Wie man mit KI den Ernteertrag vorhersagt
Entdecken Sie, wie KI die Landwirtschaft mit präzisen Ernteertragsvorhersagen durch Satellitenbilder, IoT-Sensoren, Klimadaten und maschinelle Lernmodelle revolutioniert. Lernen Sie die besten globalen KI-Tools kennen – NASA Harvest, Microsoft FarmBeats, EOSDA – die Landwirte und Agrarunternehmen weltweit unterstützen.
Künstliche Intelligenz revolutioniert die Landwirtschaft, indem sie deutlich genauere Ernteprognosen ermöglicht. Die heutigen KI-Modelle können riesige Datensätze verarbeiten – weit mehr, als ein Mensch bewältigen könnte – um Ernten vorherzusagen.
KI-Anwendungen sind darauf ausgelegt, viel mehr Daten als ein Mensch zu verarbeiten und diese dann zu analysieren, um genauere Vorhersagen zu treffen.
— Reuters
Genaue Ernteprognosen sind entscheidend für die Ernährungssicherheit und Planung, besonders da der Klimawandel die Ernten bedroht. Studien nennen bis zu einen 24% Rückgang der Maiserträge bis 2030 unter starken Erwärmungsszenarien. Moderne KI-Systeme überwachen Felder kontinuierlich: Sie können Stress oder Schädlinge Wochen im Voraus erkennen, Problemstellen kartieren und sogar vorschlagen, wann und wo bewässert oder gedüngt werden sollte.
Datenquellen für KI-Erntemodelle
KI-Ernteertragsmodelle stützen sich auf mehrere Datenströme, um umfassende Feldinformationen zu erstellen:
Satelliten- & Luftbilder
Wetter- & Klimadaten
Boden- & Bodensensoren
Historische Ertragsdaten
Maschinelle Lernmodelle für Ertragsprognosen
Nach der Datenerfassung werden maschinelle Lernalgorithmen trainiert, um Erträge vorherzusagen. Viele Modelltypen wurden getestet, jeder mit eigenen Stärken:
Baumbasierte Ensemble-Methoden
Random Forest und Gradient Boosting Methoden bewältigen gemischte Daten besonders gut.
- Übertreffen Alternativen in vielen Studien
- Beherrschen nicht-lineare Zusammenhänge
- Robust gegenüber Ausreißern
Neuronale Netze
Künstliche neuronale Netze, Faltungsnetze und rekurrente LSTMs glänzen bei großen Datensätzen.
- Erfassen komplexe Muster
- Skalieren mit Datenvolumen
- Ermöglichen Transferlernen
Hybride Ansätze
Die Kombination von Deep Learning mit Transferlernen erhöht die Genauigkeit in datenarmen Regionen.
- Nutzen vortrainierte Modelle
- Passen sich lokalen Bedingungen an
- Maximieren begrenzte Daten
Maschinelle Lernalgorithmen haben sich in vielen Studien als leistungsfähig für Ertragsvorhersagen erwiesen.
— Agricultural AI Research
Globale KI-Anwendungen für Ernteerträge
KI-basierte Ertragsvorhersagen werden weltweit für alle wichtigen Nutzpflanzen eingesetzt. Hier einige zentrale reale Anwendungen:
Kenia – Maisertragsprognose
Forscher kombinierten ein Wachstums-Simulationsmodell mit Fernerkundung unter Verwendung von FAO's WaPOR-Satellitendaten, um Maiserträge vorherzusagen. Der hybride Ansatz verbesserte die Genauigkeit gegenüber dem Modell allein und unterstützt Ertragsabschätzungen in datenarmen Gebieten.
USA – Weizenproduktionskartierung
Teams trainierten tiefe LSTM-Netzwerke mit mehrjährigen Wetter- und Satellitenindizes, um die Weizenproduktion auf Landkreisebene zu kartieren und so präzise regionale Prognosen zu ermöglichen.
Europa – Mehrfachkulturenüberwachung
Projekte wie die UPSCALE-Initiative nutzen Drohnen- und Satellitendaten zu Gerste, Weizen, Kartoffeln und Klee, um Blattflächen- und Chlorophyllindizes zu berechnen – entscheidende Eingaben zur Verfeinerung von Ertragsmodellen.
Kommerzielle Plattformen & Werkzeuge
Verschiedene KI-Plattformen integrieren diese Methoden inzwischen für echte Landwirte weltweit:
SIMA (Argentinien)
Microsoft Azure FarmBeats
EOSDA Analytics
Mehrfachkulturen-Unterstützung
Werkzeuge und Plattformen zur Unterstützung der Ertragsvorhersage
<ITEM_DESCRIPTION>>>Ein wachsendes Ökosystem von KI-Tools unterstützt die Ertragsprognose. Zu den bemerkenswerten Beispielen gehören:
EOSDA Crop Monitoring
| Entwickler | EOS Data Analytics (EOSDA) |
| Unterstützte Plattformen |
|
| Sprachunterstützung | Weltweite Abdeckung mit Englisch als Hauptsprache; weitere Sprachen je nach Region verfügbar |
| Preismodell | Bezahlte Plattform mit gestuften Tarifen (Essential, Professional, Enterprise) und optionalen Zusatzmodulen einschließlich Ertragsabschätzung |
Überblick
EOSDA Crop Monitoring ist eine Plattform für Präzisionslandwirtschaft, die Satellitenbilder, Wetterdaten und maschinelles Lernen nutzt, um die Pflanzengesundheit zu überwachen, Erträge vorherzusagen und datenbasierte landwirtschaftliche Entscheidungen zu ermöglichen. Entwickelt für Landwirte, Agronomen, Genossenschaften und Agrarunternehmen bietet sie Ferndiagnose von Feldern, Ressourcenplanung und Ertragsprognosen auf Feld- und Regionalebene.
