Aktuelle Meldungen
Ernteschätzung mit KI
Eine Gruppe von Instituten und Herstellern erforscht den Einsatz von künstlicher Intelligenz bei der Ernteschätzung.
Im Projekt Yield Consortium können Ertragsschätzungen auf der Basis von Satelliten mit Ertragsmessungen abgeglichen werden. (Bildquelle: DFKI)
Im Projekt Yield Consortium werden die Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz für die Landwirtschaft erforscht. Das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) hat das Projekt in Kooperation mit der European Space Agency (ESA) ins Leben gerufen. Mit dabei sind die Firmen BASF Digital Farming, John Deere und Munich Re.
Das Ziel ist es, die Erträge in der Landwirtschaft möglichst präzise vorherzusagen. Die Prognosen sollen Landwirten bei ihrer alltäglichen Arbeit helfen. Nach der Ernte kann das System die geschätzten Daten in einem 10 x 10 m-Raster mit den tatsächlichen Erträgen abgleichen. Das setzt präzise georeferenzierte Ertragsdaten voraus.
Es geht bei Yield Consortium darum, die Erträge auf der Basis von Satellitendaten zuverlässig zu schätzen. Das Potenzial des Projekts liegt darin, auf Veränderungen von landwirtschaftlichen Erträgen proaktiv reagieren zu können. Zurzeit können Ertragsvorhersagen in Deutschland für Weizen und Raps und in Südamerika, Argentinien und Uruguay für Sojabohnen bestimmt werden. Dies geschieht auf der Basis von Satellitendaten. Wetterdaten, Daten zur Bodenbeschaffenheit, agronomische Informationen zu Pflanzenwachstumsphasen. Zusätzlich sind digitale Höhenmodelle integriert.
Die Ertragsvorhersagen werden zu unterschiedlichen Zeitpunkten aufgenommen. Zum einen können Erträge bis 120 Tage vor der Ernte bestimmt werden. Zum anderen werden landwirtschaftliche Ertragsprognosen zum Zeitpunkt der Ernte gegeben. Je dichter der Zeitpunkt der Ernte ist, desto genauer kann auch die Vorhersage getroffen werden.
