Automatisierung in der Landwirtschaft

AI-basierte Auswertung von Satellitenbildern für die Überwachung der Feldvariabilität und Ertragsprognosen.

Automatisierung in der Landwirtschaft

AI-basierte Auswertung von Satellitenbildern für die Überwachung der Feldvariabilität und Ertragsprognosen.

Das Problem

Traditionelle Methoden der Pflanzenüberwachung sind oft zeitintensiv und damit ungeeignet für die moderne Landwirtschaft.

Präzise Prognosen zum Ernteertrag
sind essenziell für die moderne Landwirtschaft. Aufgrund komplexer Wechselwirkungen zwischen Umweltfaktoren und Pflanzenwachstum sind sie aber schwer zu treffen.

Die Pflanzengesundheit
kann innerhalb eines Feldes aufgrund verschiedener Faktoren (z.B. Bodenqualität, Wasserverteilung, Schädlingsbefall) variieren. Diese Unterschiede zu erkennen, ermöglicht gezielte Maßnahmen.

Eine optimierte Ressourcennutzung ist insbesondere im Hinblick auf eine nachhaltige Landwirtschaft wichtig. Der maßvolle Einsatz von Wasser, Düngemitteln und Pestiziden senkt nicht nur die Kosten, sondern beugt auch  Umweltschäden vor.

Die Lösung

Skalierbare Überwachung: AI-Technologie kann Satellitenbilder und Computer-Vision-Algorithmen auswerten, um große landwirtschaftliche Flächen effizient zu überwachen – ohne physische Inspektionen.

Gesundheits- und Wachstumsanalyse:
Computer-Vision-Algorithmen helfen, Wachstumsmuster und Gesundheitsanomalien bei Pflanzen zu erkennen. Durch die Analyse von visuellen Indikatoren, z.B. Farbe, können Bereiche identifiziert werden, die aufgrund von Schädlingen, Krankheiten oder Nährstoffmangel behandelt werden müssen.

Vorhersageanalysen:
AI-Modelle werten historische und Echtzeitdaten aus, um Erträge vorherzusagen. Dabei beziehen sie sich v.a. auf den Zusammenhang zwischen Gesundheitsindikatoren der Pflanzen und den daraus resultierenden Ernteerträgen.

Präzisionslandwirtschaft:
AI-Technologie unterstützt bei der Erstellung von Karten für variable Ausbringungsraten (VRA) – z.B. von Samen, Düngemitteln und Pestiziden – und trägt so zu einer ressourcenschonenden Landwirtschaft bei.

Datenbasierte Entscheidungen:
Indem visuelle Daten in handlungsrelevante Erkenntnisse umgewandelt werden, können Landwirte fundierte Entscheidungen über Bewässerung, Erntezeiten und Ressourcenverteilung treffen.

Das Problem

Traditionelle Methoden der Pflanzenüberwachung sind oft zeitintensiv und damit ungeeignet für die moderne Landwirtschaft.

Präzise Prognosen zum Ernteertrag
sind essenziell für die moderne Landwirtschaft. Aufgrund komplexer Wechselwirkungen zwischen Umweltfaktoren und Pflanzenwachstum sind sie aber schwer zu treffen.

Die Pflanzengesundheit kann innerhalb eines Feldes aufgrund verschiedener Faktoren (z.B. Bodenqualität, Wasserverteilung, Schädlingsbefall) variieren. Diese Unterschiede zu erkennen, ermöglicht gezielte Maßnahmen.

Eine optimierte Ressourcennutzung ist insbesondere im Hinblick auf eine nachhaltige Landwirtschaft wichtig. Der maßvolle Einsatz von Wasser, Düngemitteln und Pestiziden senkt nicht nur die Kosten, sondern beugt auch  Umweltschäden vor.‍

Die Lösung

Skalierbare Überwachung: AI-Technologie kann Satellitenbilder und Computer-Vision-Algorithmen auswerten, um große landwirtschaftliche Flächen effizient zu überwachen – ohne physische Inspektionen.

Gesundheits- und Wachstumsanalyse: Computer-Vision-Algorithmen helfen, Wachstumsmuster und Gesundheitsanomalien bei Pflanzen zu erkennen. Durch die Analyse von visuellen Indikatoren, z.B. Farbe, können Bereiche identifiziert werden, die aufgrund von Schädlingen, Krankheiten oder Nährstoffmangel behandelt werden müssen.

Vorhersageanalysen: AI-Modelle werten historische und Echtzeitdaten aus, um Erträge vorherzusagen. Dabei beziehen sie sich v.a. auf den Zusammenhang zwischen Gesundheitsindikatoren der Pflanzen und den daraus resultierenden Ernteerträgen.

Präzisionslandwirtschaft: AI-Technologie unterstützt bei der Erstellung von Karten für variable Ausbringungsraten (VRA) – z.B. von Samen, Düngemitteln und Pestiziden – und trägt so zu einer ressourcenschonenden Landwirtschaft bei.

Datenbasierte Entscheidungen: Indem visuelle Daten in handlungsrelevante Erkenntnisse umgewandelt werden, können Landwirte fundierte Entscheidungen über Bewässerung, Erntezeiten und Ressourcenverteilung treffen.

Weitere Use Cases

Medizintechnik

Die Diagnose von Herzerkrankungen erfolgt standardmäßig in Krankenhäusern oder Arztpraxen mittels Elektrokardiogramm (EKG) – ein Verfahren, das sowohl zeitaufwändig als auch unpraktisch für die regelmäßige Anwendung ist. Als Alternative bietet sich ein tragbares, leicht zu bedienendes EKG-Gerät für den persönlichen Gebrauch an – unterstützt durch KI-Technologie.

Mehr erfahren
Dr. Larysa Visengeriyeva
Termin vereinbaren

Wir begleiten auch Ihr Digitalisierungsvorhaben in Ihrer Branche über alle Phasen hinweg und freuen uns auf den Austausch mit Ihnen.

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Medizintechnik

Die Diagnose von Herzerkrankungen erfolgt standardmäßig in Krankenhäusern oder Arztpraxen mittels Elektrokardiogramm (EKG) – ein Verfahren, das sowohl zeitaufwändig als auch unpraktisch für die regelmäßige Anwendung ist. Als Alternative bietet sich ein tragbares, leicht zu bedienendes EKG-Gerät für den persönlichen Gebrauch an – unterstützt durch KI-Technologie.

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