Funktionsweise
Die Plattform verwendet Fernerkundungsdaten von Satelliten (Sentinel-2, PlanetScope und andere) kombiniert mit fortschrittlichen KI-Modellen, um prädiktive Erkenntnisse zu liefern. Das Ertragsprognosemodul nutzt zwei sich ergänzende Ansätze:
- Statistisches Modell: Maschinelles Lernen basierende Vorhersagen, trainiert mit historischen Ertrags- und Umweltdaten
- Biophysikalisches Modell: Phänologiegetriebene Prognose unter Verwendung der Assimilation des Blattflächenindex
Die Daten werden alle 14 Tage aktualisiert, um die Vorhersagen kontinuierlich zu verfeinern und unter optimalen Bedingungen eine Genauigkeit von bis zu 95 % zu erreichen. Dieser Dual-Model-Ansatz unterstützt Entscheidungen auf Feldebene, Risikoabschätzungen und langfristige landwirtschaftliche Planung.
Hauptfunktionen
Statistische und biophysikalische Ansätze für präzise Ertragsprognosen
Ertragsprognosen bis zu 3 Monate im Voraus mit 14-tägigen Modellkalibrierungszyklen
Satellitenbasierte Indizes einschließlich NDVI, MSAVI, RECI, NDMI und mehr
14-tägige hyperlokale Vorhersagen und umfassende historische Wetterdaten
Variable Rate Application-Karten, die Satelliten- und Maschinendaten kombinieren
Feldaktivitätsprotokolle, Scout-Aufgaben und Mehrbenutzer-Teamverwaltung
Voller API-Zugang für Agrartechnologie-Integration und individuelle Anwendungen
Export von Karten in TIFF-, SHP- und anderen Formaten zur externen Analyse
Zugriff auf die Plattform
Erste Schritte
Registrieren Sie sich für EOSDA Crop Monitoring und wählen Sie Ihren Abonnement-Tarif (Essential, Professional oder Enterprise).
Ziehen Sie Feldgrenzen direkt auf der Kartenoberfläche oder laden Sie vorhandene Feldgrenzdateien hoch, um mit der Überwachung zu beginnen.
Betrachten Sie Vegetationsindizes, Wasserstress, Kulturklassifikation und Wachstumsstadien basierend auf BBCH-Phänologieskalen, um Feldarbeiten zu planen.
Aktivieren Sie das Ertragsprognose-Add-on und geben Sie Aussaattermine, Kulturarten und historische Ertragsdaten ein, um die Modelle für genaue Vorhersagen zu kalibrieren.
Exportieren Sie Karten im TIFF- oder SHP-Format, erstellen Sie VRA-Zonenkarten oder integrieren Sie die Plattform über die Entwickler-API in Ihre Systeme.
Technische Spezifikationen
| Unterstützte Kulturen | Über 100 Kulturarten im Ertragsprognosemodell |
| Prognosegenauigkeit | Bis zu ca. 95 % unter optimalen Datenbedingungen |
| Prognosezeitraum | Bis zu 3 Monate im Voraus |
| Datenaktualisierung | Alle 14 Tage zur Modellkalibrierung |
| Satellitendatenquellen | Sentinel-2 (10 m Auflösung), PlanetScope (3 m Auflösung) und weitere |
| Vegetationsindizes | NDVI, MSAVI, RECI, NDMI und weitere Indizes |
| Wettervorhersage | 14-tägige hyperlokale Vorhersagen mit historischen Analysen |
| Exportformate | TIFF, SHP und weitere gängige GIS-Formate |
| API-Zugang | Verfügbar für Satellitenbilder, Vegetationsindizes, Wetterdaten und Feldzonierung |
| Infrastruktur | Cloudbasierte Plattform, die Internetverbindung erfordert |
Wichtige Hinweise
- Die Genauigkeit hängt von der Datenqualität ab, einschließlich historischer Ertragsaufzeichnungen, Bodendaten und phänologischer Eingaben
- Der Prognosezeitraum ist auf etwa 3 Monate begrenzt, was es weniger geeignet für sehr langfristige Vorhersagen macht
- Erfordert Internetzugang; Offline-Funktionalität ist aufgrund der cloudbasierten Architektur eingeschränkt
- Die Kalibrierung des biophysikalischen Modells erfordert Nutzereingaben zu Aussaatterminen, Kulturarten und weiteren phänologischen Parametern
- Nicht geeignet für landwirtschaftliche Betriebe ohne Internetverbindung oder im Offline-Betrieb
Häufig gestellte Fragen
EOSDA Crop Monitoring unterstützt die Ertragsprognose für über 100 Kulturarten und deckt die meisten wichtigen Agrarrohstoffe und regionale Kulturen ab.
Die Prognosegenauigkeit kann unter optimalen Bedingungen bis zu etwa 95 % erreichen, abhängig von der Datenqualität, historischen Ertragsaufzeichnungen und korrekter Modellkalibrierung.
