KI-Lösungen · Use Case

Dünger und Pflanzenschutz punktgenau ausbringen

Landwirte nutzen KI-Systeme, die Drohnen- und Satellitenbilder analysieren, um Applikationskarten zu erstellen, die den gezielten und variablen Einsatz von Dünger und Pflanzenschutzmitteln steuern.

Durch KI-gestützte teilflächenspezifische Bewirtschaftung erzielen Landwirte mit 200 Hektar jährlich 30.000 Euro Mehreinnahmen und sparen zusätzlich 12.000 Euro durch 20 Prozent weniger Betriebsmittelverbrauch. Die Technologie ist aktuell bereits bei 36 Prozent der Betriebe im Einsatz.

Worum es geht

Anstatt ein Feld uniform zu behandeln, ermöglicht diese Technologie der Präzisionslandwirtschaft eine hochgranulare Bewirtschaftung. Eine KI-Plattform analysiert verschiedene Datenlayer: Satellitenbilder zeigen die Biomasse-Verteilung, Drohnenbilder erkennen Unkrautnester, und Bodensensoren messen Nährstoffgehalte. Aus diesen Informationen generiert die KI eine digitale Applikationskarte, die an die intelligente Spritze oder den Düngerstreuer des Traktors gesendet wird. Das Anbaugerät variiert dann während der Fahrt automatisch die Ausbringmenge – mehr Dünger an schwachen Stellen, weniger an starken, und Pflanzenschutzmittel nur dort, wo Unkraut wächst.

Einordnung

  • Reifegrad: Mature
  • Komplexität: Hoch
  • Technologie: Computer Vision, Maschinelles Lernen, IoT, Satellitenbildanalyse

Passende Branchen

  • Landwirtschaft
  • Lebensmittel- & Getränkeindustrie
  • Softwareentwicklung

Typische Einsatzmuster

  • Ein Landwirt lässt vor der Düngesaison Drohnenaufnahmen seines gesamten Ackers erstellen, die KI analysiert die Pflanzengesundheit auf Teilflächen und generiert eine variable Applikationskarte für die präzise Stickstoffdüngung.
  • Ein Betrieb setzt Spot-Spraying ein, wobei die KI Unkrautflächen in Echtzeit erkennt und Herbizide nur noch gezielt an den betroffenen Stellen ausbringt, statt das gesamte Feld zu behandeln.
  • Ein Landwirt kombiniert historische Ertragskarten mit aktuellen Satellitenbildern und Wetterdaten, um die optimale Aussaatstärke und Düngemenge für die kommende Saison pro Teilfläche zu prognostizieren.

Voraussetzungen

  • Die Landmaschinen müssen über ISO-XML-Schnittstellen oder vergleichbare Standards verfügen, um die KI-generierten Applikationskarten direkt auslesen und in variable Ausbringungsmengen umsetzen zu können.
  • Eine stabile Internetverbindung auf dem Feld ist notwendig, um Satellitenbilder und Sensordaten in Echtzeit zu übertragen und die Applikationskarten an die Maschinensoftware weiterzuleiten.
  • Die Bildqualität der Drohnen oder Satelliten muss ausreichend hoch sein, damit die KI zuverlässig zwischen Kulturpflanzen und Unkraut unterscheiden und die relevanten Wachstumsunterschiede identifizieren kann.

Nutzen

Für Unternehmen

  • Reduzierung des Verbrauchs von Dünger und Pflanzenschutzmitteln um bis zu 77%
  • Steigerung der Ernteerträge durch optimierte Nährstoffversorgung
  • Senkung der Betriebskosten und Erhöhung der Profitabilität
  • Verbesserung der ökologischen Nachhaltigkeit und Schonung der Böden

Für Beschäftigte

  • Datengestützte statt pauschaler Entscheidungen im Ackerbau
  • Präzisere und effizientere Durchführung von Feldarbeiten
  • Aufwertung der Rolle zum Agrar-Datenmanager und Technologeanwender
  • Besseres Verständnis für die Heterogenität der eigenen Felder

Für Privatpersonen

  • Geringere Belastung von Lebensmitteln und Umwelt durch Chemikalien
  • Förderung einer nachhaltigeren und ressourcenschonenderen Landwirtschaft
  • Sicherstellung der langfristigen Lebensmittelproduktion

