Die moderne Landwirtschaft in Deutschland basiert zunehmend auf datenbasierten Entscheidungsprozessen. Bodenvariabilität, klimatische Unsicherheiten und Effizienzanforderungen erfordern präzisere Methoden als reine Feldbeobachtungen. Die Integration von Remote Sensing (RS) und Geographischen Informationssystemen (GIS) schafft eine analytische Grundlage zur räumlichen und multitemporalen Bewertung von Pflanzenzustand und Ertragspotenzial.

Dieser Beitrag behandelt drei zentrale Aspekte:
– Monitoring der Pflanzengesundheit auf Basis spektraler Daten
– Ertragsschätzung durch räumliche Modellierung
– Praktische Umsetzung mittels Satelliten- und Luftbildanalyse

Pflanzengesundheit im Monitoring

Satellitendaten wie Sentinel-2 sowie hochauflösende Luftbilder liefern spektrale Informationen, die in Vegetationsindizes wie NDVI, NDRE und EVI überführt werden. Diese ermöglichen die Analyse von Vitalität, Stickstoffreaktion und frühem Stress.

In Niedersachsen zeigt Winterweizen häufig Wachstumsunterschiede aufgrund variierender Stickstoffverfügbarkeit. Red-Edge-Analysen identifizieren Zonen mit reduzierter Vitalität frühzeitig. Im Rapsanbau in Brandenburg unterstützt die Kombination aus Vegetationsindizes und Oberflächentemperaturdaten die Bewertung von Frühjahrs-Trockenheitsrisiken.

Räumliche Ertragsschätzung

Durch die Kombination multitemporaler Vegetationsindizes, agroklimatischer Variablen und historischer Ertragsdaten lassen sich Regressions- oder Machine-Learning-Modelle zur Prognose des Ertragspotenzials entwickeln. Frühzeitige Prognosen unterstützen Logistik- und Risikoplanung.

Implementierung und Technische Unterstützung

Wir bieten Satellitenbildverarbeitung, hochauflösende Luftbildanalyse sowie UAV-gestützte Datenerfassung für präzisionslandwirtschaftliche Anwendungen. Unser strukturierter Workflow umfasst Datenerfassung, Modellierung und Feldvalidierung zur Sicherstellung belastbarer Analyseergebnisse.