BTU-Forschung macht Smartphones zu Werkzeugen für nachhaltige Landwirtschaft
Eine Dissertation an der BTU Cottbus-Senftenberg zeigt, wie Kleinbauern in Kolumbien und Peru mit gewöhnlichen Smartphones und Künstlicher Intelligenz ihre Kaffeeernte erfassen können. Der kostengünstige Ansatz könnte künftig auch auf weitere Nutzpflanzen übertragen werden.
Ein gewöhnliches Smartphone könnte für Millionen kleiner Landwirtschaftsbetriebe zu einem wichtigen Forschungs- und Arbeitsinstrument werden. Ein an der BTU Cottbus-Senftenberg entwickeltes Verfahren verbindet Künstliche Intelligenz mit der Datenerhebung durch Landwirte.
Die Dissertation von Juan Camilo Rivera-Palacio im Fachgebiet Environmental Data Science untersucht, wie sich die Produktivität von Kaffeeplantagen einfach und kostengünstig überwachen lässt.
Erprobt wurde das Verfahren gemeinsam mit Kleinbauern in Kolumbien und Peru. Sie nutzten handelsübliche Smartphones und ein festgelegtes Aufnahmeverfahren, um den Zustand und die Erträge ihrer Kaffeepflanzen zu dokumentieren.
Drei Aufnahmen pro Baum genügen
Im Mittelpunkt der Forschungsarbeit steht ein Deep-Learning-Modell. Es ermittelt anhand von Smartphone-Bildern die Anzahl der Kaffeekirschen an einem Baum.
Nach Angaben der BTU genügen bereits drei Fotos pro Kaffeebaum, um Ertragsschätzungen zu erstellen. Die erzielte Genauigkeit sei mit bestehenden computergestützten Verfahren vergleichbar oder teilweise sogar höher.
Dabei war nicht in erster Linie die technische Ausstattung des verwendeten Smartphones entscheidend. Wichtiger waren die konsequente Einhaltung des vorgegebenen Aufnahmeprotokolls und eine sorgfältige Erhebung der Daten.
Analyse ganzer Kaffeeplantagen möglich
In einem weiteren Schritt übertrug der Forscher die Auswertung einzelner Bäume auf vollständige landwirtschaftliche Betriebe.
Dafür wurden die Bilddaten mit Informationen über Bodenbeschaffenheit, Klima und Bewirtschaftung verbunden. Auf dieser Grundlage ließ sich die Produktivität kompletter Kaffeeplantagen mit hoher Genauigkeit vorhersagen.
Erklärbare KI-Verfahren machten zudem sichtbar, wie Bodeneigenschaften, klimatische Bedingungen und landwirtschaftliche Praktiken miteinander zusammenhängen.
Technik soll auch für kleine Betriebe erreichbar sein
Präzisionslandwirtschaft arbeitet häufig mit Sensoren, Drohnen und weiterer Spezialtechnik. Für viele kleinere Betriebe sind solche Systeme jedoch zu teuer oder technisch zu aufwendig.
Der an der BTU entwickelte Ansatz greift dagegen auf Geräte zurück, die bei vielen Landwirten bereits vorhanden sind.
Rivera-Palacio zufolge können Kleinbauern durch ein einfaches wissenschaftliches Aufnahmeverfahren selbst hochwertige Daten erzeugen und von digitalen Anwendungen profitieren. Die Landwirte würden dabei nicht nur zu Nutzern der Technik, sondern zu aktiven Partnern der Forschung.
Daten sollen bei Anpassung an Klimawandel helfen
Die großflächige Erfassung landwirtschaftlicher Produktion könnte auch dabei helfen, die Folgen des Klimawandels besser zu untersuchen.
Durch regelmäßige und vergleichbare Daten ließen sich Veränderungen in der Pflanzenentwicklung und der Produktivität erkennen. Daraus könnten passende Anpassungsstrategien für landwirtschaftliche Betriebe entwickelt werden.
Übertragung auf weitere Nutzpflanzen geplant
Die Dissertation trägt den Titel „Artificial Intelligence and Citizen Science for Scalable Monitoring of Coffee Productivity“.
Künftig sollen die Verfahren weiterentwickelt und Auswertungen in Echtzeit ermöglicht werden. Darüber hinaus ist vorgesehen, den Ansatz auf weitere Nutzpflanzen und unterschiedliche Anbausysteme zu übertragen.
Quellen
Brandenburgische Technische Universität Cottbus-Senftenberg – Mitteilung „KI und Citizen Science: BTU-Forschung macht Smartphones zu Werkzeugen für eine nachhaltige Landwirtschaft“, veröffentlicht am 4. August 2026.
