Das Bevölkerungswachstum der Erde stellt die Landwirtschaft vor grosse Herausforderungen, da die Anbaufläche gleichzeitig immer weiter schwindet. Abhilfe könnte das entwickelte Kontrollsystem bieten, das Nährstoffgehalt und Feuchtigkeit im Boden misst, um Ressourcen zu optimieren und damit die Umwelt zu schonen.

von Oliver Buchegger

Der Bevölkerungsfonds der Vereinten Nationen (UNFPA) prognostiziert, dass bis 2080 etwa 10,3 Milliarden Menschen auf der Erde leben werden – und essen wollen. Gleichzeitig verschärft der Klimawandel die Bedingungen für die Nahrungsmittelproduktion: Es gibt mehr Wetterextreme wie Dürren oder Starkregen und somit Erosion oder sogar Murgänge. Laut der Ernährungs- und Landwirtschaftsorganisation der Vereinten Nationen (FAO) werden sich die Anbauflächen (z. B. für Weizen, das Hauptnahrungsmittel) deswegen bis 2100 halbieren (siehe FAO). Wie kann die Landwirtschaft ihre Erträge steigern und gleichzeitig die Umwelt schonen?

Die Antwort liegt in der Präzisionslandwirtschaft. Dabei spielen die modernsten Technologien wie das «Internet der Dinge» (Internet of Things, kurz IoT), energieautarke Sensoren und drahtlose Datenübertragung, eine zentrale Rolle, um die Ressourcen effizient zu nutzen (siehe Abb. 1). Es geht darum, den Wasserbedarf zu bestimmen, damit nicht «wahllos» bewässert wird, und die Nährstoffe im Boden genau zu messen, um eine Über- oder Fehldüngung zu verhindern. Hierfür sind in erster Linie zuverlässige Sensoren nötig, die diese Werte im Feld ermitteln. In der vorliegenden Bachelorarbeit wurde ein entsprechendes Sensorsystem entwickelt. Für die künftigen Nutzer:innen war es zudem wichtig, dass die Messgeräte möglichst ohne Batterien auskommen, also nur energiesparende Komponenten verwendet werden, und dass die Datenübertragung auch über grössere Distanzen (bis zu 5 km) funktioniert.

Umsetzung

Im vorliegenden Projekt gab es drei Aufgabenschwerpunkte zu lösen:

Die zentrale Aufgabe bestand also darin, mithilfe von Sensoren den Feuchtigkeitsgehalt sowie verschiedene Nährstoffe und deren Konzentration zu ermitteln. Welche Sensoren eignen sich für die Feuchtigkeitsmessung und wie können die Nährstoffe im Boden eruiert werden? Um den Wassergehalt im Boden zu bestimmen, kommen thermische, elektromagnetische, Neutronensonden oder impedanzbasierte Methoden infrage. Die Nährstoffe wiederum können chemisch oder optisch ermittelt werden. Klar war einzig, dass dafür ein System aus unterschiedlichen Sensoren benötigt wird (siehe Abb. 2).

Der gewählte Sensor zur Messung der Bodenfeuchtigkeit nutzt eine kapazitive Messmethode. Dabei wird die Permittivität des Bodens gemessen, ein Wert, der sich je nach Wassergehalt ändert. In Abbildung 3 ist der Sensor dargestellt. Die positiven Elektroden sind die roten rechteckigen Plättchen und die negative Elektrode ist die rote Fläche selbst, die die Plättchen umschliesst. Diese Anordnung bildet einen Kondensator, bei dem der umgebende Boden als dielektrisches Material dient.

Die Nährstoffe Stickstoff (N), Phosphor (P) und Kalium (K) sollen mithilfe eines optischen Sensors detektiert werden. Als Lichtquelle dienen eine RGB-LED und ein Fotowiderstand. Die LED leuchtet mit unterschiedlichen Wellenlängen auf den Boden und der Fotowiderstand misst, wie viel Licht reflektiert wird. Da Stickstoff (438–490 µm), Phosphor (528–579 µm) und Kalium (605–650 µm) unterschiedliche Lichtabsorptionseigenschaften haben, lässt sich deren Gehalt bestimmen. Für die Ermittlung der Nährstoffe wurde daher Licht mit unterschiedlichen Wellenlängen verwendet: blaues Licht für Stickstoff, grünes für Phosphor und rotes für Kalium.

Smarte Energieversorgung

Ein zentrales Problem vieler IoT-Lösungen in der Landwirtschaft ist die Energieversorgung. Die chemische Zusammensetzung der Batterien ist umweltschädlich. Ausserdem müssen sie oft gewechselt oder aufgeladen werden, was zusätzlich belastet. Gewünscht wird daher ein möglichst energieautarkes System. Ideal wäre es, wenn der benötigte Strom gleich vor Ort produziert würde und möglichst energiesparende Komponenten verwendet würden. Als Herzstück der Versorgung diente ein Superkondensator von Swistor. Dieser zeichnet sich durch eine hohe Energiedichte aus, ist schnell geladen und liefert hohe Stromspitzen. Seine Kapazität beträgt 100 µF.

Der Superkondensator bietet folgende Vorteile:

• Er ist in Sekunden aufgeladen, während Batterien dafür Stunden benötigen.
• Er hält Hunderte, ja gar Tausende Ladezyklen aus, während Batterien bereits nach einigen hundert Zyklen an Kapazität verlieren.
• Er ist umweltfreundlich, weil sie keine giftigen Metalle wie Lithium oder Blei enthalten und einfach zu recyceln sind.
• Er kann kurzfristig hohe Ströme liefern, was für Sensoren und Funkmodule wichtig ist.

