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Studie: Effizienter Weiden mit künstlicher Intelligenz und Drohne

Professionelles Weide-management ist anspruchsvoll, denn kein Jahr ist gleich wie ein anderes. Um das Weidefutter bestmöglichst nutzen zu können versucht ein Forschungsteam der HAFL die Grasmenge auf den Weiden mithilfe einer Drohne und künstlicher Intelligenz grossflächig zu erfassen.


Weidegras ist das günstigste Futter und gleichzeitig auch das am schlechtesten genutzte Futter in der Wiederkäuerfütterung. Dies sagte Michael Sutter, wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Hochschule für Agrar-, Forst- und Lebensmittelwissenschaften (HAFL), an der Partnerveranstaltung vom Freitagabend, 26. März 2021. Dort wurden aktuelle Forschungsprojekte der HAFL vorgestellt. Professionelles Weide-management ist anspruchsvoll, denn kein Jahr ist gleich wie ein anderes. «Zudem lebt man von der Hand in den Mund und muss jede Woche eine Neubeurteilung machen», sagt Michael Sutter.

Grosser Schätzfehler

Die Agroscope hat festgestellt, dass das Messen mit dem «Rising Plate Meter» (RPM) einen relativ grossen Schätzfehler aufweist, nämlich rund 272 kg TS/ha. Insbesondere bei artenreichen Wiesen ist der Schätzfehler noch grösser als bei klassischen englisch Raigras- oder Weissklee-Weiden.

Im Projekt «Weidedrohne» untersucht das HAFL-Team um Beat Reidy, Philippe Aebischer und Michael Sutter, wie man die Grasmenge mit einer Drohne schätzen kann.

Schätzt Grasmenge

Die Drohne erlaubt es, gross-flächig Grashöhen zu erheben. Mithilfe der Grashöhe, den Bildern der aufgebauten Multispektralkamera und künstlicher Intelligenz kann die Drohne die Grasmenge der Gesamtfläche schätzen.

Momentan sei der Schätzfehler mit der Drohnen-Messmethode zwar noch grösser als der mit dem RPM, sagt Michael Sutter. Jedoch sei es das Ziel, bis Ende Jahr genügend Daten zu sammeln, um die Grasmenge mindestens gleich gut oder besser als der RPM schätzen zu können. 

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