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Bei der vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) geförderten Förderinitiative „BonaRes“ steht die nachhaltige Nutzung der knappen Ressource Boden im Fokus. Das durch BonaRes geförderte Verbundprojekt „Intelligence for Soil“ (I4S) hat sich die Entwicklung eines integrierten Systems zur ortsspezifischen Steuerung der Bodenfruchtbarkeit zur Aufgabe gemacht, welches Empfehlungen zur Anpassung der Düngung und anderer Maßnahmen gibt, um die Bodenfunktionen zu verbessern und Umweltbelastungen zu vermindern. Das System soll aus drei Hauptkomponenten bestehen:
- Mobile Sensorplattform zur hochauflösenden Kartierung der Bodeneigenschaften (BonaRes Mapper). Die Sensorplattform enthält Bodensensoren zur komplexen Erfassung bewirtschaftungsrelevanter Bodeneigenschaften in situ.
- Dynamische Bodenmodelle (Nährstoff-, Wasser-, C-Haushalt) zur Verarbeitung der Sensordaten und Erzeugung entscheidungsrelevanter Informationen,
- Entscheidungsunterstützungssystem (EUS), welches in die Bodenmodelle agronomische und sozioökonomische Randbedingungen integriert, Düngungsempfehlungen ausspricht und Bodenfunktionen bewertet. Der Output des EUS sind insbesondere Düngungskarten für die ortsspezifische Düngung im Rahmen von Precision Agriculture.
Der Erhalt und die Verbesserung der Fruchtbarkeit von Böden durch landwirtschaftliche Bewirtschaftungsmaßnahmen erfordert sorgfältig geplante Entscheidungen, die auf einer detaillierten Erfassung der Bodeneigenschaften und einem vertieften Verständnis der Bodenprozesse beruhen. Durch konventionelle, flächeneinheitliche Bewirtschaftungen (z.B. Düngung) können zum einen Ertragsverluste durch zu geringe Bewirtschaftungsintensität auf dem einen Teil der Fläche verursacht werden, während andere Teile des Feldes zu hohe Dosen erhalten und es dadurch zu Umweltbelastungen oder zu Verschwendung von Ressourcen kommt. Trotz der Verfügbarkeit von Technologien für ortsspezifische Düngung ist die Akzeptanz ortsspezifischer Bewirtschaftung (Precision Agriculture) in der Praxis noch gering. Ein wesentlicher Grund dafür ist das Fehlen von kostengünstigen Methoden zur Erfassung der bewirtschaftungsrelevanten Bodenmerkmale. Für die elementanalytische Untersuchung von Böden vor-Ort ist eine zuverlässige Analytik und Prozessüberwachung wie z.B. durch RFA oder LIBS erforderlich.
In precision agriculture, the estimation of soil parameters via sensors and the creation of nutrient maps are a prerequisite for farmers to take targeted measures such as spatially resolved fertilization. In this work, 68 soil samples uniformly distributed over a field near Bonn are investigated using laser-induced breakdown spectroscopy (LIBS). These investigations include the determination of the total contents of macro- and micronutrients as well as further soil parameters such as soil pH, soil organic matter (SOM) content, and soil texture. The applied LIBS instruments are a handheld and a platform spectrometer, which potentially allows for the single-point measurement and scanning of whole fields, respectively. Their results are compared with a high-resolution lab spectrometer.
The prediction of soil parameters was based on multivariate methods. Different feature selection methods and regression methods like PLS, PCR, SVM, Lasso, and Gaussian processes were tested and compared. While good predictions were obtained for Ca, Mg, P, Mn, Cu, and silt content, excellent predictions were obtained for K, Fe, and clay content. The comparison of the three different spectrometers showed that although the lab spectrometer gives the best results, measurements with both field spectrometers also yield good results. This allows for a method transfer to the in-field measurements