In Kombination mit der Solarzelle AM-1606C-Mell von Panasonic ist der Sensor somit komplett energieautark. Dies funktioniert sogar bei bewölktem Himmel, da die Solarzelle bei einer Beleuchtungsstärke von 200 Lux einen Strom von ca. 3,2 mA bei einer Spannung von 2,5 V liefert. Zusätzlich spielen die stromsparenden Funktionen der Bauteile, insbesondere des Mikrocontrollers und des LoRa-Moduls, eine zentrale Rolle für das Energiemanagement. Dadurch sinkt die Stromaufnahme des Gesamtsystems im Schlafmodus auf unter 5 µA (siehe Abb. 5).

Komplexe Datenübertragung

Ein weiteres Problem vieler Sensornetzwerke ist die Kommunikation. Kabel sind in der Landwirtschaft unpraktisch und herkömmliche Funktechnologien wie WLAN oder Bluetooth haben zu kurze Reichweiten. Für die Übertragung im vorliegenden Fall eignet sich LoRa (Long Range) sehr gut. LoRa ist ein drahtloses Kommunikationsprotokoll, das wenig Leistung benötigt und eine grosse Reichweite (d.h. mehrere km) hat (siehe Abb. 6). Zwar verfügt LoRa nur über eine geringe Datenrate. Da jedoch nur wenige Messungen pro Tag durchgeführt werden, ist dies ausreichend.

Ausgewählt wurde das RFM95-Modul von RF Solutions. Es lässt sich mit Spannungen von 1,8 bis 3,7 Volt betreiben. Ausserdem hat der SX1276-Chip auf dem Modul verschiedene Energiesparmodi integriert. Zur Anbindung an den Mikrocontroller nutzt das Modul die SPI-Schnittstelle mit den Leitungen SCK, NSS, MOSI und MISO.

Ein Gateway, bestehend aus einem Raspberry Pi5 und einem RFM95-Modul empfängt die Daten der Bodensensoren und speichert sie in einer zentralen Datenbank. Diese Sensordaten liefern wichtige Informationen über den Zustand des Bodens und können beispielsweise von automatisierten Bewässerungssystemen genutzt werden. Im Rahmen des Projekts wurden die gesammelten Daten mithilfe der Plattform Grafana in einem Dashboard visualisiert und übersichtlich dargestellt.

Wichtige Erkenntnisse

Das vorliegende Projekt hat bewiesen, dass eine nachhaltige, datengesteuerte Landwirtschaft bereits heute möglich ist. Einige wichtige Meilensteine wurden bereits erreicht:

• Der entwickelte Bodenfeuchtigkeitssensor misst in Echtzeit, wann der Boden tatsächlich Wasser benötigt (siehe Abb. 7). Somit kann Wasser eingespart, die Bodenqualität erhalten und die Erträge stabilisiert oder sogar erhöht werden.
• Die im Projekt verwendeten Superkondensatoren in Kombination mit Solarzellen bieten eine vollständig wartungsfreie und energieeffiziente Alternative. Sie produzieren keinen Batterieabfall, sind langlebig und sogar recycelbar. Die Wartung ist somit minimal und sie sind unabhängig von einem Stromnetz, was sie für abgelegene Regionen ideal macht.

Dennoch sind ein paar Verbesserungen nötig, damit das System auch in der Praxis zuverlässig funktioniert:

• Noch ermittelt der NPK-Sensor nicht für alle Nährstoffe exakte Werte. Während der Phosphor-Sensor bereits annehmbare Ergebnisse liefert, müssen die Messungen der anderen Nährstoffe mit besseren Kalibrierungsmethoden oder alternativer Sensortechnologien verbessert und in Langzeitversuchen weiter untersucht werden.
• Zwar können dank der LoRa-Kommunikation mit einem einzigen Gateway Hunderte von Sensoren verwaltet werden. Die Reichweite muss jedoch noch optimiert werden. Die Tests haben vielversprechende Ergebnisse geliefert. Durch den Einsatz von Mesh-Netzwerken liesse sich die Reichweite noch steigern.
• Zusätzlich könnte auf dem Physical Layer ein Data-Link-Layer aufgebaut werden, um Mechanismen zur Fehlererkennung und -korrektur bei Datenübertragungsfehlern zu implementieren und so eine robustere Kommunikation zu gewährleisten.

Die Implementierung einer energiesparenden IoT-Lösung für landwirtschaftliche Bedürfnisse scheint heute möglich zu sein. Denn es stehen sowohl passende Sensoren bereit als auch die notwendigen Energiekomponenten und eine energiearme Funktechnologie zur Verfügung. Ebenso ist eine Internetanbindung zur Auswertung der Messwerte vorhanden.

Weiterführende Links:

• Titelbild: Plastik «Überbevölkerung» im Neanderthal-Museum, Mettmann, von Fährtenleser, 2015, via Wikimedia
• Bevölkerungsfonds der Vereinten Nationen (UNFPA)
• FAO-Prognose für 2100
• Pflanzenforschung der FAO
• Abbildung 1 aus Die Grüne
• RFM95-Modul von RF Solutions
• Grafana Dashboards