Die Weide ist ein kosteneffizienter Futterlieferant für Milchrinder. Die Weidehaltung von Milchkühen bietet zudem große Potenziale für ein verbessertes Tierwohl, CO2-Sequestrierung, Biodiversität und ökologische Vielfalt auf landwirtschaftlich genutzten Flächen. Die Nachfrage nach Produkten aus zertifizierter Weidehaltung steigt stetig, was die Relevanz dieser Haltungsform unterstreicht. Doch um die Vorteile dieser Haltungsform vollständig nutzen zu können, ist eine sorgfältige Abstimmung des Weidemanagements nötig. Hier setzt das Projekt „RindforNet_SH“ an.
Zu den Herausforderungen der Weidehaltung von Milchkühen zählt insbesondere die bedarfsgerechte Energie- und Nährstoffversorgung der Tiere bei gleichzeitig effizienter und nachhaltiger Nutzung des Grünlandaufwuchses. Die Menge und der Futterwert von Grünlandaufwüchsen sind jedoch sehr variabel, je nach Artenzusammensetzung, Bodenbedingungen, Jahreszeit und Witterung. Demnach ist eine kontinuierliche und gute Bewertung des Weideaufwuchses und der Futteraufnahme auf der Weide notwendig, um folglich auch die Zufütterung bedarfsgerecht anpassen zu können.
Weitere Herausforderungen sind die Kontrolle der Tiere mit besonderem Augenmerk auf deren Futterversorgung, Gesundheit und Fruchtbarkeit. Zusätzlich müssen Landwirtinnen und Landwirte auch der Dokumentationspflicht nachkommen. Damit stellt eine effiziente, tiergerechte und nachhaltige Weidehaltung hohe Ansprüche an das Wissen und das Management eines Milchviehbetriebes. Die Digitalisierung kann Landwirte hier unterstützen, um die Vorteile der Weidehaltung nutzen zu können.
Der Grasshopper im Praxistest
Ein wichtiges Element des Weidemanagements ist die Kenntnis über das Wachstum, das Futterangebot und den Futterwert des Weideaufwuchses der einzelnen Flächen. Die rasante Entwicklung von Sensortechnologien bietet hier neue Möglichkeiten. Um das Futterangebot zu schätzen, bedient man sich vielfach sogenannter Bestandshöhenmesser, mit denen die komprimierte Bestandshöhe meist mechanisch bestimmt wird. Anhand kalibrierter Umrechnungsformeln kann anschließend dann von Hand das zur Verfügung stehende Futterangebot von Einzelflächen berechnet werden.
Ein Beispiel für einen digitalisierten Bestandshöhenmesser ist der Grasshopper (Firma True North Technologies), der die Höhe des Bestandes per Ultraschall mit einer Messplatte erfassen kann. Über GPS wird die Messung automatisch einer Einzelfläche digital zugeordnet. Die dazugehörige Software berechnet daraus das aktuelle Futterangebot dieser Fläche. Wachstumstrends können so abgeleitet und mit Wetterprognosen Erwartungswerte für die nächste Woche geschätzt werden.
„RindforNet_SH“ baut auf Erfahrungen auf, die in Zusammenarbeit mit Landwirten im Rahmen der Vorgängerprojekte „DiWenkLa“ an der Universität Hohenheim und „Weidemanager Schleswig-Holstein“ an der Christian-Albrechts-Universität zu Kiel sowie von der Landwirtschaftskammer Schleswig-Holstein gesammelt wurden.
Digitale Erfassung der Weidefutterqualität
Für das Weidemanagement ist nicht nur die Menge des verfügbaren Weidefutters wichtig, sondern auch dessen Futterwert. Je jünger das angebotene Gras, desto höher sind dessen Energie- beziehungsweise Proteingehalte. Aber wie hoch ist eigentlich der Futterwert des Weideaufwuchses und wie verändert sich dieser in Abhängigkeit von Jahreszeit, Aufwuchshöhe, Nutzungsintervall und Witterung?
Laboruntersuchungen können da oft nicht weiterhelfen, da es zu lange dauert, bis das Ergebnis vorliegt. Optimal wäre es, wenn die Qualität direkt und schnell vor Ort gemessen werden könnte. Hier sollen mobile NIR-Sensoren zum Einsatz kommen. Diese werden bereits genutzt, um die Futterqualität von zum Beispiel Gras- oder Maissilagen zu bestimmen. Für frisches Weidegras sind entsprechende Kalibrationen allerdings momentan noch nicht ausgereift.