Die Modelleingaben werden alle 14 Tage aktualisiert, was eine kontinuierliche Neukalibrierung und Verfeinerung der Ertragsprognosen während der Vegetationsperiode ermöglicht.
Ja. EOSDA bietet eine umfassende API, die die Integration in individuelle Anwendungen und Agrartechnologie-Plattformen ermöglicht und Zugriff auf Satellitenbilder, Vegetationsindizes, Wetterdaten, Feldzonierung und mehr bietet.
Für das statistische Modell verbessern historische Ertragsdaten die Genauigkeit, sind aber nicht immer zwingend erforderlich. Für das biophysikalische Modell müssen Sie Kulturart, Aussaattermine und weitere phänologische Eingaben bereitstellen, um die Prognosepräzision zu maximieren.
Taranis Ag Intelligence
| Entwickler | Taranis Inc. |
| Plattform | Webbasierte Plattform mit Luftbildaufnahme per Drohne, Flugzeug und Satellit |
| Globale Abdeckung | Weltweit tätig mit Kunden in den Vereinigten Staaten, Europa, Brasilien und darüber hinaus |
| Preismodell | Bezahlter abonnementbasierter Dienst; kein öffentliches Gratisangebot verfügbar |
Überblick
Taranis Ag Intelligence ist eine Präzisionslandwirtschaftsplattform, die ultrahochauflösende Luftbilder mit generativer KI kombiniert, um eine Blatt-für-Blatt-Pflanzenanalyse zu liefern. Das System erkennt frühe Anzeichen von Schädlingen, Krankheiten, Nährstoffmangel und Unkrautdruck, sodass Landwirte und Agronomen proaktiv reagieren können. Durch die Integration der generativen KI-Engine Ag Assistant mit umfangreichen Bilddaten unterstützt Taranis Ertragsprognosen und datenbasierte Entscheidungen zur Optimierung des Betriebsmitteleinsatzes und zur Steigerung der Produktivität.
Funktionsweise
Taranis setzt eine Flotte niedrig fliegender Fluggeräte (Drohnen und Flugzeuge) ein, um Bilder mit submillimetergenauer Auflösung – etwa 0,3 mm pro Pixel – über Anbauflächen aufzunehmen. Die KI-Plattform analysiert hunderte Millionen Datenpunkte, um Pflanzenstressfaktoren wie Insekten, Krankheiten, Unkraut und Nährstoffmängel zu erkennen. Die generative KI-Engine Ag Assistant verknüpft diese Blatt-für-Blatt-Daten mit Wetterdaten, agronomischer Forschung und Pflanzenschutzinformationen, um präzise, feldspezifische Einblicke und Empfehlungen zu generieren. Kürzliche Erweiterungen umfassen fortschrittliche Ertragsprognosealgorithmen, die die zukünftige Pflanzenleistung basierend auf erkannten Feldgesundheitsrisiken vorhersagen.
Hauptfunktionen
Blatt-für-Blatt-Analyse durch Drohnen- und Flugzeugaufnahmen mit 0,3 mm pro Pixel Auflösung
Automatische Identifikation von Schädlingen, Krankheiten, Nährstoffmangel, Unkrautdruck und Bestandszählungen
Generative KI, die maßgeschneiderte agronomische Empfehlungen und Scouting-Berichte liefert
Fortschrittliche Algorithmen prognostizieren die Pflanzenleistung basierend auf Blatt-für-Blatt-KI-Erkenntnissen
Ganzjährige Datenerfassung und umfassende Überwachung für großflächige Betriebe
Zugriff auf Taranis
Erste Schritte
Registrieren Sie sich bei Taranis über deren Website und wählen Sie den passenden Serviceplan für Ihren Betrieb aus.
Stellen Sie Feldkarten bereit oder koordinieren Sie mit Taranis die Terminierung der Luftbildaufnahmen für Ihre Felder.
Taranis fliegt Ihre Felder in geplanten Intervallen mit Drohnen oder Flugzeugen an, um hochauflösende Bilder aufzunehmen.
Die Bilder werden mit KI-Algorithmen verarbeitet, um Bedrohungen zu erkennen und umsetzbare Erkenntnisse zu generieren.
Greifen Sie auf die generierten agronomischen Berichte über Ag Assistant zu, einschließlich Empfehlungen und Ertragsprognosen.
Integrieren Sie die Erkenntnisse in Ihre Betriebsführung, einschließlich Betriebsmittelanwendung, Scouting-Zeitplänen und Pflanzenschutzstrategien.
Wichtige Hinweise
- Erfordert physische Luftflüge (Drohnen oder Flugzeuge), was regionalen Zugang einschränken oder Betriebskosten erhöhen kann
- Verarbeitet große Datenmengen; submillimetergenaue Bilder erfordern robuste Infrastruktur und technisches Know-how
- Datenschutz und -sicherheit müssen bei hochauflösenden Feldbildern sorgfältig gewährleistet sein
- Optimiert für Berater, Agrarhändler und größere Betriebe; kleinere Höfe haben möglicherweise eingeschränkten direkten Zugang
- Ertragsprognosen basieren auf KI und können je nach Bildqualität und Dateninput variieren
- Einige KI-generierte Empfehlungen erfordern vor der Umsetzung manuelle Prüfung durch Agronomen
- Konstanter Luftbildzugang ist nicht in allen Regionen oder Wetterlagen gewährleistet
Häufig gestellte Fragen
Taranis verwendet KI-gestützte Ertragsprognosealgorithmen, die in Ag Assistant integriert sind und Blatt-für-Blatt-Bilddaten mit agronomischen Informationen, Wetterdaten und Feldstressindikatoren kombinieren, um die zukünftige Pflanzenleistung vorherzusagen.
