Präzisionslandwirtschaft & Photonik

Was ist Smart Farming und wie löst Photonik die zentralen Herausforderungen der Landwirtschaft?

Smart Farming (auch: Präzisionslandwirtschaft) bezeichnet ein datengesteuertes Managementkonzept, das Ressourcen wie Wasser, Dünger und Pflanzenschutzmittel gezielt und bedarfsgerecht auf Basis von Sensordaten, Bildgebung und KI-gestützter Auswertung einsetzt.

Die Landwirtschaft steht vor einer der größten Herausforderungen ihrer Geschichte. Laut Prognose der Vereinten Nationen wird die Weltbevölkerung im Jahr 2100 auf rund 10,18 Mrd. Menschen anwachsen. Gleichzeitig sind bereits heute rund 33 Prozent der weltweiten Böden mäßig bis stark degradiert und die landwirtschaftliche Nutzfläche lässt sich nicht im gleichen Maß ausweiten (Quelle: SPECTARIS & Messe München, 2023). Die Antwort auf diese Gleichung kann nicht lauten, mehr Dünger und mehr Pestizide einzusetzen. Dieser Ansatz hat seine Grenzen längst erreicht. Spätestens seit den 1980er-Jahren wächst die landwirtschaftliche Produktivität nicht mehr durch mehr Input, sondern durch besseres Management des Vorhandenen.

Genau hier setzt Smart Farming an: Ressourcen gezielter einsetzen, Erträge optimieren und gleichzeitig ökologische Belastungen reduzieren. Dafür braucht es vor allem eines: verlässliche, hochauflösende Daten direkt vom Feld und in Echtzeit.

Wie ist Präzisionslandwirtschaft aufgebaut und welche Rolle spielt Photonik?

Precision Farming ist mehr als das Aufstecken eines Sensors auf einen Traktor. Es ist ein Managementkonzept, das auf dem Beobachten, Messen und gezielten Reagieren auf Unterschiede innerhalb und zwischen Feldern basiert. Die Technologien, die dieses Konzept tragen, lassen sich in vier Bereiche unterteilen: Robotik und Automatisierung, Bildgebung und Sensorik, Digitalisierung und Datenanalyse sowie Bioengineering.

Abb. 1: Photonik als verbindendes Element der vier Segmente der Präzisionslandwirtschaft. Alle sind grundlegend auf photonische Technologien angewiesen.

Was diese vier Segmente eint: Sie alle sind in grundlegender Weise auf Photonik angewiesen. Roboter brauchen optische Sensoren, um sich autonom zu bewegen und ihre Umgebung zu erfassen. Bildgebende Systeme sind ihrer Natur nach photonisch, denn sie erfassen Licht. Datennetze funktionieren über Glasfasern. Und die biologische Forschung, die neue Pflanzensorten und Resistenzen hervorbringt, stützt sich auf Mikroskopie, Fluoreszenzverfahren und bildgebende Analysemethoden. Kurz gesagt: Ohne Photonik gibt es kein Smart Farming.

Warum ist Photonik die Schlüsseltechnologie in der Präzisionslandwirtschaft?

Die Stärke der Photonik liegt in ihrer Vielseitigkeit. Sie kann Informationen berührungslos, schnell und mit hoher Präzision erfassen, über Skalen, die von molekularen Strukturen bis zu Satellitenaufnahmen reichen. In der Präzisionslandwirtschaft bedeutet das: Ein und dieselbe Technologiefamilie kann gleichzeitig beim Pflanzenscreening auf dem Acker, bei der Qualitätskontrolle in der Verarbeitungsanlage und bei der Wetterüberwachung aus dem Orbit eingesetzt werden.

Abb. 2: Photonische Technologien decken alle räumlichen Beobachtungsskalen ab, von der planetaren Fernerkundung bis zur mikroskopischen Analyse auf dem Chip.

