Projektübersicht

Eine effiziente Düngung ist unerlässlich, um die Ernteerträge zu erhalten und gleichzeitig die Kosten zu kontrollieren. Herkömmliche Düngeentscheidungen basieren jedoch häufig auf Erfahrungswerten aus der Praxis oder begrenzten Stichprobendaten, was es schwierig macht, Unterschiede zwischen großen landwirtschaftlichen Flächen zu verstehen.

Zur Verbesserung des Düngemanagements führte der Kunde auf seinem Reisanbaugelände eine drohnenbasierte Spektralprobenahme ein.

Die Drohne erfasst 200 spektrale Datenpunkte pro Hektar entlang einer voreingestellten Flugroute. Die gesammelten Daten werden mithilfe des NDVI-Algorithmus analysiert und verarbeitet, um nährstoffbezogene Indikatoren und eine Düngeempfehlungskarte zu erstellen.

Die Daten werden synchron an eine Cloud-Plattform übertragen, sodass der Kunde die Felddaten für ein gezielteres Düngemanagement nutzen kann.

Die Herausforderung

Düngungsentscheidungen auf der Grundlage begrenzter Daten

Bei traditionellen Düngemethoden wird oft stark auf Erfahrung oder verallgemeinerten Anwendungsstrategien beruht, wodurch es schwierig wird, Unterschiede zwischen einzelnen Gebieten innerhalb eines großen Reisanbaugebiets zu berücksichtigen.

Unterschiede im Ackerland

Pflanzenwachstum und Feldbedingungen können je nach Gebiet variieren. Ohne ausreichende Daten kann die Anwendung derselben Düngestrategie auf einem gesamten Feld zu einer ineffizienten Düngemittelnutzung führen.

Steigende Düngemittelkosten

Stickstoffdünger ist ein wichtiger Betriebsmittel in der Landwirtschaft. Eine ineffiziente Anwendung kann den Düngemittelverbrauch und die Betriebskosten erhöhen, ohne die Ernteerträge unbedingt zu verbessern.

Mangel an Langzeit-Felddaten

Ohne kontinuierliche Überwachung kann es für Landwirte schwierig sein, Veränderungen der Feldbedingungen im Laufe der Zeit zu verfolgen oder einen datenbasierten Ansatz für das Qualitätsmanagement von Ackerland zu etablieren.

Die Drohnen-Spektralabtastlösung

Um diese Herausforderungen zu bewältigen, setzte der Kunde ein drohnenbasiertes Spektralprobenahmesystem für den Reisanbau ein.

Die Drohne folgt einer voreingestellten Flugroute und sammelt 200 spektrale Datenpunkte pro Hektar , wodurch ein detaillierterer Datensatz zur Analyse der Feldbedingungen entsteht.

Die gesammelten Spektralinformationen werden im Rahmen des Analyse-Workflows des Systems, einschließlich einer NDVI-basierten Analyse , verarbeitet, um nährstoffbezogene Indikatoren zu generieren.

Die verarbeiteten Daten werden dann an eine Cloud-Plattform übertragen , wo sie zur Erstellung einer Düngeempfehlungskarte verwendet werden.

Dadurch werden Feldprobenahmedaten in verwertbare Informationen umgewandelt, die gezieltere Düngungsentscheidungen unterstützen können.

So funktioniert die Lösung

01 — Flugroute voreinstellen

Die Flugroute der Drohne wird entsprechend der Reisanbaufläche geplant, um eine systematische Datenerfassung über das gesamte Zielgebiet zu gewährleisten.

02 — Spektraldaten sammeln

Während des Fluges sammelt die Drohne etwa 200 spektrale Datenpunkte pro Hektar.

Dadurch entsteht ein detaillierter Datensatz, der verschiedene Bereiche des Reisanbaugebiets abdeckt.

03 — Die gesammelten Daten analysieren

Die gesammelten Spektraldaten werden mithilfe des Analyse-Workflows des Systems verarbeitet, einschließlich einer NDVI-basierten Analyse , um Unterschiede in den Anbau- und Feldbedingungen zu identifizieren.

