Für die Präzisionslandwirtschaft sind hochaufgelöste Bodeneigenschaftskarten, die die Variabilität im Feld kleinräumig abbilden, von zunehmender Bedeutung. Wie in den Kap. 3 bis 5 ausführlich beschrieben, stehen zunehmend Sensorsysteme für die Kartierung von Bodeneigenschaften zur Verfügung. Im Kap. 6 ist beschrieben, wie sich aus den Sensordaten in Kombination mit laboranalytischen Methoden wichtige Bodeneigenschaftskarten ableiten lassen. Durch ihre Verknüpfung mit agronomischen Entscheidungsregeln wie z. B. dem VDLUFA-Algorithmus zur Bestimmung des Kalkbedarfs (Kap. 7) kann die Düngemenge für jeden Ort des Feldes ermittelt werden. Die erzeugte Applikationskarte ermöglicht es, den Düngebedarf teilflächenspezifisch präzise zu decken. Für die Errechnung der fertigen Streukarte aus Sensordaten ist eine Vielzahl statistischer, empirischer, geostatistischer und hybrider Methoden erforderlich. Damit ihre Anwendung in der landwirtschaftlichen Praxis gelingt, müssen sie in Form von Werkzeugen einfach und niedrigschwellig zur Verfügung stehen. Aus diesem Grund wurde die „pH-BB Toolbox“ entwickelt, die es Praktiker/-innen, Dienstleister/-innen und anderen Interessierten ermöglicht, den entwickelten Workflow einzusetzen.

In Zusammenarbeit mit dem Projektpartner iXmap Services GmbH & Co. KG (Regenstauf, DE; https://ixmap.de) wurde die pH-BB Toolbox in Form einer Web-GIS-Anwendung umgesetzt, sodass die gesamte Prozesskette zum Management der Bodenacidität (Kap. 1, Abb. 1.10) realisiert werden kann.

Die pH-BB-Toolbox als WebGIS-Anwendung steht allen Interessierten nach erfolgreicher Registrierung unter https://phbb.ixmap.eu/ zur Verfügung.

Als begleitendes elektronisches Zusatzmaterial zu diesem Kapitel stehen das Handbuch zur pH-BB Toolbox (Walch 2022), ein Testdatensatz sowie ein Paket mit den in der Programmiersprache R geschriebenen Skripten zur Verfügung. Mit letzterem können die Funktionen auf dem eigenen Rechner ausgeführt werden.

Die pH-BB Toolbox als R-Paket, zusammen mit einer Auswahl an Testdaten, ist über das GitHub-Repository: https://github.com/ingmardo/pHBBtoolbox öffentlich zugänglich.

Im Folgenden werden die einzelnen Module der Toolbox kurz vorgestellt. Für die vollständige Beschreibung der Funktionalitäten und weitere Hintergrundinfos wird auf das zusätzlich verfügbare Handbuch zur pH-BB Toolbox verwiesen (Walch 2022).

Die pH-BB-Toolbox gliedert sich in die zwei Module: (M1) Digitale Bodenkartenerstellung und (M2) Applikationskartenerstellung, Abb. 8.1.

Abb. 8.1
figure 1

Prozesskette zum Management der Bodenacidität, umgesetzt als Dashboard in der pH-BB-Toolbox

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Durch den modularen Aufbau der Toolbox können Anwender/-innen unabhängig davon, ob sie erst noch Sensordaten im Feld aufnehmen, oder mit bereits vorliegenden Bodenkarten (z. B. pH-Karten, Bodenschätzungskarten, Teilflächen…) arbeiten, in die Kartenerstellung einsteigen. Sie entscheiden, in welchem Umfang die Software genutzt werden soll. Ein Entscheidungsschema hierfür ist in Abb. 8.2 dargestellt.

Abb. 8.2
figure 2

Entscheidungsschema: Wo findet der Einstieg in die Prozesskette statt?

