Die Erdbeerproduktion durchläuft Höhen und Tiefen. Das macht eine genaue Ernteprognose zu einer Herausforderung. Bislang wurde eine Fehlermarge von etwa 30 bis 50 Prozent akzeptiert. Das ist nicht verwunderlich, wenn man bedenkt, dass die Erzeuger immer noch manuell und oftmals nicht täglich zählen, wie Pieterjan Oomen betont. Er ist Produktmanager, Designer und Partner bei YieldComputer. Das Unternehmen zählt die Früchte täglich mit Kameras und hat auch die dazugehörige Software entwickelt. Das Ziel ist es nun, eine Kilo-Vorhersage auf täglicher Basis zu entwickeln. Die ersten Landwirte testen dies jetzt.
Paul Rooimans und Pieterjan Oomen auf der International Soft Fruit Conference 2023
Gartenbau im Fokus
BerryWorld hat die erste Version für die Erntevorhersage bei Erdbeeren bereits 2019 eingeführt. Damals war das noch mit Aufnahmen einer GoPro-Kamera, erinnert sich Pieterjan. "Damit haben wir angefangen, die ersten Daten zu sammeln." Das Erdbeeranbau- und Zuchtunternehmen erhielt die Ehre des ersten Pilotprojekts.
Die Gründer des in Eindhoven, Niederlande, ansässigen Start-ups, das jetzt kurz vor der Vergrößerung steht, waren mit Wil Beekers in Kontakt gekommen. Bis dahin hatten sie sich in anderen Bereichen umgesehen, um Probleme mit ihrer auf künstlicher Intelligenz basierenden Technologie zu lösen. Wil schilderte den Technologieunternehmen das Problem der Erntevorhersage. Damit rückte YieldComputer den Gartenbau in den Mittelpunkt und legte den Grundstein für die Lösung zur Erntevorhersage.
Ungenaue Prognosen
YieldComputer erkannte schnell, dass die Ernteprognose im Erdbeersektor eine große Herausforderung darstellte. Abweichungen von dreißig bis fünfzig Prozent zwischen prognostizierten und realisierten Mengen waren und sind immer noch an der Tagesordnung. Das ist sowohl für die Erzeuger als auch für den Handel und die Käufer schmerzhaft.
"Ungenaue Prognosen führen oft zu einem niedrigeren Preis pro Kilogramm bei einem Überangebot, weil die überschüssige Menge zu Dumpingpreisen verkauft wird. Oft kommt ein Überschuss unerwartet und der Handel kann nicht rechtzeitig eine Aktion planen. Im Falle einer Knappheit müssen sie dann wieder zu hohen Preisen einkaufen, um die verkaufte Menge zu bekommen."
Datengesteuert
YieldComputer bietet eine datengesteuerte Lösung zur Optimierung der Ernteprognosen. Pieterjan: "Die Landwirte zählen die Früchte einmal pro Woche manuell an der Pflanze, aber oft auch weniger. Es kommt auch vor, dass die manuelle Zählung einmal pro Ernte durchgeführt wird. Das ist wenig und macht genaue Vorhersagen unmöglich."
Die Landwirte verfügen oft über viel Erfahrung und Wissen, aber das löst nicht alle Probleme. "Es gibt immer noch oft den Vergleich mit einer warmen Periode im vorangegangenen Jahr. Um eine Schätzung zu machen, aber das gibt kein genaues Bild für die aktuelle Ernte. Eine warme Periode nur zwei Wochen früher oder später in der Erntekurve oder nur etwas höhere oder niedrigere Temperaturen spielen eine Rolle. Deshalb bieten wir aktuelle (historische) Erkenntnisse an und die Landwirte können diese mit ihrem Wissen und ihrer Erfahrung kombinieren."
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Das Start-up will die Abweichung zwischen Vorhersage und Praxis auf fünf bis zehn Prozent reduzieren. "Wir sehen bereits eine Optimierung der Fehlermarge von bis zu 30 Prozent mit unserer aktuellen Lösung bei unseren derzeitigen Kunden", heißt es. YieldComputer arbeitet mit einem leistungsbezogenen Preismodell. Der Landwirt zahlt eine bestimmte Grundgebühr und darüber hinaus eine Gebühr, wenn sich die Vorhersagen verbessern. "Da wir dem Anbauer mit unserer Lösung auch einen echten Mehrwert bieten wollen, zahlt er nur dann mehr, wenn die Vorhersage tatsächlich optimiert wird, sodass er auch seinen Mehrwert daraus ziehen kann."
In der Vergangenheit wurden bereits Schritte zur Erntevorhersage bei Erdbeeren unternommen. "Diese Versuche waren nie wirklich erfolgreich. Manchmal stellen wir fest, dass die Landwirte deshalb immer noch ein wenig zögerlich sind. In unseren Augen haben sie bei den Vorhersagen, die oft auf globalen historischen Daten und Wettervorhersagen basieren, das lokale Bild der Ernte übersehen. Wir haben das. Das ist unser Unterscheidungsmerkmal."
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Klimastation mit Kamera
Mit datengesteuerter Software allein kann YieldComputer in der Kette zwischen Anbau und Verkauf mit genaueren Prognosen Gewinne erzielen. Das Unternehmen bietet jedoch auch eine SmartCropCam an. Für eine optimale Vorhersage ist diese autonome Klimastation wichtig. Die Station misst Temperatur, relative Luftfeuchtigkeit, CO2 und Licht. Außerdem ist die Station mit einer Kamera ausgestattet, die sowohl in Gewächshäusern als auch in Freilandkulturen angebracht werden kann. Pro Produktionsstandort werden mindestens vier Stück benötigt. Je nach den örtlichen Gegebenheiten und der Homogenität des Feldes müssen möglicherweise mehr platziert werden. "Zum Beispiel in einem Freilandanbau an einem Hang oder mit Bäumen drumherum, wo es Höhenunterschiede und Unterschiede in den Sonnen- und Schattenbereichen gibt. Diese physischen Bedingungen können dazu führen, dass mehr Kameramessstationen benötigt werden."
