Ein Zusammenspiel von Satelliten- und Wetterdaten, sowie von Messungen am Boden soll Landwirten zukünftig helfen, den idealen Schnittzeitpunkt einer Grünfläche ausfindig zu machen. Zudem werden die Ergebnisse von SatGrass auch für die Agrarpolitik und die Maßnahmensetzung gegen den Klimawandel von großer Bedeutung sein.
Im Rahmen des österreichischen Weltraumprogramms ASAP startete das Projekt „Satellite-based modelling of grassland yield and quality dynamics[1]“, kurz „SatGrass“, im Jahr 2021. Dabei standen zwei wichtige Ziele im Vordergrund:
- die Identifikation von Nutzungszeitpunkten aus Sentinel-1 und Sentinel-2 Daten als Grundlage für eine verbesserte Ertragsbestimmung
- die Schätzung von Ertrag und Futterqualität, sowie deren Dynamik über den gesamten Verlauf der Vegetationsperiode unter Einbeziehung der Nutzungszeitpunkte, der Witterung und Wasserbilanz
„Ertrag und Qualität bilden in der Bewertung des Grünlandes eine untrennbare Einheit“, erklärt Andreas Schaumberger, wissenschaftlicher Leiter des Projekts, „Eine Mahd in einer frühen Phase bedeutet zwar hohe Qualität des Futters, allerdings fällt der Ertrag geringer aus. Zu einem späteren Zeitpunkt wäre der Ertrag größer, doch nimmt die Qualität stark ab.“ Die Wahl des Schnittzeitpunktes bestimmt somit das Verhältnis zwischen Ertrag und Futterqualität und infolgedessen auch den wirtschaftlichen Erfolg eines Grünlandbetriebes.
Bislang erfolgten Schätzungen von Ertrag und Qualität über Hochrechnungen von Stichproben. Jedoch sind witterungsabhängige zeitliche und regionale Ertragsschwankungen in diesen Schätzungen zu ungenau. Deshalb griff man auf Satelliten-Daten zurück, wie Schaumberger erörtert: „Die optischen und Radar-Satelliten des europäischen Erdbeobachtungsprogramms Copernicus haben das Potential, Grünlandbestände und deren Nutzung kontinuierlich und in hoher räumlicher Auflösung zu beobachten.“ Um daraus relevante Vegetationsdynamiken ableiten zu können, wurden in „SatGrass“ Satelliten- und Wetterdaten zu einem Modell vereint, welches mit regional verteilten Ertragsmessungen und Qualitätsuntersuchungen kalibriert und validiert wurde.
Abbildung 1: Intensität der Grünlandnutzung in Österreich mit 190 Erhebungsflächen, die während des Projekts „SatGrass“ untersucht und miteinbezogen wurden. (Credits: HBLFA Raumberg-Gumpenstein (Andreas Schaumberger))
SatGrass-Ergebnisse im Einsatz
„SatGrass“ bietet Landwirten eine präzise Grundlage zur Bestimmung des optimalen Schnittzeitpunktes einer Grünfläche. Damit werden Ertrag und Qualität feldspezifisch und betriebsindividuell optimiert“, unterstreicht Schaumberger. Die Projektergebnisse wurden im Rahmen einer Fachtagung am 30. November 2023 zum Thema „Satelliteninformation für effizientes Grünlandmanagement" an der HBLFA Raumberg-Gumpenstein vorgestellt und von den TeilnehmerInnen, darunter auch praktische Landwirte, sehr gut aufgenommen.
„Wenn ich die Daten meiner Futtermenge und Qualität nahezu in Echtzeit erhalte, kann ich mich beispielsweise mit Durchschnitten derselben Region vergleichen oder auch mit eigenen historischen Daten. Wenn ich vom Vorjahr weiß, wie der erste Schnitt war und wieviel Milch ich z.B. daraus ermolken habe, kann mir das System sagen, wann ich ähnliche Futtermengen erwarten kann und ob die Qualität noch passt“, erklärt Johannes Hintringer vom Maschinenring Oberösterreich eine der zahlreichen Anwendungen von SatGrass. Auch wird dadurch ein anderes Problem gelöst: „Am Acker weiß ich, wie viele Tonnen Getreide ich geerntet habe und kann meine Ertragslage besser einschätzen. Vom Grünland kenne ich meine Erntemengen aber nicht wirklich. Bekomme ich hier vom Grünland bessere Informationen über die geernteten Trockenmasseerträge, kann ich meine Ertragslage auf den einzelnen Flächen besser einschätzen“, so Hintringer.