Herausforderungen

Für Unternehmen

  • Hohe Investitionskosten für kompatible Landmaschinen und Softwarelizenzen
  • Benötigt eine stabile Internetverbindung für den Datentransfer auf dem Feld
  • Komplexität der verschiedenen Datenformate und Systeme
  • Datensicherheit und Hoheit über die eigenen Betriebsdaten

Für Beschäftigte

  • Erwerb digitaler Kompetenzen zur Bedienung der Software und Interpretation der Karten
  • Vertrauen in die von der KI erstellten Applikationskarten
  • Umgang mit technischen Störungen bei der Datenübertragung an die Maschine
  • Kalibrierung der Technik für eine präzise Ausbringung

Für Privatpersonen

  • Mangelnde Transparenz für Verbraucher, welche Technologien im Anbau eingesetzt werden

Wirkung

Klassische regelbasierte Software kann nicht die multivariate Komplexität verarbeiten, die für optimale teilflächenspezifische Bewirtschaftung notwendig ist. KI-Systeme analysieren gleichzeitig Bodenzusammensetzung, Feuchtigkeitsgehalt, Pflanzengesundheit, Ertragskarten, Satellitenbilder und Sensordaten und berechnen daraus für jeden einzelnen Bereich die optimale Ausbringungsmenge. Regelbasierte Systeme stießen bei dieser Datenfülle und den unzähligen Kombinationsmöglichkeiten an ihre Grenzen, während Machine-Learning-Modelle Muster erkennen, die kein Programmierer explizit definieren könnte.

Für Unternehmen

Betriebe ohne KI-gestützte Präzisionslandwirtschaft verlieren zunehmend an Wettbewerbsfähigkeit, da sie höhere Betriebsmittelkosten tragen und geringere Erträge erzielen. Während 36 Prozent der Betriebe bereits teilflächenspezifische Düngesysteme nutzen, setzen aktuell nur 9 Prozent aktiv KI ein, was für Early Adopters einen signifikanten Vorteil schafft.

Landwirtschaftliche Betriebe können durch teilflächenspezifische Bewirtschaftung Mehreinnahmen von 150 Euro pro Hektar erzielen, was bei einer Fläche von 200 Hektar insgesamt 30.000 Euro jährlich entspricht. Zusätzlich reduziert der KI-gestützte Einsatz von Betriebsmitteln den Verbrauch um 20 Prozent, was weitere 12.000 Euro jährlich einspart.

Der Arbeitsprozess verlagert sich von pauschaler Behandlung ganzer Felder hin zu präzisen, datenbasierten Entscheidungen für einzelne Teilflächen. Drohnen- und Satellitenbilder werden automatisch ausgewertet und in Applikationskarten umgewandelt, die direkt an die Landmaschinen übertragen werden und die Ausbringungsmenge standortspezifisch anpassen.

Für Beschäftigte

Der Arbeitsalltag auf dem Feld verändert sich von körperlich repetitiven Tätigkeiten hin zu planerischen und überwachenden Aufgaben. Der Mitarbeiter liest nicht mehr manuell Felder ab, sondern interpretiert KI-generierte Karten und steuert die Maschinen auf Basis präziser Daten statt auf Basis von Schätzungen.

Die Rolle entwickelt sich von der des reinen Ausführenden zum Datenmanager und Technologie-Nutzer, was eine Aufwertung durch mehr Verantwortung und Planungskompetenz bedeutet. Mitarbeiter, die diese Kompetenz nicht entwickeln, riskieren, dass ihre Tätigkeit auf einfache Überwachungsaufgaben reduziert wird und langfristig wegfallen kann.

Landarbeiter müssen lernen, mit digitalen Applikationskarten umzugehen und KI-Systeme zu bedienen, statt ausschließlich auf Erfahrungswissen zu setzen. Dateninterpretation und der Umgang mit Sensordaten werden zu Kernkompetenzen, während reine Handarbeit an Bedeutung verliert.

Für Privatpersonen

Endkunden erleben Lebensmittel aus einer Produktion, bei der Dünger und Pflanzenschutzmittel nur dort eingesetzt werden, wo sie tatsächlich benötigt werden. Spot-Spraying-Technologie bedeutet konkret, dass Herbizide ausschließlich an den Stellen ausgebracht werden, an denen Unkraut tatsächlich wächst, statt das gesamte Feld flächendeckend zu behandeln.

Verbraucher profitieren von Lebensmitteln mit geringerer Chemikalienbelastung und einer umweltschonenderen Produktion, die aktiv zur Erreichung von Nachhaltigkeitszielen beiträgt.

Quellen