SmartCut
KI-basiertes Prognosemodell für den optimalen Schnittzeitpunkt im Grünland
SmartCut ist ein EIP-Agri-Innovationsprojekt zur Entwicklung eines KI-basierten Prognosemodells, das Landwirt/innen bei der Bestimmung des optimalen Schnitt- und Düngezeitpunkts im Grünland unterstützt. Ziel ist die Steigerung von Grünland-Produktivität und Futterqualität bei gleichzeitig nachhaltigerer, ressourcenschonender Bewirtschaftung. Das Projekt wird im Rahmen der Europäischen Innovationspartnerschaft landwirtschaftliche Produktivität und Nachhaltigkeit (EIP-Agri) über die CAP Strategic Plans 2023–2027 gefördert, läuft von 2026 bis 2028 und hat ein Gesamtvolumen von rund 1,09 Millionen Euro.
Warum der Schnittzeitpunkt entscheidend ist
Die Milchwirtschaft ist das ökonomische Rückgrat der grünlandstarken Mittelgebirgsregionen in Rheinland-Pfalz – Eifel, Hunsrück, Hochwald, Westpfalz und Westerwald – und steht unter Druck: Die Anzahl an Milchviehbetrieben ist stark rückläufig, während die Betriebsgrößen kontinuierlich steigen. Qualität und Ertrag des Grünlandes spielen eine zentrale Rolle für die Effizienz landwirtschaftlicher Betriebe, und der Schnittzeitpunkt ist ein entscheidendes Kriterium für Futterqualität und Ertrag.
Bislang bestimmen Landwirt/innen den richtigen Zeitpunkt vor allem durch Sichtkontrolle der Flächen und anhand von Wetterberichten. Moderne Feldhäcksler mit NIR-Sensorik erfassen zwar bereits hochauflösende Ertrags- und Qualitätsdaten während der Ernte, insbesondere kleine und mittlere Betriebe ziehen aber noch wenig Nutzen aus diesen Daten. Entsprechende Modelle zur KI-basierten Ermittlung des Ertragspotenzials im Grünland fehlen bislang.
Was wir tun
SmartCut entwickelt ein Bestandsentwicklungsmodell, das es ermöglicht, den optimalen Schnittzeitpunkt unter Berücksichtigung verschiedener Einflussfaktoren zu bestimmen:
- Betriebsdaten: NIR-Sensordaten von Feldhäckslern sowie Frischgrasproben auf festgelegten Versuchsflächen von sieben teilnehmenden Milchviehbetrieben, die nach jedem Schnitt auf Inhaltsstoffe wie Protein, Zucker, Stärke und Rohfaser analysiert werden.
- Umweltdaten: lokale Wetterstationen mit Temperatursummen und Bodenfeuchte, Wetterprognosen, Bodeninformationen, Höhenprofile und Düngepraktiken.
- Erdbeobachtung: Satellitendaten inklusive NDVI-Zeitreihen liefern aktuelle Schlaginformationen.
- Praxisrandbedingungen: Befahrbarkeit der Flächen, Auswirkungen auf Folgeschnitte, Biodiversität und Pflanzengesellschaften.
Das Modell optimiert dynamische Ertrags- und Qualitätskomponenten wie Trockenmasseertrag, Energie- und Eiweißgehalt unter Witterungs- und Konservierungsbedingungen und liefert zudem Prognosen für Folgeschnitte. Die Vorhersagen werden regionalspezifisch über die GeoBox-Infrastruktur verfügbar gemacht und von den Praxisbetrieben evaluiert – als Entscheidungshilfe für eine nachhaltigere Grünlandwirtschaft und Milchproduktion.
Satellitengestütztes Monitoring der Biomasseentwicklung auf den Versuchsflächen des Projekts von März bis zum ersten Schnitt im Mai 2025. Basiskarte: © OpenStreetMap contributors © CARTO.
Konsortium
In der Operativen Gruppe arbeiten Forschung, Beratung, Industrie und Praxis zusammen:
- Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) — Koordination
- Ferdinand-Steinbeis-Gesellschaft für transferorientierte Forschung gGmbH (FSG)
- Lehr- und Versuchsanstalt für Viehhaltung, Hofgut Neumühle
- Dienstleistungszentrum Ländlicher Raum Eifel (DLR Eifel)
- Dienstleistungszentrum Ländlicher Raum Rheinhessen-Nahe-Hunsrück (DLR RNH)
- Milchviehberatungsring Wittlich-Trier e.V.
- Pessl Instruments GmbH
- Sieben landwirtschaftliche Praxisbetriebe (Schwerpunkt Milchvieh, Grünland und Futterbau)
Assoziierte Partner: Förderverein Digital Farming e.V., Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung IGD, Hochwald Foods GmbH und John Deere GmbH & Co. KG.
SmartCut in den Medien
Das ZDF hat über SmartCut berichtet und gezeigt, wie KI die Milchproduktion verbessern kann – mit Projektlandwirt Tobias Zarth (Wahlerhof), Johannes Steinfort (Hofgut Neumühle) und DFKI-Direktor Prof. Andreas Dengel:
Weiterführende Informationen
Projektteam
Marcela Charfuelan
Sr. Researcher
Miro Miranda
Kommunikation & Beratung
Deepak Pathak
Researcher