Abbildung 2: SatGrass Tagung an der HBLFA Raumberg-Gumpenstein mit rund 80 TeilnehmerInnen (Credits: HBLFA Raumberg-Gumpenstein)
Auch für die Agrarpolitik Österreichs ist das Projekt von großer Bedeutung, wie das folgende Statement er Statistik Austria zeigt: „Die Ergebnisse des SatGrass-Projekts sind für Statistik Austria sehr interessant, insbesondere die entwickelte Methodik für zuverlässige Ertragsschätzungen für Grünland. In naher Zukunft wird es eine EU-Verordnung geben, die alle Mitgliedstaaten dazu verpflichtet, amtliche Statistiken über den Grünlandertrag zu übermitteln. Die entwickelte Methode kann dazu beitragen, diese Datenlücke zu schließen.“
Abbildung 3: SatGrass Projektpartner während der SatGrass Tagung
Außerdem liefert SatGrass wichtige Grundlagendaten, die zur Bewältigung von Klimawandelfolgen beitragen. Denn für die Ausarbeitung von Anpassungskonzepten für die Landwirtschaft ist eine genaue Quantifizierung von Ertragsminderung bzw. –überschuss, wie sie beispielsweise regionale Futterbilanzen bieten können, eine wichtige Voraussetzung.
Sneak Peek: SatGrass in der Zukunft
Das ASAP-Forschungsprojekt „SatGrass“ neigt sich dem Ende zu. Die Daten und Ergebnisse werden weiterhin verarbeitet und aufbereitet. In einem nächsten Schritt plant man die Bereitstellung der Daten via Webapplikation, wofür jedoch weiterer Finanzierungsbedarf besteht. „Wir können uns ein Folgeprojekt innerhalb der verschiedenen FFG-Förderprogramme gut vorstellen. Da die Thematik aber von hoher Relevanz für ganz Österreich ist, bemühen wir uns öffentliche Mittel dafür zu bekommen. Dahingehend haben wir schon einige Schritte gesetzt und SatGrass öffentlichen Stellen präsentiert“, zeigt sich Schaumberger optimistisch.
Projekt-Beteiligte
Als Projektkoordinator fungierte die Österreichische Arbeitsgemeinschaft für Grünland und Viehwirtschaft (ÖAG). Ziel dieses gemeinnützigen Vereins ist es, die Interessen der Grünland- und Nutztierhalter zu vertreten und Fachwissen in Form von Workshops, Tagungen und (Online-) Publikationen der Öffentlichkeit zur Verfügung zu stellen.
Zu den Projektpartnern gehören die Höhere Bundeslehr- und Forschungsanstalt für Landwirtschaft Raumberg-Gumpenstein (HBLFA), mit Expertise in der Durchführung von Grünland-Experimenten, Feldspektrometrie, Ertragsmodellierung, maschinelles Lernen und Analyse der Vegetationsdynamik, sowie die Zentralanstalt für Meteorologie und Geodynamik (ZAMG), welche komplexe und innovative Vorhersageanwendungen entwickelt und betreibt.
Das Institut für Geomatik der Universität für Bodenkultur (BOKU) ist auf maschinelles Lernen und neuronale Netze für die Bildanalyse (z.B. Ermittlung von Vegetationsmerkmalen) fokussiert und Experte in der Verarbeitung und Analyse von Sentinel-2-Daten.
Weiters stellte die Technische Universität Wien (TU Wien) mit der Abteilung für Geodäsie und Geoinformation diverse Algorithmen und Modelle zu Bodenfeuchte bzw. Vegetationsindikatoren zur Verfügung, die auf Satelliten-Daten basieren.
[1] Zu deutsch: Satellitengestützte Modellierung der Ertrags- und Qualitätsdynamik von Grünland