Eine Drohne fliegt über ein Feld, während ein Traktor einen Feldweg entlangfährt.
Machbarkeitsstudie: Einsatz von Fernerkundungsdaten in der digitalen Landwirtschaft

Die moderne Landwirtschaft steht an der Schnittstelle zwischen traditioneller Bewirtschaftung und hochmoderner Digitalisierung. Durch die Verfügbarkeit kostenloser Fernerkundungsdaten (z. B. via Copernicus) stehen Landwirten enorme Informationsmengen zur Verfügung. Die Herausforderung besteht jedoch darin, diese Rohdaten in handfeste, wertschöpfende Informationen zu transformieren.

Im Auftrag des Landesamt für Umwelt, Landwirtschaft und Geologie (LfULG) hat PIKOBYTES eine umfassende Machbarkeitsstudie durchgeführt, um die praktischen Einsatzmöglichkeiten dieser Daten zu evaluieren. Im Fokus standen zwei zentrale Anwendungsfelder: die Optimierung von Düngestrategien zur Ressourceneffizienz und die Verbesserung der Ertragsprognosen zur besseren Planungssicherheit. Die Studie analysiert eine Vielzahl verschiedener wissenschaftlicher Publikationen zum Einsatz von fernerkundlichen Produkten in der Landwirtschaft und zeigt auf, wie eine datengestützte Entscheidungsunterstützung für Landwirte realisiert werden kann.

Projektinhalte

In dieser wissenschaftlichen Machbarkeitsstudie evaluierte und dokumentierte das Team von PIKOBYTES systematisch über 20 verschiedene Indikatoren und Datenprodukte, um deren konkrete Eignung für die landwirtschaftliche Praxis zu bestimmen. Das Spektrum reichte dabei von klassischen Vegetationsindizes wie dem NDVI, LAI und NDWI bis hin zu hochrelevanten meteorologischen Daten und bodenspezifischen Parametern. Der methodische Ansatz zeichnete sich durch eine fundierte wissenschaftliche Tiefe aus.

Neben der präzisen Charakterisierung jedes Indikators integrierte PIKOBYTES eine umfassende Recherche einschlägiger Fachstudien, um die praktische Anwendbarkeit der Ergebnisse abzusichern. Um eine nahtlose technische Implementierung zu gewährleisten, spezifizierte PIKOBYTES zudem Prozesse für den automatisierten Datenzugriff über Schnittstellen wie den Sentinel Hub oder das Climate Data Center des Deutschen Wetterdienst. Den praktischen Nutzen dieser komplexen Datenanalyse verdeutlicht die Entwicklung eines spezialisierten Systems zur Erstellung von Dünge- und Applikationskarten, das durch die intelligente Verknüpfung von Vegetationsindizes, Fruchtarten und spezifischen Wachstumsstadien eine hochpräzise Bewirtschaftung ermöglicht.

Die Studie ist öffentlich verfügbar und findet sich in der Schriftenreihe (Heft 8/2025) des LfULG.

Technologie

Der Dauergrünlandmonitor kombiniert Fernerkundungsdaten, den FORCE DataCube und verteilte Datenverarbeitung, um die Überwachung von Grünlandflächen zu automatisieren und Behörden bei der Prüfung von Förderanträgen zu unterstützen.

Wir verwenden die folgenden Methoden und Technologien für Machbarkeitsstudie: Einsatz von Fernerkundungsdaten in der digitalen Landwirtschaft:

GIS
Systemanalyse
Räumliche Analysen
Fernerkundung
Smart Farming
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