Use Case: Precision Farming & Ertragsprognose
Die Ausgangslage
Dünger und Bewässerung nach Gefühl über die ganze Fläche kostet Geld und belastet die Umwelt. Gleichzeitig ist der Ertrag schwer planbar — Wetter und Bodenunterschiede machen jede Saison zum Blindflug.
Die Lösung
Boden- und Sensordaten, Wetterprognosen und Satellitenbilder fließen in ein KI-Modell, das teilflächen-genaue Empfehlungen für Düngung und Bewässerung gibt und eine Ertragsprognose erstellt.
So funktioniert es
Datenquellen
Bodensensoren, Wetter, Satellitenbilder
Agrar-Modell
teilflächengenaue Auswertung
Empfehlung
Düngung & Bewässerung pro Zone
Ertragsprognose
planbare Erntemengen
Die Wirkung
Beispielhafte Größenordnungen zur Veranschaulichung des Use Cases – die tatsächlichen Werte hängen von Datenlage und Prozess ab.
Betriebsmittel gehen dorthin, wo sie wirken — nicht pauschal über den Acker. Das senkt Kosten und Umweltbelastung, während die Ertragsprognose Vermarktung und Planung deutlich verlässlicher macht.
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