Die Luftbilder von Taranis erreichen eine Auflösung von etwa 0,3 mm pro Pixel, was eine extrem detaillierte Blatt-für-Blatt-Pflanzenanalyse und frühzeitige Erkennung von Stressfaktoren ermöglicht.
Die Plattform ist für Berater, Agrarhändler und größere Betriebe optimiert. Kleinere Betriebe können Taranis über Partnerschaften oder Genossenschaften nutzen, der direkte Zugang hängt jedoch vom Serviceplan und der Betriebsgröße ab.
Ag Assistant ist eine generative KI-Engine, die Feldbilder, agronomische Daten, Forschungsergebnisse und Wetterinformationen verarbeitet, um maßgeschneiderte Agronomieberichte und feldspezifische Empfehlungen zu erstellen.
Ja. Durch die Analyse hochauflösender Blatt-für-Blatt-Bilder erkennt Taranis frühe Anzeichen von Schädlingsbefall, Krankheiten, Nährstoffmangel und Unkrautdruck, sodass proaktive Maßnahmen ergriffen werden können, bevor erheblicher Pflanzenschaden entsteht.
Climate FieldView (Bayer)
| Entwickler | Bayer (The Climate Corporation) |
| Unterstützte Plattformen |
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| Verfügbarkeit | Über 20 Länder, darunter USA, Brasilien, Kanada, Europa, Südafrika, Australien und Türkei |
| Preismodell | Basic (kostenlos) mit eingeschränkten Funktionen; kostenpflichtige Stufen umfassen Prime, Plus und Premium für erweiterte Analysen |
Überblick
Climate FieldView von Bayer ist eine KI-gesteuerte digitale Landwirtschaftsplattform, die agronomische, Maschinen-, Wetter- und Satellitendaten in einem intelligenten System vereint. Durch die Verarbeitung von Milliarden Datenpunkten und über 250 hochauflösenden Datenschichten hilft sie Landwirten, umsetzbare Felddaten zu gewinnen, Ernteerträge vorherzusagen, Betriebsmittel zu optimieren und datenbasierte Entscheidungen zur Maximierung der Kapitalrendite zu treffen.
Funktionsweise
Climate FieldView sammelt Daten von Traktoren, Sämaschinen, Mähdreschern, Sensoren, Wetterstationen und Satellitenbildern in einer zentralen cloudbasierten Plattform. Die maschinellen Lernmodelle analysieren diese mehrschichtigen Daten, um Ertragsprognosen zu erstellen, die Pflanzengesundheit zu bewerten und agronomische Empfehlungen zu geben. Durch die Integration mit externen Systemen via APIs (wie CLAAS Telematik) und die Synchronisation von Maschinendaten über FieldView Drive bietet die Plattform umfassende Betriebsübersicht und vorausschauende Einblicke für Aussaat-, Pflanzenschutz- und Ernteentscheidungen.
Hauptfunktionen
Maschinelle Lernmodelle nutzen historische Daten, Wettermuster und Satellitenbilder, um den Ernteertrag präzise vorherzusagen.
Satellitengestützte Karten zeigen Pflanzenstress, Biomasse und Feldzustände nahezu in Echtzeit für frühzeitige Maßnahmen.
Verbindet sich mit Traktoren, Mähdreschern und Geräten, um agronomische und Ertragsdaten automatisch zu synchronisieren.
Beobachten Sie Felder, erstellen Sie Ertragsanalysen nach der Ernte und exportieren Sie Daten als PDF- oder CSV-Dateien.
Unterstützt Integrationen von Drittanbietern (CLAAS API, Combyne) und Verknüpfungen mit Getreidemanagement-Plattformen.
Greifen Sie von jedem Gerät über die Webplattform oder die iOS-Mobile-App auf Felddaten und Einblicke zu.
Download oder Zugriff
Erste Schritte
Erstellen Sie ein Konto auf der Climate FieldView-Website und wählen Sie entweder den kostenlosen Basic-Plan oder eine kostenpflichtige Stufe (Prime, Plus, Premium) entsprechend Ihren Anforderungen.
Stecken Sie die FieldView Drive-Hardware in den Diagnoseanschluss Ihrer Maschine, um Maschinendaten in Ihr Konto zu streamen.
Importieren Sie historische Daten über den Data Inbox oder synchronisieren Sie automatisch über verbundene Maschinen, APIs oder Wetterstationen.
Nutzen Sie die Web- oder Mobile-App, um Satellitenkarten anzusehen, Stresszonen zu identifizieren und Pflanzenzustände während der Saison zu überwachen.
Nach der Ernte verwenden Sie die Werkzeuge für Ertragsanalyse und Feldregion-Berichte, um die Leistung zu bewerten und KI-gestützte Prognosen für die nächste Saison zu erhalten.
Exportieren Sie umfassende Berichte als PDF oder CSV, um sie mit Agronomen, Beratern oder Geschäftspartnern zu teilen.
