In einem Pilotprojekt des Statistischen Verbunds zur Ernteberichterstattung in der Landwirtschaft werden seit 2018 Ertragsmodellierungen für vier wichtige Feldfrüchte – Wintergerste, Winterraps, Winterroggen und Winterweizen – durchgeführt. Das Amt für Statistik Berlin-Brandenburg beteiligt sich seit 2023 an diesem Projekt und veröffentlicht für das Erntejahr 2024 erstmals KI-gestützte Ergebnisse.

Das Hessische Statistische Landesamt entwickelt federführend für den Statistischen Verbund digitale Methoden. Die Modellierung im Rahmen des Projekts FernEE (Fernerkundliche Erfassung von Ernteerträgen) erfolgt retrospektiv, nachdem die Ernte eingefahren ist. Hierfür werden die Ergebnisse der Besonderen Ernte- und Qualitätsermittlung mit Satellitendaten und Schlaggeometrien aus den aktuellen Daten der Agrarförderung (Integriertes Verwaltungs- und Kontrollsystem – InVeKoS) kombiniert, um statistische Ertragsmodelle mittels maschineller Lernverfahren zu trainieren.

Mithilfe dieser neuen, wissenschaftlich geprüften Verfahren sollen aktuelle Daten künftig noch schneller bereitgestellt und zugleich Auskunftspflichtige weiter entlastet werden. Ziel ist es, flächendeckende und kleinräumige Ertragsdaten zu gewinnen und durch den Einsatz modernster Techniken die Ernteerhebung methodisch weiterzuentwickeln.

Auf Landesebene weisen die Ergebnisse der amtlichen Statistik und des Pilotprojekts nur geringe Abweichungen auf. So weichen der Winterraps nur um 1 %, die Wintergerste um 4 %, Winterweizen und Roggen um 3 % ab. Anders sieht es bei den Kreisergebnissen aus. Dort wird der Ertrag im Landkreis Oberspreewald-Lausitz bei allen Kulturen unterschätzt; beim Winterraps beispielsweise um 26 %. Aber es gibt auch Landkreise, die überschätzt werden: Oder-Spree bei Winterweizen um 21 % und Dahme-Spreewald bei Roggen um 17 %. Werden die Abweichungen schlagbezogen betrachtet, sind weitere methodische Verbesserungen und ein größerer Datenbestand notwendig. 

Die Abweichungen lassen sich auf verschiedene Datenquellen und methodische Unterschiede zurückführen. Drei wesentliche Unterscheidungsmerkmale in den Verfahren werden im Folgenden näher ausgeführt.

Die veröffentlichten Daten dienen in erster Linie der Vorstellung erster Ergebnisse des Pliotprojekts und sind noch nicht mit den Angaben der amtlichen Statistik gleichzusetzen. Vor allem, weil nur ausgewählte Kulturen betrachtet werden und weitere Merkmale wie beispielsweise die Vorratshaltung oder der ökologische Landbau noch nicht berücksichtigt werden, ist in naher Zukunft die Befragung der Ernte- und Betriebsberichterstatter unerlässlich.