Wenn bisher von Jahr zu Jahr Erträge im Obstbau schwanken und bei Schädlingsbefall teils großflächig chemische Mittel eingesetzt werden, könnte die Künstliche Intelligenz (KI) eine bessere Planung ermöglichen.

KI auf Obstplantagen: Schädlinge besser erkennen

In einem mit 2,75 Millionen Euro vom Bundeslandwirtschaftsministerium ausgestatteten Forschungsprojekt werden unter anderem mit Kameras die einzelnen Apfelbäume auf dem Versuchsfeld in Esteburg in Jork im Alten Land bei Hamburg aufgenommen. Ein Trecker fährt mit einer fest montierten Kamera durch die Baumreihen und macht Aufnahmen.

"Mit Hilfe der KI bekommen wir über das Jahr so etwas wie ein Daumenkino von jedem Baum", erklärt Benjamin Schulze, Projektleiter vom Fraunhofer-Institut in Stade. So könne analysiert werden, was der einzelne Baum braucht. "Es geht darum, mehr Sicherheit zu bekommen, statt pauschal zu handeln", sagt Schulze. Eine falsche Einzelentscheidung könne derzeit sogar zum Totalverlust führen.

Stattdessen soll in Zukunft digital ermittelt werden, wie viele Äpfel ein Baum trägt, aus welchen Blüten am Ende Früchte werden und wie sich der Ertrag auf der gesamten Anbaufläche verhält. Und auch, wo es besonders trockene Flecken auf einem Feld gibt. Schädlingsbekämpfungsmittel, Blütenregulierung und Wasser könnten gezielter eingesetzt werden. Die Ernteprognose falle auch leichter, sagt Schulze: "Das Charmante ist, dass wir jeden Baum als Individuum betrachten." Von den Bauern, die sich bereits Kameras ausleihen können, habe man eine durchweg gute Resonanz erhalten.

Neben der fotografischen Erfassung könnte in naher Zukunft auch ein Roboter die schweren Obstkisten zwischen den Reihen transportieren. "Das kann den Obstbauern schwierige Arbeit abnehmen", sagt Matthias Görgens, stellvertretender Leiter der zur Landwirtschaftskammer Niedersachsen gehörenden Obstbauversuchsanstalt Jork. Gepflügt werden müsse allerdings noch per Hand.

Das auf drei Jahre ausgelegte Projekt "SAMSON" ("Smarte Automatisierungssysteme und -services für den Obstanbau an der Niederelbe") ist Anfang 2023 gestartet. Beteiligt sind das Fraunhofer Institut, die HAW Hamburg, die Hochschule 21 und die TU Hamburg.