Wichtige Hinweise
- Die vollständige Nutzung der Plattform erfordert in der Regel kompatible Hardware (FieldView Drive) und Maschinenkonnektivität
- Die Genauigkeit der Ertragsprognose hängt von der Qualität und Vollständigkeit der Eingabedaten (Maschinendaten, Satellitenbilder, Wetter) ab
- Einige erweiterte Integrationen und Funktionen sind möglicherweise nicht in allen Regionen verfügbar
- Die Verwaltung und Interpretation großer Datenmengen erfordert digitale Kompetenz und Zeitaufwand von Landwirten
Häufig gestellte Fragen
Climate FieldView verwendet fortschrittliche Algorithmen des maschinellen Lernens, um historische Felddaten, Echtzeit-Wetterdaten, Satellitenbilder und maschinell erzeugte agronomische Daten zu analysieren. Diese mehrschichtige Analyse erzeugt genaue Ertragsprognosen, die Ihnen helfen, Ihre landwirtschaftlichen Abläufe zu planen und zu optimieren.
Ja, der Basic-Plan ist komplett kostenlos und enthält wesentliche Funktionen wie Datenspeicherung, Feldvisualisierung und Daten-Upload. Kostenpflichtige Stufen (Prime, Plus, Premium) schalten erweiterte Analysen, prädiktive Modelle und Premium-Support frei.
Absolut. Sie können Ihre Maschinen mit der FieldView Drive-Hardware oder über API-Integrationen (wie CLAAS Telematik) verbinden. So werden Feldarbeitsdaten, Ertragsinformationen und Maschinendiagnosen automatisch mit Ihrem FieldView-Konto synchronisiert.
Climate FieldView ist in über 20 Ländern weltweit verfügbar, darunter die Vereinigten Staaten, Brasilien, Kanada, europäische Länder, Südafrika, Australien und die Türkei. Verfügbarkeit und Funktionsumfang können je nach Region variieren.
Nach der Ernte verwenden Sie die Funktionen Feldregion-Berichte und Ertragsanalyse, um Felddaten zur Leistung zu überprüfen. Sie können detaillierte Berichte exportieren, die Ertragsverteilung, Analyse der Betriebsmittelwirkung und KI-generierte Empfehlungen zur Optimierung der Strategie für die nächste Saison zeigen.
AGRIVISION AI
| Entwickler | AgriVision AI Tech (Nutriyo Agro Foods Pvt Ltd) |
| Unterstützte Plattformen |
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| Sprachunterstützung | Mehrere regionale Sprachen mit Sprachunterstützung; optimiert für indische Landwirte |
| Preismodell | Freemium-/Bezahlmodell; Kernfunktionen für Beratung und Überwachung sind Teil des kommerziellen Angebots |
Überblick
AgriVision AI ist eine intelligente Agrartechnologie-Plattform, die künstliche Intelligenz, Computer Vision und Sprachtechnologie nutzt, um Echtzeit-Einblicke in Pflanzen, Ertragsprognosen und Schädlings-/Krankheitsberatung zu liefern. Speziell für Landwirte und Farmer Producer Organizations (FPOs) entwickelt, kombiniert sie bildbasierte Diagnostik mit Umweltdaten und prädiktiven Analysen, um die Produktivität zu steigern und bessere Anbauentscheidungen zu unterstützen.
Funktionsweise
AgriVision AI demokratisiert den Zugang zu KI-gesteuerter agronomischer Intelligenz über eine einfache mobile Benutzeroberfläche. Landwirte fotografieren ihre Pflanzen, die von maschinellen Lernmodellen analysiert werden, um Krankheiten, Schädlinge und Nährstoffmängel zu erkennen. Diese Erkenntnisse werden durch prädiktive Ertragsmodelle ergänzt, die IoT-Sensoren, Umweltüberwachung und Eingaben der Landwirte nutzen. Die Plattform bietet sprachbasierte Beratung in lokalen Sprachen, was sie auch für Landwirte mit eingeschränkter Lesefähigkeit zugänglich macht. FPOs und Genossenschaften erhalten Zugriff auf Daten-Dashboards zur Überwachung aggregierter Farmleistungen und Pflanzengesundheit.
Hauptfunktionen
Erkennt Krankheiten, Schädlinge und Nährstoffstress anhand von Bildern der Handykamera für eine präzise Bewertung der Pflanzengesundheit.
Verwendet fortschrittliche KI-Modelle, um den Ertrag basierend auf Umweltdaten, Bildern und Eingaben der Landwirte vorherzusagen.
Sendet sofortige Benachrichtigungen zu Wetteränderungen, Schädlingsausbrüchen und Krankheitsrisiken, um Landwirte informiert zu halten.
Bietet Anleitungen in mehreren regionalen Sprachen mit Sprachein- und -ausgabe, auch im Offline-Modus.
Aggregierte Einblicke und Entscheidungsunterstützung für Farmer Producer Organizations und Genossenschaften.
Funktioniert ohne Internetverbindung; synchronisiert Daten bei wiederhergestellter Verbindung für unterbrechungsfreien Zugriff.
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Erste Schritte
Melden Sie sich für AgriVision AI über die Website oder die mobile App mit Ihrer Telefonnummer oder E-Mail-Adresse an.
Geben Sie Ihre Farminformationen, Pflanzentyp und Aussaattermine ein, um Ihr Anbauprofil zu erstellen.