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Die pH-BB-Toolbox ist in das Farm-Management-Informationssystem (FMIS) „FARMInfo“ als zuschaltbares Teilmodul integriert. Die Menüführung entspricht der anderer gängiger FMIS-Systeme. Nach Anmeldung im System und Anlage der Betriebsstruktur kann über die Feldverwaltung die Ackerschlagkartei übertragen werden. Die pH-BB Toolbox ist damit nach erfolgreichem Import der Schlaggrenzen aktiv und einsatzfähig.

8.1 Digitale Bodenkartenerstellung

In Abb. 8.1 ist die Umsetzung der Prozesskette zum präzisen Management der Bodenacidität dargestellt, vgl. Abb. 1.10. Die Bodenkartenerstellung wird realisiert für die Parameter Bodentextur, Humus und pH, (siehe Kap. 6). Für die kleinräumige Erfassung der relevanten Parameter kamen die zwei mobilen Sensorsysteme (i) Veris Multisensorplattform (MSP3) bestehend aus den Sensoreinheiten pH-Manager, OpticMapper und Veris 3100 (Veris Technologies Inc., USA) und (ii) Geophilus zum Einsatz. Das Bodenkartenmodul ist jedoch so flexibel gestaltet, dass sich auch Daten anderer Sensorsysteme importieren lassen. Eine Übersicht über verschiedene bodengestützte Messverfahren, die sich als zuverlässige Proxies zur quantitativen Beschreibung der jeweiligen Zielgröße eignen, ist in Kap. 3 bis 5 enthalten.

8.1.1 Schritt 1: Dateninterpolation

In diesem Arbeitsschritt werden die im Feld gemessenen Sensorpunktdaten eingeladen, und über geostatistische Interpolation verrechnet. Es besteht die Möglichkeit, zwischen zwei verschiedenen Kriging-Verfahren zu wählen (siehe Kap. 6). Als Standardvariante wird Ordinary-Block-Kriging mit einer Blockgröße 10 × 10 m als Interpolationsmethode verwendet. Die Blockgröße kann aber individuell angepasst werden. Darüber hinaus kann auch die Pixelgröße der interpolierten Sensorkarte festgelegt werden, wobei der Standardwert von 2 m bereits eine optimale Größe für die meisten Fälle darstellt. In Abhängigkeit der Zielgröße (pH-Wert, Humusgehalt und Bodentextur) werden die geeigneten Sensordaten nacheinander eingeladen und verrechnet.

Die Interpolierten Sensordaten werden unter Kartenverwaltung gespeichert und können durch Anklicken visualisiert werden. Als Ergebnis liegen alle Sensordaten flächenhaft und in einem einheitlichen Raster vor und können für den nächsten Arbeitsschritt verwendet werden.

Abb. 8.3 zeigt als Beispiel eine interpolierte Karte von gemessenen Gammamesswerten des Geophilus Sensorsystems.

Abb. 8.3
figure 3

Ergebnis der Dateninterpolation für die gemessenen Gamma-Werte des Geophilus Sensorsystems für einen Beispielschlag (KL60)

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8.1.2 Schritt 2: Referenzprobenpunkte setzen

Für die Ableitung der gewünschten Bodenparameter müssen die Sensormessdaten kalibriert werden. Dafür müssen Referenzprobenpunkte bestimmt werden. Für die Probenpunkte ist es von Bedeutung, dass diese optimal über den Schlag verteilt sind und die ganze Varianz der Messdaten (Variablenraum) abdecken. Dafür wurde ein Probenahmealgorithmus entwickelt. Bei nutzerseitiger Vorgabe des Probenumfangs (z. B. 10–15 Punkte) und der Auswahl eines Sets an Sensordaten werden die Probenahmepunkte für die laboranalytische Untersuchung optimal über das Feld verteilt berechnet, vgl. Abb. 6.2, Kap. 2.

Durch die Kalibrierung der Sensormessdaten lassen sich Beziehungen zwischen diesen und den Referenzlaborwerten (z. B. pH-Wert etc.) mithilfe statistischer Modelle beschreiben (Schritt 3). Das Ergebnis sind schließlich Bodenparameterkarten für Bodentextur, Humus und pH.

Für die Ausweisung repräsentativer Probenahmepunkte im Feld ist es ratsam, dass in Abhängigkeit der Zielgröße ein eigener Auftrag erstellt und ein Set aus geeigneten Sensordaten ausgewählt wird.