Protein-, Faser- und Feuchtigkeitsgehalt
Verschiedene Bestandteile des Aufwuchses wie Wasser, Rohfaser, Rohfett und Proteine reflektieren Licht unterschiedlich. NIR-Sensoren erfassen die Reflexion des Lichtes im Nah-Infrarot-Bereich. Anhand von Unterschieden in der Lichtreflexion können dann die Gehalte dieser und anderer abgeleiteter Parameter wie der Nettoenergiegehalt geschätzt werden. Ziel des Teilprojektes Weide im Projekt „RindforNet_SH“ ist der Test dieser Geräte für junge Weideaufwüchse direkt auf der Fläche. Kalibrationen auf Basis von parallel im Labor untersuchten Kontrollproben sollen entwickelt werden. Mit einem kalibrierten, mobilen NIRS sollen dann die Qualitäten von typischen Weideaufwüchsen in Norddeutschland direkt auf der Weide gemessen werden können.
Digitale Erfassung des Tierverhaltens
Die Entwicklung von Sensortechnologien kann also zukünftig die zur Verfügung stehende Menge und Qualität des Weideaufwuchses bestimmen. Aber dies allein reicht nicht für ein gutes Weidemanagement. Es ist mindestens genauso wichtig, die Futteraufnahme und das Verhalten der Tiere auf der Weide zu kennen. Wie viel Futter nehmen die Tiere denn wirklich auf der Weide auf? Wann und wie lange grasen sie überhaupt? Für eine erfolgreiche Weidenutzung und strategisch angepasste Zufütterung spielt das Tierverhalten eine zentrale Rolle. Gleichzeitig könnte die kontinuierliche Erfassung des Verhaltens auf der Weide zur Brunsterkennung und Kontrolle des Wohlbefindens und der Gesundheit der Tiere genutzt werden.
Tierverhalten mit Sensoren messen
Bereits in vorangegangenen Projekten wie zum Beispiel „GrazyDaiSy“ oder „DiWenkLa“ wurden verschiedene Sensoren auf der Weide in Süddeutschland eingesetzt und in Zusammenhang mit dem Weideverhalten von Milchkühen gesetzt. Dieses Potenzial soll nun im Projekt „RindforNet_SH“ auf Weidestandorten in Norddeutschland genutzt und durch die Kombination der kontinuierlichen Erfassung von Tierdaten aus den beteiligten Forschungsbetrieben weiterentwickelt werden. Die Weidetiere werden mit Sensoren am Hals, Fuß oder Ohr ausgestattet, die das Verhalten der Tiere aufzeichnen. Auf diese Weise werden kontinuierlich Daten über Fress-, Wiederkau- und Bewegungsverhalten für jedes Einzeltier geliefert.
Dr. Laura Maxi Stange, Landwirtschaftskammer SH; Dr. Ralf Loges, Prof. Uta Dickhöfer, Priska Krug, Christian-Albrechts Universität
Weitere Infos finden sich hier: http://www.rindfornet.uni-kiel.de
Fazit
Ziel des Projektes „Rinderforschungsnetzwerk Schleswig-Holstein (RindforNet_SH)“ ist es, die Digitalisierung auf Milchviehbetrieben zu verbessern und die Potenziale der Digitalisierung zu erforschen. Im Arbeitspaket Weide sollen nicht nur die Menge und Qualität des Weideaufwuchses erfasst, sondern auch das Tierverhalten beobachtet werden. Durch die Integration von Sensoren und digitalen Technologien soll eine präzise Datenerfassung zu Verbesserungen im Weidemanagement führen und damit eine nachhaltigere sowie effizientere Weidennutzung unterstützen.
Das Projekt „RindforNet_SH“
Im Projekt „RindforNet_SH“ arbeiten die Christian-Albrechts-Universität zu Kiel, das Thünen-Institut für ökologischen Landbau, das Max-Rubner-Institut (Institut für Sicherheit und Qualität bei Milch und Fleisch) und die Landwirtschafskammer Schleswig-Holstein zusammen, um Fragen zur Digitalisierung auf Milchviehbetrieben in den Bereichen Weidemanagement, Klimabilanzierung und Eutergesundheit zu klären. Die gewonnenen Daten werden in einer Datenbank gespeichert und digital verknüpft. Bezogen auf die Weidehaltung von Milchkühen werden Daten zur Weidenutzung, zu Menge und Qualität des Weideaufwuchses und zum Verhalten der Tiere mithilfe digitaler Sensoren erfasst. Das Projekt wird im Rahmen der Einrichtung von Experimentierfeldern als Zukunftsbetriebe und Zukunftsregionen der Digitalisierung in der Landwirtschaft sowie in vor- und nachgelagerten Wertschöpfungsketten durch das Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft (BMEL) gefördert.