Nutzen Sie die Kamera Ihres Telefons, um Blätter der Pflanzen zu fotografieren und für die KI-Analyse in die App hochzuladen.
Erhalten Sie personalisierte Empfehlungen zu Schädlings-, Krankheits- und Nährstoffbehandlungen per Text oder Sprache in Ihrer lokalen Sprache.
Bleiben Sie mit Wetterwarnungen und Benachrichtigungen zu Schädlings-/Krankheitsrisiken über das Warnsystem der App auf dem Laufenden.
Nutzen Sie die Ertragsprognosefunktion, um die zukünftige Produktion abzuschätzen und entsprechend zu planen.
Farmer Producer Organizations können über das Web-Dashboard aggregierte Farmdaten und kollektive Einblicke einsehen.
Wichtige Hinweise
Häufig gestellte Fragen
AgriVision AI verwendet fortschrittliche maschinelle Lernmodelle, die Bildanalysen Ihrer Pflanzen, Umweltsensordaten (Wetter, Bodenbedingungen) und Eingaben der Landwirte kombinieren, um genaue Ertragsprognosen zu erstellen.
Ja, AgriVision AI unterstützt den Offline-Betrieb. Sie können Kernfunktionen ohne Internet nutzen; jedoch erfordern Beratungsupdates und Datensynchronisation eine periodische Verbindung.
Die Plattform unterstützt Sprachein- und -ausgabe in mehreren regionalen Sprachen, was sie für Landwirte in verschiedenen Sprachregionen Indiens zugänglich macht.
Absolut. AgriVision AI ist speziell für Kleinbauern und FPOs konzipiert, mit einer einfachen mobilen Benutzeroberfläche, lokalisierter Sprachunterstützung und erschwinglichen Preismodellen.
Ja, die App sendet Echtzeit-Warnungen zu Schädlingsrisiken, Krankheitsausbrüchen und ungünstigen Wetterbedingungen, damit Sie schnell vorbeugende Maßnahmen ergreifen können.
CropX
| Entwickler | CropX Technologies, Inc. |
| Unterstützte Plattformen |
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| Weltweite Verfügbarkeit | Aktiv in über 70 Ländern weltweit |
| Preismodell | Bezahltes Abonnement — erfordert Hardware-Investition (Sensoren) plus laufende Plattformgebühren |
Überblick
CropX ist eine KI-gestützte Präzisionslandwirtschaftsplattform, die Bodensensordaten, maschinelles Lernen, Wetterinformationen und Satellitenbilder kombiniert, um Bewässerung, Düngung und Pflanzenmanagement zu optimieren. Durch die Integration von Echtzeit-Felddaten mit prädiktiver Analyse hilft CropX Landwirten, Erträge zu maximieren, Betriebsmittelverschwendung zu reduzieren und Ressourceneffizienz im großen Maßstab zu verbessern.
Funktionsweise
CropX setzt ein Netzwerk von Bodensensoren ein, die kontinuierlich Feuchtigkeit, Temperatur und elektrische Leitfähigkeit in verschiedenen Tiefen messen. Diese Echtzeit-Sensordaten werden in die Cloud-Plattform von CropX eingespeist, wo KI-Algorithmen sie mit lokalen Wetterdaten, Topografie, Satellitenbildern und Maschinendaten kombinieren, um umsetzbare agronomische Erkenntnisse zu generieren. Das System verwendet validierte Pflanzenmodelle, um Pflanzendruck vorherzusagen, Krankheitsrisiken zu prognostizieren und die Wassereffizienz zu berechnen.
Eine dokumentierte Feldstudie zeigte eine Ertragssteigerung von 22 % durch CropX-gesteuerte Bewässerung, indem Wasserstress vermieden und der Bodenwasserbedarf präzise angepasst wurde.
Hauptfunktionen
Sensoren im Feld überwachen Feuchtigkeit, Temperatur und elektrische Leitfähigkeit in mehreren Tiefen für kontinuierliche Felddaten.
Maschinelle Lernmodelle integrieren Boden-, Wetter-, Satelliten- und Maschinendaten, um Bewässerungs- und Düngungsentscheidungen zu steuern.
Erstellen Sie Ausbringungskarten für Saat, Dünger und Bewässerung, die an Feldvariabilität und Bodenbedingungen angepasst sind.
Optimieren Sie Bewässerungsskripte basierend auf Bodenfeuchtezonen, um Wasserverbrauch und Pflanzenleistung zu maximieren.
Importieren Sie Maschinendaten im ISO-XML-, CSV-, SHP- und TIFF-Format für umfassende Feldanalysen.
Verfolgen Sie Wassereinsparungen, Stickstoffauswaschung und Betriebsmittelverbrauch zur Unterstützung effizienter und nachhaltiger Landwirtschaft.
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Erste Schritte
Setzen Sie CropX-Sensoren in Ihrem Feld in den vorgesehenen Tiefen (typischerweise 20 cm und 46 cm) ein, um Echtzeit-Bodendaten zu erfassen.
Richten Sie die Datenübertragung über 4G, Bluetooth oder Satellitenverbindung ein, um einen kontinuierlichen Datenfluss zur Cloud-Plattform sicherzustellen.
Verwenden Sie die CropX-App oder das Web-Dashboard, um Feldgrenzen zu definieren und zusätzliche Datenquellen wie Wetterstationen und Topografiekarten zu verbinden.