Die SmartCropCam nimmt den Erzeugern das manuelle Zählen ab. Für die Montage der SmartCropCam wurde ein spezieller Kamerafuß entwickelt. "Der passt auf fast alle Schalen, Töpfe oder Rinnen, die Produzenten verwenden. In Ländern wie Spanien verwenden wir die Kameras auch für den Dammanbau. Dort setzen wir die Kamera mit einem Vorstecher in das Beet ein. Mit einem Gestell um die Kamera herum verhindern wir, dass Blätter vor das Objektiv wachsen."
YieldComputer hat sich bewusst für eine eigene Klimamessstation entschieden. Damit ist das Unternehmen nicht auf die notwendigen Verbindungen zu Klimacomputern angewiesen und hat die Daten im Griff. Die Fähigkeit zur Verknüpfung ist vorhanden. Die Daten der Erzeuger bleiben die Daten der Erzeuger. Allerdings lernt das Modell allmählich aus den Daten, um daraus schlauer zu werden. "Beim Wechsel vom Gewächshaus nach draußen, also von der weißen Bodenfolie zum Gras, war die Kamera zunächst verwirrt. Das Modell sah Erdbeeren im Gras. Nach einer Korrektur wurde das besser. Dadurch wurde unser Modell robuster. Der Schritt zum Dammanbau mit schwarzem Plastik war danach einfacher."
Kiloprognose auf Tagesebene
Durch das Laub hindurchsehen können auch die Kameras von YieldComputer nicht. "Unsere Kameras machen jeden Tag ein Bild von der Pflanze. Die Früchte hinter den Blättern sehen wir nicht. Aber das macht in unserem Fall nichts, denn wir können die Fotos mit Zahlen über die erzielte Ernte kombinieren. Wir verwenden Feedback-Schleifen, um dieses 'Problem' in den Daten zu korrigieren. Unter anderem anhand des durchschnittlichen Fruchtgewichts können wir immer noch berechnen, wie hoch die Ernte ausfallen wird."
Das Prognosemodell von YieldComputer, mit dem Erzeuger in den Niederlanden, Spanien, Großbritannien und Deutschland bereits arbeiten, funktioniert auf der Grundlage von Trendprognosen. Das ultimative Ziel ist eine Kilo-Vorhersage auf Tagesbasis. "Im letzten Herbst haben wir damit ein Pilotprojekt durchgeführt", erklärt der Produktmanager. "Im Jahr 2023 wollen wir dieses Modell weiter auf alle Produzenten ausweiten, mit denen wir seit 2019 zusammenarbeiten und von denen wir daher vollständige Datensätze haben."
Das Interesse an Ernteprognosen besteht seit der Markteinführung von YieldComputer. Mit dem neuen Schritt, den das Unternehmen in Richtung Kilo-Prognose macht, wird dieses Interesse nur noch zunehmen, erwartet Pieterjan. "Das Interesse ist groß, aber wir sind immer noch ein relativ kleines Unternehmen. Wir möchten allen Erzeugern, mit denen wir zusammenarbeiten, unsere volle Aufmerksamkeit widmen können. Nächstes Jahr werden wir voraussichtlich schnell expandieren. Unsere Softwarelösung ist schon bereit für die große Markteinführung. Wir sind jetzt dabei, unsere künstliche Intelligenz zu optimieren."
Mit der Zeit wird YieldComputer auch andere Kulturen in Betracht ziehen, um die Ernte vorherzusagen. Die Himbeere ist in dieser Hinsicht als Erstes im Visier. "Dafür braucht man verschiedene Fotos. Vorzugsweise fotografiert man hier von unten, um einen besseren Blick auf alle Früchte zu bekommen." Klicken Sie hier zum Vergrößern.
Jüngste Entwicklungen
Die Vorhersage der Erdbeerernte war schon vorher nicht einfach, aber die jüngsten Entwicklungen haben sie nicht einfacher gemacht. Die Anbaupläne haben sich auch im Erdbeeranbau verschoben. Außerdem werden Beleuchtung und Heizung reduziert. Immertragende Sorten sind beliebt. "Wir schauen auch auf die Temperatur, aber verwenden diese Daten hauptsächlich, um Anpassungen vorzunehmen und Unterschiede zu berechnen", erklärt der Produktmanager. "Anders als bei der Tomate, wo sich die Erntevorhersage ebenfalls entwickelt, ist die Erdbeere nicht annähernd so konstant. Stattdessen untersuchen wir bei Erdbeeren auch Veränderungen und berechnen die Auswirkungen dieser Veränderungen."
Die datengesteuerte Lösung von YieldComputer ist jetzt hauptsächlich für Juni-Träger eingerichtet. Damit haben wir eine Menge Erfahrung gesammelt. "Bei den immertragenden Sorten ist noch vieles unklar." Pieterjan weiß, dass man sogar mikroskopische Untersuchungen durchführen muss, um mehr Einblick in die Pflanze zu bekommen. "Wir arbeiten derzeit noch mit einem generischen Prognosemodell, aber wir beobachten die Marktentwicklung."
Weitere Informationen:
Pieterjan Oomen
YieldComputer
info@yieldcomputer.com
www.yieldcomputer.com