Konkret kommen photonische Verfahren in der Landwirtschaft heute unter anderem in folgenden Bereichen zum Einsatz:

• Beleuchtung in Gewächshäusern und Vertical Farms: LED-Systeme ermöglichen es, das Lichtspektrum gezielt auf die Bedürfnisse einer Pflanze abzustimmen und so Wachstum zu fördern, ohne Energie zu verschwenden.
• UV-Desinfektion: Wasser und Substrate lassen sich mit UV-Licht keimfrei machen. Neuere Studien zeigen zudem, dass UV-C-Blitze die Immunabwehr von Pflanzen aktivieren und den Bedarf an chemischen Pflanzenschutzmitteln deutlich senken können.
• Drohnen- und Satelliten-Bildgebung: Hyperspektrale und multispektrale Kameras erfassen Felder aus der Luft und liefern räumlich aufgelöste Daten über Pflanzengesundheit, Feuchtigkeitsgehalt und Nährstoffversorgung.
• Spektroskopie im Feld: Mobile und auf Maschinen montierte NIR-Sensoren analysieren Boden, Erntegut und Dünger in Echtzeit und ohne Laborumweg.

Der globale Markt für photonische Technologien in der Präzisionslandwirtschaft lag 2022 laut Spectaris bei rund 4,6 Milliarden Euro und soll bis 2027 auf über 9 Milliarden Euro wachsen. Das entspricht einem jährlichen Wachstum von etwa 15 Prozent und spiegelt wider, wie stark der Bedarf an technologischen Lösungen in diesem Sektor zunimmt.

Abb. 3: Globale Marktentwicklung photonischer Technologien in der Präzisionslandwirtschaft 2022 - 2027 in Mio. Euro (logarithmische Skala). Quelle: SPECTARIS/Tematys, 2023.

Was können Pflanzen durch Fluoreszenz verraten?

Eine besonders informationsreiche Methode innerhalb der photonischen Sensorik ist die Fluoreszenz-Bildgebung. Das Prinzip dahinter: Pflanzen, angeregt durch Licht einer bestimmten Wellenlänge, emittieren selbst Licht und zwar in einem für ihre physiologische Verfassung charakteristischen Muster. Dieses Fluoreszenzsignal gibt Aufschluss über den Zustand des Photosynthese-Apparats und damit indirekt über Stresszustände, Nährstoffmangel oder beginnende Erkrankungen, oft lange bevor diese mit bloßem Auge sichtbar werden.

Die technische Herausforderung liegt dabei auf der Hand: Das Fluoreszenzsignal ist schwach. Sehr schwach. Und es konkurriert auf dem offenen Feld mit dem breitbandigen, intensiven Sonnenlicht, das die Pflanze gleichzeitig beleuchtet. Um ein verwertbares Signal zu extrahieren, braucht man optische Systeme für die Fluoreszenz-Bildgebung, die diesen spektralen Hintergrund konsequent unterdrücken, bei gleichzeitiger maximaler Ausbeute der relevanten Photonen im Zielwellenlängenbereich. Das ist Engineering unter realen Außenbedingungen, bei dem jede Linsenoberfläche, jede Beschichtung und jeder Luftspalt zählt.

Fluoreszenz ist dabei nur eine von mehreren photonischen Methoden, die in der Präzisionslandwirtschaft zum Einsatz kommen.

Welche photonischen Messmethoden gibt es und wofür eignen sich diese?

Photonische Messmethoden liefern weit mehr als ein Bild. Je nach Verfahren lassen sich unterschiedliche Pflanzenparameter berührungslos, in Echtzeit und ohne Probenahme erfassen:

• RGB-Bildgebung erfasst Farbe, Form und Wuchsstruktur im sichtbaren Spektrum. Sie eignet sich für die Erkennung sichtbarer Schäden und Wachstumsanomalien, stößt aber an ihre Grenzen, sobald Veränderungen noch unterhalb der Sichtbarkeit liegen.
• NIR-Spektroskopie (Nahinfrarot) nutzt charakteristische Absorptionsmuster organischer Moleküle im Bereich 800 - 2500 nm. Wassergehalt, Protein-, Stärke- und Zuckergehalt lassen sich direkt im Erntegut bestimmen. Diese Methode ist heute bereits auf Erntemaschinen im Feldeinsatz.
• Hyperspektrale Bildgebung erweitert die RGB-Aufnahme um Hunderte von Spektralkanälen. Das Ergebnis sind räumlich aufgelöste Karten von Chlorophyllgehalt, Nährstoffverteilung oder Trockenstress, einsetzbar per Drohne, Satellit oder stationär im Gewächshaus.
• Fluoreszenz-Bildgebung erfasst das von der Pflanze selbst emittierte Licht nach optischer Anregung. Das Signal spiegelt den Zustand des Photosynthese-Apparats wider und reagiert oft früher als jede andere optische Methode sensitiv auf Stress, Nährstoffmangel oder Pathogenbefall.