Laden Sie Ertragskarten, Maschinendaten und Ausbringungsdateien im ISO-XML-, CSV-, SHP- oder TIFF-Format hoch für umfassende Feldanalysen.
Nutzen Sie das VRA-Tool, um variable Ausbringungskarten für Saat, Dünger und Bewässerung zu erstellen, die auf die spezifischen Bedingungen Ihres Feldes zugeschnitten sind.
Exportieren Sie VRI-Skripte an Ihren Bewässerungscontroller oder Pivot-System oder passen Sie die Bewässerung manuell anhand der CropX-Empfehlungen an.
Verfolgen Sie Echtzeit-Sensordaten, Satelliten-Vegetationsindizes und vorausschauende Krankheitswarnungen auf dem intuitiven Dashboard.
Analysieren Sie nach der Ernte Ertragsdaten und Feldberichte, um die Wirksamkeit der Ausbringung zu bewerten und Strategien für kommende Saisons zu optimieren.
Wichtige Hinweise
- Laufende Abonnementgebühren erforderlich, um vollen Zugriff auf Plattformanalysen und Funktionen zu erhalten
- Konnektivitätsabhängigkeit: 4G-, Bluetooth- oder Satellitenverbindung notwendig für zuverlässige Datenübertragung
- Lernkurve: Die Interpretation KI-gestützter Erkenntnisse kann technisches Wissen oder agronomische Expertise erfordern
- Kompatibilität beim Export von Ausbringungsdaten variiert je nach Hersteller — nicht alle Landmaschinenmarken werden vollständig unterstützt
Häufig gestellte Fragen
In dokumentierten Feldversuchen erreichte die CropX-gesteuerte Bewässerung eine Ertragssteigerung von 22 %, indem Wasserstress vermieden und der Bodenwasserbedarf präzise an den Pflanzenbedarf angepasst wurde.
CropX setzt kapazitive Bodensensoren ein, die den volumetrischen Wassergehalt (Feuchtigkeit), Bodentemperatur und elektrische Leitfähigkeit (EC) in mehreren Tiefen messen, um eine umfassende Bodenprofilierung zu ermöglichen.
Ja — CropX unterstützt den Datenimport von Landmaschinen über verschiedene Dateiformate wie ISO-XML, CSV, SHP und TIFF, was eine nahtlose Integration mit den meisten modernen Maschinensystemen ermöglicht.
VRA (Variable Rate Application) ermöglicht es Landwirten, Betriebsmittel in unterschiedlichen Mengen über ein Feld verteilt auszubringen, basierend auf Boden- und Pflanzenvariabilität. CropX erstellt Ausbringungskarten für Saat, Dünger und Bewässerung, die feldspezifische Bedingungen berücksichtigen und so die Effizienz der Betriebsmittel und das Ertragspotenzial optimieren.
Ja — Das Variable Rate Irrigation (VRI)-Tool von CropX optimiert Bewässerungsskripte basierend auf Echtzeit-Bodenfeuchtedaten und Feldzonen, wodurch Wasserverluste erheblich reduziert und gleichzeitig eine optimale Pflanzenbewässerung und -leistung gewährleistet werden.
OneSoil
Anwendungsinformationen
| Entwickler | OneSoil (OneSoil Inc.) |
| Unterstützte Plattformen |
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| Sprachunterstützung | Weltweit verfügbar mit mehrsprachiger Web-App-Unterstützung in vielen Regionen. |
| Preismodell | Freemium — Basisfeldüberwachung ist kostenlos; erweiterte Werkzeuge wie VRA-Kartenerstellung und Bodenprobenentnahme erfordern ein OneSoil Pro-Abonnement. |
Allgemeiner Überblick
OneSoil ist eine KI-gesteuerte Präzisionslandwirtschaftsplattform, die Landwirten hilft, den Zustand der Pflanzen zu überwachen, Produktivitätszonen zu analysieren und Erträge mit Hilfe von Satellitenbildern und maschinellem Lernen vorherzusagen. Sie ermöglicht es Landwirten, datenbasierte Entscheidungen zu treffen, indem NDVI-Trends, Wettervorhersagen und Ertragsdaten integriert werden. Mit kostenlosen und Pro-Stufen unterstützt OneSoil Applikationen mit variabler Dosierung (VRA), Fruchtfolgeplanung und Ertragsanalysen — zur Maximierung der Erträge und Minimierung von Verschwendung.
Funktionsweise
OneSoil nutzt Copernicus Sentinel-1- und Sentinel-2-Satellitenbilder, um NDVI-Karten (Normalized Difference Vegetation Index) zu erstellen und Wachstumsstadien der Pflanzen zu erkennen. Es verarbeitet historische NDVI-Daten (bis zu 6 Jahre), um Produktivitätszonen zu erstellen, die Teilflächen mit konstantem Ertragspotenzial darstellen. Diese Zonen ermöglichen es Nutzern, Aussaat, Düngung oder Spritzung mit variabler Dosierung über anpassbare Vorgabekarten durchzuführen.
Nach der Ernte können Landwirte Ertragskarten von ihrem Mähdrescher hochladen, um die Leistung zu analysieren, mit Produktivitätszonen zu vergleichen und die Effektivität der VRA-Strategien zu bewerten. OneSoil bietet außerdem Fruchtfolgeplanung und Wettervorhersagen (Niederschlag, Wachstumsgradtage) zur Unterstützung agronomischer Entscheidungen über die Zeit.
