Virtual Fencing (Virtuelles Zäunen) bezeichnet ein digitales Werkzeug für das Weidemanagement, bei dem Nutztiere über GPS-basierte Halsbänder und akustische bzw. elektrische Signale innerhalb virtueller, flexibel definierbarer Grenzen gehalten werden, ganz ohne physische Zäune.[1]
Ursprünglich wurde Virtual Fencing u. a. für große offene Weideflächen in unwegsamen Gelände entwickelt, wo die Installation eines Festzauns enormen Arbeits- und Materialaufwand bedeuten würde. [2][3]
Virtual Fencing beruht auf digital definierten, unsichtbaren Grenzen, die mithilfe von GPS-Koordinaten (Global Positioning System) festgelegt werden. Anders als bei klassischen Weidezäunen kommen dabei keine physischen Barrieren wie Draht, Litzen oder Pfähle zum Einsatz, sondern die Abgrenzung erfolgt rein virtuell. Die Tiere tragen hierfür Halsbänder (vgl. Abbildung 2), die ihre Position kontinuierlich mit Satelliten- und Mobilfunkdaten abgleichen. [4] Die Systeme zum virtuellen Zäunen stellen Lösungen bereit, die über Web- und Mobil-Anwendungen gesteuert werden können. Damit lassen sich virtuelle Weidegrenzen digital erstellen, anpassen und in Echtzeit überwachen. Die Halsbänder sind in der Regel mit GPS-Modul, Mobilfunkverbindung und einer Batterie ausgestattet. Bei den meisten ist auch ein Solarmodul integriert [5][6][7], was einen möglichst dauerhaften Betrieb erlaubt, andere bieten wechselbare Batterien an [8]. Die erfassten Daten werden in den Plattformen der Anbieter visualisiert und ermöglichen unter anderem ein kontinuierliches Monitoring, Alarmfunktionen bei Abweichungen sowie Analysen des Tierverhaltens. [5][6][7][8] Erreicht ein Tier eine virtuelle Grenze, wird zunächst ein akustisches Warnsignal über das Halsband ausgegeben. Reagiert das Tier nicht und überschreitet die Grenze weiterhin, folgt ein kurzer elektrischer Impuls, der die Rückkehr in die vorgesehene Fläche bewirken soll. Ziel ist es, die Tiere innerhalb der definierten Weidebereiche zu halten. [4] Sollte ein Tier aus den virtuellen Grenzen ausbrechen, werden keine Signale ohne weiteres mehr vom Halsband abgegeben. Die Ortung bleibt weiter aktiv und der Landwirt erhält eine Alarmmeldung darüber, dass ein Tier ausgebrochen ist, über die Mobilanwendung. [9][10][11][12]
Gemäß deutschem BGB § 833 [13] und deutschem Tierschutzgesetz § 2 [14] bleiben Festzäune zum äußeren Begrenzen der Weidefläche weiterhin nötig, um Unfälle zu vermeiden.
Die bekanntesten Anbieter von Virtual-Fencing-Systemen sind die etablierten Firmen Nofence®, eShepherd™ (von Gallagher™), Halter® und Vence® sowie aufkommend: monil®. [5][6][7][8][15]
Die Nutzung und rechtliche Einordnung von Virtual Fencing befinden sich international im Wandel. In Ländern wie Australien, Neuseeland, den USA sowie in Teilen Europas werden entsprechende Systeme bereits eingesetzt und wissenschaftlich untersucht. In anderen Regionen erlauben rechtliche Vorgaben den praktischen Einsatz jedoch bislang nicht, so auch in Deutschland [14, § 3 Abs. 11].
Grundsätzlich ist die Technologie des Virtuellen Zäunens für Ziegen, Schafe und Rinder entwickelt. [16]
Die bisherige Forschung zeigt, dass virtuelles Zäunen grundsätzlich funktioniert und von diesen Tieren erlernt werden kann. [17][18][19] Dafür wird eine Trainingsphase als entscheidend angesehen, in der die Tiere lernen, die akustischen Signale korrekt zu interpretieren und elektrische Impulse möglichst zu vermeiden [16]. In aktuellen Studien werden die Tiere für 11 bzw. 12 Tage an das System gewöhnt. [17][20]
Zur Bewertung des Lernerfolgs werden unterschiedliche Kennzahlen genutzt. Der Hersteller eShepherd™ gibt zum Beispiel ein zentrales Maß an: die sogenannte „Audio Ratio“. Sie wird für jedes Tier fortlaufend aktualisiert bereitgestellt und beschreibt vereinfacht das Verhältnis von akustischen Signalen zu elektrischen Impulsen: Je höher dieser Wert, desto häufiger reagiert das Tier bereits auf das Tonsignal und vermeidet den Impuls. Als Richtwert gilt, dass die Herde das System ausreichend verstanden hat, wenn etwa 80 % der Tiere eine Audio Ratio von über 80 % erreichen; gleichzeitig wird betont, dass individuelle Lernunterschiede zu berücksichtigen sind [21]. Andere Hersteller arbeiten ohne Angabe einer Ratio. In der Forschung sind solche Ratios bzw. Abwandlungen dieser jedoch von hoher Bedeutung, um das Lernverhalten zu beurteilen. [17]
Hier folgen passende Praxisbeispiele
M. Sc. Clemens Bodt, wissenschaftlicher Mitarbeiter im Projekt “DaVaSus” (Finck Stiftung gGmbH)