  1. 1)

    Die Textur wird maßgeblich durch die scheinbare elektrische Leitfähigkeit (ECa), den scheinbaren elektrischen Widerstand (Rho) und die Gammaaktivität beschrieben.

  2. 2)

    Für Humus wird empfohlen spektraloptische Messverfahren zu verwenden z. B. Sentinel-2 Satellitendaten im Infrarot- und nahen Infrarotbereich (NIR). Aber auch Gamma- und Widerstands- oder Leitfähigkeitsmessungen können für die Festlegung der Referenzprobenpunkte verwendet werden.

  3. 3)

    Der pH-Wert weist die höchste Korrelation mit den Sensordaten des Veris pH-Managers (pH-Elektrode) auf. Ergänzend können zusätzlich auch Daten der scheinbaren elektrischen Leitfähigkeit/Widerstand mit einbezogen werden, um Texturunterschiede bei der Probenauswahl zusätzlich zu berücksichtigen.

Optional können die Daten eines Sensors ausgewählt werden, die vom Probenahme-Algorithmus stärker gewichtet (favorisiert) werden sollen. In diesem Fall werden die Extremwertbereiche des favorisierten Sensors stärker bei der Auswahl der Punkte berücksichtigt. Einzelne Punkte, die vom Algorithmus vorgeschlagen wurden, können bei Bedarf gelöscht werden oder es besteht die Möglichkeit manuell Punkte hinzuzufügen. In Abb. 8.4 ist das Ergebnis einer interpolierten pH-Karte nach Ermittlung der Referenzprobenpunkte dargestellt.

Abb. 8.4
figure 4

Vorgeschlagene pH-Probenahmepunkte, die mithilfe des Probenahme-Algorithmus auf Basis der pH-Sensordaten und ECa-Daten der Veris Multisensorplattform für eine Anzahl von 10 Punkten ermittelt wurden

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Der Auftrag mit den vorgeschlagenen Referenzpunkten wird im System gespeichert und die Liste mit den Punktkoordinaten kann als Shapefile heruntergeladen werden. Für die georeferenzierte Probenahme im Feld wird diese Liste einfach auf ein GPS-Gerät übertragen. Die Proben werden im nächsten Schritt laboranalytisch nach Standardverfahren untersucht.

8.1.3 Schritt 3: Laborergebnisse importieren

Die Laborergebnisse für die untersuchten Bodenproben werden üblicherweise als Excel-Dateien oder PDF-Datei übermittelt. Für den Import der Ergebnisse in die pH-BB-Toolbox ist es notwendig, diese in eine CSV-Datei zu überführen oder die Werte manuell in das System zu übertragen. Nach erfolgreicher Übertragung aller Laborergebnisse ist ein Auftrag komplett und es kann im nächsten Schritt mit der Modellkalibrierung begonnen werden zur finalen Erstellung der Bodenparameterkarte.

8.1.4 Schritt 4: Bodenkarten erstellen (Modellkalibrierung)

In diesem Schritt werden die interpolierten Bodensensordaten mithilfe der Laborergebnisse kalibriert und in Bodenparameterkarten für Bodentextur, Humus und pH-Wert übersetzt. Die Laborergebnisse müssen dafür im vorherigen Schritt eingetragen worden sein.

Die Kartenerstellung erfolgt, indem ein statistisches Regressionsmodell (Prognosemodell) mithilfe der Laborergebnisse (pH-Wert, Bodentextur und Humusgehalt) und den Sensordaten kalibriert und validiert wird. In Abhängigkeit von der Anzahl der verwendeten Prädiktoren (Sensordaten) kommen einfache oder multivariate Regressionsverfahren zum Einsatz (siehe Kap. 6).

Im Hinblick auf eine optimierte Kalibration der Regressionsmodelle ist es empfehlenswert, dass Daten von zwei bis drei unterschiedlichen Sensoren kombiniert werden. Auf diese Weise und vorausgesetzt, dass geeignete Sensordaten verwendet werden, kann die Schätzgüte der Modelle zur Erstellung der Bodenparameterkarten verbessert werden.