Hauptfunktionen
Echtzeit-Überwachung des Pflanzenzustands mit Sentinel-2-Satellitenbildern zur genauen Erkennung der Wachstumsstadien.
Analyse historischer NDVI-Daten zur Erstellung von Ertragspotenzialzonen basierend auf Höhenlage und Bodenhelligkeitsmustern.
Erstellung anpassbarer Vorgabekarten für Aussaat, Düngung und Spritzung basierend auf Produktivitätszonen.
Import von Mähdrescher-Ertragskarten und Vergleich der Leistung mit VRA-Vorgaben und NDVI-Zonen.
Automatisierte Planung für kommende Vegetationsperioden basierend auf umfassender Feldhistorie und bewährten Praktiken.
7-Tage-Vorhersagen, kumulierte Niederschlagsverfolgung und Wachstumsgradtage für fundierte Entscheidungen.
Download oder Zugriff
Erste Schritte Anleitung
Erstellen Sie ein Konto über die OneSoil-Web-App oder laden Sie die mobile App für iOS oder Android herunter.
Zeichnen oder importieren Sie Feldgrenzen direkt in der interaktiven Kartenoberfläche.
Erlauben Sie OneSoil, Satellitendaten (NDVI, Höhenlage, Bodenhelligkeit) zu verarbeiten, um Produktivitätszonen zu erstellen.
Wählen Sie „VRA-Karte erstellen“, wählen Sie den Zonentyp (historisch oder NDVI), legen Sie Zonen und Dosierungswerte fest und exportieren Sie Ihre Vorgabekarte.
Laden Sie nach der Ernte Ertragskartendateien von Ihrem Mähdrescher hoch, ordnen Sie Attribute (Ertrag, Einheiten, Zeitstempel) zu und erstellen Sie Ertragsberichte.
Vergleichen Sie Ertragskarten mit Produktivitätszonen oder VRA-Vorgaben, um Leistung und ROI zu bewerten.
Nutzen Sie das Fruchtfolge-Tool, um Pflanzpläne für kommende Vegetationsperioden zu dokumentieren und vorherzusagen.
Wichtige Hinweise & Einschränkungen
- Die Genauigkeit der Ertragsprognose verbessert sich mit hochgeladenen Ertragsdaten; ohne diese sind Vorhersagen weniger präzise.
- Satellitenbilder sind von der Bewölkung abhängig; NDVI-Datenupdates können gelegentlich verzögert sein.
- Der Export von Vorgabekarten erfordert möglicherweise Kompatibilität mit spezifischen Maschinen und Dateiformaten.
Häufig gestellte Fragen
Ja. OneSoil analysiert NDVI-Trends, Produktivitätszonen und hochgeladene Ertragsdaten, um Erträge genau vorherzusagen und die Feldleistung zu bewerten.
OneSoil Pro schaltet erweiterte Präzisionslandwirtschaftswerkzeuge frei, darunter VRA-Kartenerstellung, Bodenprobennahmekarten, Kontrollstreifenversuche und detaillierte Ertragszonenanalysen — Funktionen, die in der kostenlosen Version nicht verfügbar sind.
In der Pro-Version navigieren Sie zu „VRA-Karte erstellen“, wählen Ihren Vorgabetyp (Produktivitätszonen oder NDVI), konfigurieren Ihre Kulturpflanze und Applikationsraten und exportieren dann die Karte an Ihre Maschine.
Ja, grundlegende Feldüberwachungsfunktionen sind kostenlos. Erweiterte Präzisionslandwirtschaftswerkzeuge wie VRA-Kartenerstellung und Kontrollversuche erfordern ein Pro-Abonnement.
OneSoil nutzt Copernicus Sentinel-1- und Sentinel-2-Satellitenbilder, die mit KI-Algorithmen verarbeitet werden, um NDVI-Metriken und weitere Erkenntnisse für die Präzisionslandwirtschaft zu gewinnen.
Wichtige Erkenntnisse
- KI kombiniert Satellitenbilder, Wetterdaten, Bodensensoren und historische Aufzeichnungen für eine umfassende Pflanzenanalyse
- Maschinelle Lernalgorithmen – von baumbasierten Ensembles bis zu neuronalen Netzen – liefern präzise Ertragsprognosen
- Hybride Ansätze und Transferlernen maximieren die Genauigkeit auch in datenarmen Regionen
- Globale Anwendungen umfassen Kenia, die USA, Europa und Argentinien mit nachgewiesenen Ergebnissen
- Kommerzielle Plattformen machen KI-Prognosen nun Landwirten und Entscheidungsträgern weltweit zugänglich
- KI-gestützte Ertragsvorhersage optimiert das Pflanzenmanagement und stärkt die Ernährungssicherheit
Fazit: Die Vorhersage von Ernteerträgen mit KI wird in allen Regionen und für alle Kulturen zunehmend zur praktischen Realität. Durch die Kombination globaler Satellitenbilder, lokaler Sensoren und Klimadaten mit leistungsstarken ML-Algorithmen können Analysten Ernten Wochen oder sogar Monate vor der Ernte prognostizieren. Dies befähigt Landwirte und Regierungen, Aussaat und Verteilung effizienter zu planen und so eine nachhaltige Ernährung einer wachsenden Weltbevölkerung zu unterstützen.
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