and Recent Advances in Precision Farming, S 22

[6]  ebd. S. 20

[7] Larsen, W. E. et al. (1988): Field navigation using the global positioning system (GPS).

[8] Kernecker, M. et al. (2018): D2.4 Peer-reviewed paper. Smart AKIS. Smart Farming Thematic Network. Abrufbar unter: https://www.smart-akis.com/wp-content/uploads/2019/01/Peer-reviewed-paper.pdf

[9] ebd.

[10] Mulla, D. und Khosla, R. (2017): Historical Evolution and Recent Advances in Precision Farming. S. 24

[11] Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft (2018): Digitalisierung in der Landwirtschaft. Chancen nutzen - Risiken minimieren. S. 21

[12] ebd.

[13] Michelsen, L. (2018): INKOTA-Infoblatt Welternährung 17: Digitalisierung. INKOTA-netzwerk e.V.. Abrufbar unter: https://webshop.inkota.de/node/1555

[14] Mooney, P. & ETC Group. (2018): Blocking the chain. Industrial food chain concentration, Big Data platforms and food sovereignty solutions. INKOTA, ETC Group, Glocon & Rosa-Luxemburg-Stiftung (Hrsg.). Abrufbar unter: https://webshop.inkota.de/node/1551

[15] ebd. S. 28.

[16] ebd. S. 31.

[17] Michelsen, L. (2018): INKOTA-Infoblatt Welternährung 17: Digitalisierung. INKOTA-netzwerk e.V.. Abrufbar unter: https://webshop.inkota.de/node/1555

[18] ebd. S. 29.