Die Auswahl der Sensordaten erfolgt in Abhängigkeit der Zielgröße und wird wie bei der Referenzprobenbestimmung ähnlich getroffen:

  1. 1)

    Bodentextur bestehend aus Ton-, Schluff-, Sand- und VDLUFA-Bodengruppenkarte: scheinbarer elektrischer Widerstand (ERa)/scheinbare elektrische Leitfähigkeit (ECa) und Gammadaten

  2. 2)

    pH-Wert (CaCL2): pH-Sensordaten (z. B. Antimonelektrode) und/oder ECa

  3. 3)

    Humus (bzw. organischer Kohlenstoff, Corg): optische Sensordaten, Gamma- und Widerstandsdaten.

Abb. 8.5 zeigt das Ergebnis einer berechneten Bodenkarte für den pH-Wert, die auf Basis der gemessen pH-Sensorwerte und 10 Laborergebnissen (pH nach CaCL2) berechnet wurde.

Abb. 8.5
figure 5

Ergebnis der kalibrierten pH-Karte, die auf Basis von 10 im Labor gemessenen pH-Werten (nach CaCL2) und den pH-Sensordaten des pH-Managers berechnet wurde

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Nach erfolgreicher Kartenerstellung aller erforderlichen Kenngrößen zur Ermittlung des CaO-Bedarfs (z. B. Kalk) kann Modul 2 zur Applikationskartenerstellung verwendet werden.

8.2 Applikationskartenerstellung

In diesem Modul erfolgt die Applikationskartenerstellung zunächst in eine hochaufgelöste CaO-Bedarfskarte. Um den betriebstechnischen Gegebenheiten Rechnung zu tragen ist dieses Modul sehr flexibel gestaltet, d. h. es können neben hochaufgelösten sensorbasierten Bodenkarten auch externe Bodendaten wie gängige Hofbodenkarten oder Bodenschätzungsdaten verwendet werden. Die externen Daten müssen im Vektorformat (Shapefile) oder Rasterformat (GeoTiff) vorliegen und können über die Feldverwaltung in das System importiert werden.

8.2.1 CaO-Bedarfskarte berechnen

Für die Erstellung von CaO-Bedarfskarten gibt es zwei verschiedene Berechnungsmöglichkeiten mit unterschiedlicher Präzision. Dabei kann zwischen zwei Optionen gewählt werden (Abb. 8.6):

Abb. 8.6
figure 6

CaO-Bedarfskarten für einen beispielhaften Schlag (KL60) nach (a) VDLUFA-Rahmenschema und (b) stufenlosen pH-BB-Algorithmus und berechnet für ein Kalkungsintervall von 4 Jahren, mit dem Jahr der letzten pH-Bodenuntersuchung in 2023. Auf der linken Seite des Bildes ist das Dashboard der CaO-Bedarfskartenberechnung für den stufenlosen pH-BB-Algorithmus zu sehen

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  1. 1)

    Berechnung der CaO-Mengen nach VDLUFA Rahmenschema (Kerschberger et al. 2000) bzw. in der Software als „Klassen nach VDLUFA“ bezeichnet. Folgende Eingangsdaten (Bodenkarten) werden dafür benötigt: pH, Humus und VDLUFA Bodengruppe.

  2. 2)

    Berechnung der CaO-Menge mithilfe des stufenlosen pH-BB-Algorithmus (Ruehlmann et al. 2021; Kap. 7). Folgende Bodenkarten werden dafür benötigt: Mittlerer Partikeldurchmesser (MPD) oder Tongehalt, pH, Humus und VDLUFA Bodengruppe. Dieser Algorithmus ist besonders empfehlenswert, wenn sensorgestützte Eingangsdaten vorliegen, da sich der CaO-Bedarfs noch präziser abschätzen lässt.

Als Eingabegröße wird das Kalkungsintervall bis zur nächsten geplanten Kalkung und das Jahr der letzten pH-Wert-Untersuchung benötigt, um ggf. Zu- und Abschläge zu berechnen, wenn das Jahr der Bodenuntersuchung nicht dem Kalkungsjahr entspricht oder das Kalkungsintervall vom Standardwert 4 abweicht.