Folgende Tabelle zeigt einen Überblick photonischer Messmethoden in der Präzisionslandwirtschaft: Methode, erfassbare Parameter, typische Anwendungsfelder und Einsatzorte im Vergleich.

In modernen Precision-Farming-Systemen werden diese Verfahren zunehmend kombiniert, um ein vollständiges Bild des Pflanzenzustands zu erhalten.

Wie agiert das Forschungsprojekt quantiFARM und was macht es besonders?

Das Verbundprojekt quantiFARM - vollständiger Titel: „Quantitative optische Differentialdiagnostik für Umweltschutz und Nachhaltigkeit in der Landwirtschaft" - verbindet hochauflösende photonische Sensorik mit KI-gestützter Auswertung direkt im Feld.

Ziel ist es, mittels Boden- und Pflanzenscreening Daten zum Zustand von Nutzpflanzen direkt auf dem Acker zu erheben. Landwirte sollen dadurch Wasser- und Düngemitteleinsatz besser an die realen Bedürfnisse der Pflanzen anpassen können.

Im Teilvorhaben OptFlou, zur Entwicklung optischer Systeme für die bildgebende Fluoreszenz-Analytik, arbeiten asphericon, JB Hyperspectral Devices und das Fraunhofer IST zusammen. Der Beitrag von asphericon umfasst im Einzelnen:

• Optikdesign, Fertigung und Montage eines Objektivs aus fünf Bauelementen
• Räumliche Auflösung von 2 - 3 cm, fein genug, um einzelne Blätter aufzulösen
• Spezialbeschichtung einer Linse, die ausschließlich im fluoreszenzrelevanten Wellenlängenbereich von 750 - 770 nm entspiegelt ist und breitbandiges Sonnenlicht konsequent unterdrückt - ein Novum für asphericons Beschichtungsfertigung
• Bearbeitung und Integration eines Mosaikfilters vom Fraunhofer IST
• Endmontage aller Komponenten unter Reinraumbedingungen

Abb. 4: Teilschritte der Kamerafertigung vom Optikdesign, über die Konstruktion, Fertigung der Linsen und Fassungsteile des Objektives, Bearbeitung des Mosaikfilters bis zur Endmontage

Die vom System erzeugten Bilddaten fließen in ein KI-Modell, das aus den Fluoreszenzmustern Rückschlüsse auf den Gesundheitszustand der Pflanze zieht.

Fazit: Ist Smart Farming die Zukunft der Landwirtschaft?

quantiFARM steht exemplarisch für eine Entwicklung, die in der Präzisionslandwirtschaft gerade erst beginnt: die Verbindung von hochauflösender photonischer Sensorik mit KI-gestützter Datenauswertung direkt im Feld. Die optischen Herausforderungen dabei, wie schwache Signale, starke Hintergründe und raue Außenbedingungen, sind real und verlangen nach Lösungen jenseits von Standardkomponenten. Ob Blockerbeschichtungen im Nanobereich, Mikrometermontage im Reinraum oder Filterbearbeitung mit Bogensekunden-Genauigkeit, der Weg von einer guten Idee zu einem feldfähigen Instrument führt durch sehr konkretes, sehr präzises Handwerk.

Damit dieses Handwerk am Ende dazu beitragen kann, Düngemittel einzusparen, Ernteverluste durch früh erkannte Pflanzenkrankheiten zu reduzieren und landwirtschaftliche Ressourcen effizienter einzusetzen, macht den Reiz solcher Projekte aus. Smart Farming ist keine ferne Vision. Es ist ein Ingenieursthema. Präzisionslandwirtschaft braucht Präzisionsoptik und Partner, die beide Welten verstehen.

Quellen

d’Humières, B. (2023): Photonic Technologies for Agriculture. Berlin/Munich: SPECTARIS & Messe München GmbH

Statista Research Department: „Prognose zur Entwicklung der Weltbevölkerung bis 2100“, in: Statista, veröffentlicht am 26.11.2025, online unter: Statista (Zugriff: 21.05.2026) https://de.statista.com/statistik/daten/studie/1717/umfrage/prognose-zur-entwicklung-der-weltbevoelkerung/