04 — Erstellen einer Düngeempfehlungskarte

Die analysierten Daten werden in visuelle Informationen umgewandelt und zur Erstellung einer Düngeempfehlungskarte verwendet , die dabei hilft, Gebiete zu identifizieren, die möglicherweise unterschiedliche Düngestrategien erfordern.

05 — Unterstützung der Präzisionsdüngung

Landwirte können die Empfehlungskarte als Datenreferenz bei der Planung der Düngemittelanwendung nutzen, was dazu beiträgt, die Effizienz der Stickstoffdüngung zu verbessern.

06 — Überwachung von Ackerland im Laufe der Zeit

Die gesammelten Daten werden über die Cloud-Plattform gespeichert und verwaltet. Dies bildet die Grundlage für die langfristige Überwachung des Zustands landwirtschaftlicher Flächen und unterstützt ein dynamisches landwirtschaftliches Management.

Schlüsseltechnologien

Spektrale Abtastung mittels Drohnen

Die Datenerfassung aus der Luft ermöglicht die systematische Untersuchung großer landwirtschaftlicher Flächen, ohne dass umfangreiche manuelle Probenahmen erforderlich sind.

NDVI-basierte Analyse

Die NDVI-Analyse hilft bei der Beurteilung des Vegetationszustands anhand spektraler Informationen und liefert nützliche Indikatoren für landwirtschaftliche Entscheidungen.

Cloud-Datenplattform

Die gesammelten Daten werden zur zentralen Speicherung, Verarbeitung und Verwaltung an eine Cloud-Plattform übertragen.

Kartierung von Düngeempfehlungen

Das System wandelt analysierte Daten in eine visuelle Empfehlungskarte um und erleichtert so die Interpretation und Anwendung komplexer Feldinformationen für landwirtschaftliche Betriebe.

Langfristige Datenüberwachung

Die kontinuierliche Datenerfassung ermöglicht die Überwachung von Veränderungen der landwirtschaftlichen Bodenverhältnisse im Laufe der Zeit und unterstützt so ein dynamischeres und datengestütztes Feldmanagement.

Projektergebnisse

Der Einsatz von Drohnen-Spektralmessungen führte zu messbaren Verbesserungen im Düngemanagement auf der Reisanbaufläche des Kunden.

32 % höhere Stickstoffdüngernutzung

Der datengestützte Düngeansatz steigerte die Stickstoffdüngernutzung um 32 % und half dem Kunden so, die Düngemittel effizienter einzusetzen.

18 % niedrigere Düngemittelkosten

Durch eine gezieltere Düngung konnten die Düngemittelkosten um 18 % gesenkt werden , was zur Verbesserung der Wirtschaftlichkeit des Reisanbaus beitrug.

Datengestütztes Ackerlandmanagement

Die Cloud-Plattform schuf eine zentrale Datengrundlage für die Überwachung der Feldbedingungen und die Unterstützung eines längerfristigen landwirtschaftlichen Managements.

Dynamische Überwachung der Ackerlandqualität

Die kontinuierliche Erfassung und Analyse von Felddaten ermöglicht es dem Kunden, Veränderungen im Zeitverlauf zu verfolgen, anstatt sich nur auf einzelne Probenahmen zu verlassen.

Von der Datenerfassung zur Präzisionslandwirtschaft

Dieses Projekt veranschaulicht, wie Drohnentechnologie die Datenerfassung im Feld mit landwirtschaftlichen Entscheidungsprozessen verknüpfen kann.

Anstatt ein gesamtes Reisanbaugebiet als einheitliches Feld zu betrachten, liefert die Spektralanalyse detailliertere Informationen über die Unterschiede innerhalb des Ackerlandes.

Durch die kontinuierliche Datenerfassung und das cloudbasierte Monitoring können landwirtschaftliche Betriebe schrittweise einen historischen Datensatz aufbauen, der fundiertere Düngestrategien und eine langfristige Bewirtschaftung der landwirtschaftlichen Flächen unterstützt.

Die Kombination aus spektraler Drohnenabtastung, NDVI-basierter Analyse, Cloud-Datenmanagement und Düngeempfehlungskartierung bildet die Grundlage für eine effizientere und datengesteuerte Präzisionslandwirtschaft.