Nach erfolgreicher Erstellung der CaO-Bedarfskarte (in kg ha−1) wird sie in der Kartenverwaltung gespeichert. Im nächsten Schritt erfolgt dann die Erstellung der CaO-Streukarte.

8.2.2 CaO-Streukarte berechnen

In diesem Schritt wird die CaO-Streukarte auf Basis der zuvor erstellten CaO-Bedarfskarte berechnet. Dabei wird aus der hochaufgelösten CaO-Bedarfskarte eine Aggregierung in streubare Managementzonen durchgeführt. Die zu aggregierende Auflösung (Arbeitsbreite) richtet sich dabei nach den Spezifika der Ausbringtechnik (d. h. des Kalkstreuers) und kann flexibel angepasst werden.

Die berechnete CaO-Streukarte zeigt den reinen CaO-Bedarf (kg ha−1) in einem an die Arbeitsbreite des Kalkstreuers angepassten Raster und kann anschließend im Shape-Format oder ISO-XML-Format heruntergeladen werde. Der Vorteil der Shape-Variante ist, dass die CaO-Streukarte optional auch an die Fahrspur angepasst werden kann (Abb. 8.7). Dies ist insbesondere bei Controlled Traffic Farming mit permanenten Fahrspuren wichtig.

Abb. 8.7
figure 7

CaO-Streukarten für einen beispielhaften Schlag (KL60) (a) ohne Ausrichtung und (b) mit Fahrspurausrichtung, berechnet für eine Arbeitsbreite von 12 m. Auf der linken Seite des Bildes ist das Dashboard der CaO-Streukartenberechnung zu sehen

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8.2.3 Kalkapplikationskarte berechnen

Im dritten und letzten Schritt wird die im vorherigen Schritt berechnete CaO-Streukarte mit dem zu verwendenden Kalkdünger zur finalen Kalkapplikationskarte verrechnet. Dieser kann aus einer Liste ausgewählt werden. Ist der entsprechende Dünger nicht hinterlegt, so können weitere Dünger über eine Eingabemaske, mit Angabe der CaO- und MgO-Gehalte zur Berechnung des Neutralisationswertes, zur Liste hinzugefügt werden. Anhand der Nährstoffgehalte und Neutralisationswirkung des ausgewählten Düngers wird die finale Kalkapplikationskarte berechnet, die für die teilflächenspezifische Kalkausbringung auf das Streuerterminal der Maschine geladen wird.

Die Ausbringmengen lassen sich bei Bedarf unmittelbar nach dem Berechnen der Applikationskarte noch einmal anpassen. So können beispielsweise die Minimal- und Maximalmengen je Hektar verändert werden. Diese Anpassung kann sinnvoll sein, wenn z. B. nur eine begrenzte Menge Kalk je Flächeneinheit auf einmal ausgebracht werden soll oder der Kalkstreuer aufgrund technischer Einschränkungen die Maximalmenge nicht in einer einzelnen Überfahrt ausbringen kann. Nach erfolgreicher Berechnung kann die Kalkapplikationskarte in verschiedenen Formaten und für verschiedene Plattformen heruntergeladen werden. Das Dateiformat ist frei wählbar. In der Kartenverwaltung, in der die Applikationskarte ebenfalls gespeichert wird, gibt es die Möglichkeit für einen direkten Applikationskarten-Transfer. Wurde die Ausbringmenge bearbeitet, sind beide Kartenvarianten in der Kartenverwaltung hinterlegt. Es sind Verknüpfungen zum Fendt Vario-Doc, zu OSB und Exatrek vorhanden, um die Karte direkt in die im Betrieb genutzte Plattform zu exportieren.

8.3 Fazit

Mit der pH-BB Toolbox wurde ein Werkszeug zur Verbesserung des Managements der Bodenacidität in Deutschland entwickelt. Der modulare Aufbau der Toolbox erlaubt Landwirt/-innen den einfachen und schnellen Einstieg in eine teilflächenspezifische Bewirtschaftung. Mit dem Bodenkartenmodul kann die Datenbasis für eine präzise und ressourcenschonende Landwirtschaft geschaffen werden.