Der Einsatz unbemannter Luftfahrzeuge (UAVs), auch Drohnen genannt, und vernetzter Analysen
verfügt über großes Potenzial, einige der dringendsten Probleme zu unterstützen und anzugehen
Landwirtschaft im Hinblick auf den Zugang zu verwertbaren Echtzeit-Qualitätsdaten.
Es kann in verschiedenen Phasen des Anbauzyklus verwendet werden:
- Boden- und Feldanalyse – Nachdem Sie präzise 3D-Karten für den Boden erhalten haben, kann die Bepflanzung geplant und der Nährstoffstatus für weitere Arbeiten analysiert werden:
- Pflanzung – UAS spriessen Samen mit Nährstoffen in den Boden mit einer durchschnittlichen Aufnahme von 75 Prozent und senken so die Pflanzkosten.
- Pflanzenüberwachung – Zeitreihenanimationen können die genaue Entwicklung einer Kulturpflanze zeigen und Produktionsineffizienzen aufdecken, was ein besseres Pflanzenmanagement ermöglicht.
- Bewässerung – Drohnen mit Hyperspektral-, Multispektral- oder Wärmesensoren können erkennen, welche Teile eines Feldes trocken sind oder Verbesserungen benötigen.
- Gesundheitsbewertung – Durch das Scannen einer Kulturpflanze mit sichtbarem und nahinfrarotem Licht können von Drohnen getragene Geräte identifizieren, welche Pflanzen unterschiedliche Mengen an grünem Licht und NIR-Licht reflektieren. Mithilfe dieser Informationen können multispektrale Bilder erstellt werden, die Veränderungen in Pflanzen verfolgen und deren Gesundheit anzeigen.
Multispektrale Bilder von Feldern werden normalerweise von Landwirten über Internetdienste wie Sen2-Agri (http://www.esa-sen2agri.org/), Onesoil (https://onesoil.ai/en/) usw. verwendet. Diese Websites verwenden Bilder aus dem Weltraum (zum Beispiel von Sentinel-Satelliten)
Das Hauptproblem bei Satellitenbildern ist die geringe zeitliche und räumliche Auflösung. Kostenlose Sentinel-Satelliten bieten eine Genauigkeit in der Größenordnung von 10 Metern pro Pixel, was nicht ausreicht, um Genauigkeit zu erreichen. Hinzu kommt die Tatsache, dass der Datenverarbeitungszyklus um die Erde 10 Tage beträgt, sodass die Datenzeitverzögerung durchschnittlich 3 bis 5 Tage beträgt, was im Sommer möglicherweise nicht schnell genug ist, um Entscheidungen zu treffen. Bezahlte Satelliten bieten eine Auflösung von bis zu 2 Metern pro Pixel, sind aber kostenpflichtig. Und alle Satelliten haben ein Wolkenproblem, in manchen Gebieten kann die Wolkendecke bis zu 50 % der Zeit erreichen. Gleichzeitig sind von Wolken bedeckte Bereiche in Weltraumbildern „gefälscht“ – sie werden von Bildern benachbarter Bilder „überzeichnet“, was ihre Zuverlässigkeit verringert. Infolgedessen geben die Informationen, die Landwirte aus Satellitenbildern erhalten, eine Genauigkeit der Bestimmung des Gehalts an Makroelementen (Stickstoff, Phosphor, Kalium, Humus) im Boden von nicht mehr als 75 % an, und das sogar mit einer spürbaren Verzögerung und Ungenauigkeit des Standorts.
Bei Aufnahmen mit einem UAV kann ein Landwirt eine Auflösung von bis zu 3-5 cm erreichen, also mehr als 100-mal besser. Dementsprechend kann die Genauigkeit der Bestimmung des Makronährstoffgehalts 90-95 % erreichen. Andererseits kann die Anzahl der Felder in landwirtschaftlichen Betrieben in Dutzenden von Stücken gemessen werden, die ausreichend voneinander entfernt sind. Ein Feld nimmt Dutzende und Hunderte von Hektar oder Acres ein. Daher ist es für einen Landwirt mitten in der Feldarbeit ziemlich schwierig, alle Felder selbstständig mit einem UAV zu umrunden, was mehrere Tage dauern kann. Flugbesatzungsgebühren – Durchschnittliche tägliche Kartierungsrate von 800 bis 1200 US-Dollar.
Am vielversprechendsten ist für heute die Kombination von Bildern von Satelliten und Bildern von UAVs. Biologen glauben, dass die mehrschichtige Beobachtung – die Kombination aus Bodenbeobachtungsdaten, Satellitenbildern und Fotos einer Drohne – die besten Ergebnisse bei der Arbeit liefert. Durch den Einsatz maschineller Lerntechnologien, KI, bei gleichzeitiger Verarbeitung von Bildern von Satelliten und UAVs ist es möglich, ohne nennenswerte Kosten eine hohe Genauigkeit von 90-95 % im gesamten Bereich zu erreichen.
Ein weiteres Problem beim alleinigen Einsatz von Drohnen. Herkömmliche Quadrocopter haben eine sehr geringe Reichweite – 50-100 Hektar pro Flug und werden daher auf dem Feld eingesetzt. Starrflügler-UAVs erfordern den Erwerb einer Pilotenqualifikation durch den Landwirt, können nicht automatisch starten und landen, sind traumatisch und liefern Bilder von geringer Qualität und Auflösung.
Die Lösung ist der Einsatz eines neuen Drohnentyps – des Optiplane-Drehflüglers. Sie vereinen die Vorteile von Koptern und Flächenflugzeugen, weisen jedoch keine deren Nachteile auf. Im Gegensatz zu einem Hubschrauber kann der Drehflügler in einem Flug eine bis zu zehnmal größere Fläche abdecken – mehr als 10 Hektar. Im Gegensatz zu einem Starrflügel-UAV erfordert der Drehflügler nicht, dass der Landwirt in der Lage ist, ein UAV zu bedienen – der gesamte Flug vom Start bis zur Landung erfolgt vollautomatisch. Nach der Einstellung sieht er automatisch Empfehlungen zur Korrektur der Feldarbeit auf seinem Telefon oder auf seinem Tablet – NDVI-, NDWI-, AF1000-, ARI1-Karten, spezielle Informationen.