Smart Farming, eine Erweiterung der Präzisionslandwirtschaft, kann den Gesamtertrag um bis zu 5% und den Gesamtgewinn um bis zu 20% steigern.

In der Präzisionslandwirtschaft werden "Internet of Things" -Geräte, globale Positionierung und neue Technologien eingesetzt. Ihre Aufgabe ist es zu messen und zu reagieren.

Damit können wir die Herausforderungen der Zukunft bewältigen und die Art und Weise, wie wir Lebensmittel produzieren und verwalten, verbessern.

Da die Weltbevölkerung zunehmen wird, wird wahrscheinlich der gesamte Nahrungsmittelbedarf sinken. Die Wachstumsschätzung für die Landwirtschaft liegt bis 2050 bei 70%.

Die Haupttreiber sind das Bevölkerungswachstum und der Anstieg der durchschnittlichen Kalorienaufnahme. Der Anstieg des durchschnittlichen Kalorienverbrauchs liegt bei 10% (2010-2050).

Weniger Experten

Eine große Herausforderung für die Landwirtschaft in diesen Tagen ist die geringe Profitabilität und Attraktivität der Industrie. Dies führt zu einer schrumpfenden Anzahl von Experten, von denen die traditionelle Landwirtschaft abhängt.

Geringe Effizienz

Der Anbau von Getreide und Gemüse leidet unter Ineffizienz in der Landwirtschaft. Eine der Hauptursachen ist Information und Vorhersagbarkeit. Dies führt zu einem Verlust an Produkt, Abfall bei der Bewässerung, Düngung und Schädlingsbekämpfung. Mit weniger Experten auf diesem Gebiet werden die Ergebnisse abhängiger von den Fähigkeiten. Die Auswirkungen der Verwendung von Verbrauchsmaterialien und Ressourcen auf die Umwelt müssen berücksichtigt und minimiert werden.

Die Haltung von Tieren zielt darauf ab, Erträge in Milch, Wolle, Eiern und Fleisch zu erzielen. Besondere Herausforderungen sind der Überblick über die Tiergesundheit. Ansonsten sind die Verbreitung von Krankheiten und eine geringere Fruchtbarkeit mögliche Ergebnisse. Außerdem muss die Belastung der Tiere minimiert werden, um den besten Ertrag und eine niedrige Sterblichkeit zu erzielen.

Hohes Ertragsrisiko

Ein allgemeines Risiko sind die langen Zeiträume zwischen Samen und Ernte oder Geburt und Schlachtung. Während dieser Zeit sind Preisschwankungen für das Produkt wahrscheinlich. Mit der daraus resultierenden Unsicherheit sind die zukünftigen Auszahlungen und Gewinne Risiken ausgesetzt.

Wenn zum Zeitpunkt des Verkaufs der Preis für Rinder niedriger als erwartet ist, unterliegt der Landwirt einer geringeren Marge. Die Planungsgenauigkeit leidet unter unvollständiger Information und Unsicherheit.

Lösungen

Landwirtschaftsgenauigkeit ist das Ergebnis der Verwendung von verbundenen Geräten und neuen Technologien. Vorteile umfassen:

Verbesserte Effizienz

Optimierte Ausbeute

Höhere Planungsgenauigkeit

Dies führt zu einer höheren Rentabilität für die Landwirtschaft, erhöht die Attraktivität der Industrie und bietet Instrumente, um künftigen Herausforderungen besser zu begegnen.

Körner, Obst und Gemüse

Scouting

Das Aufsuchen von Land ist ein wichtiger Faktor für den Erfolg in der Landwirtschaft. Zum Beispiel müssen Landwirte darüber nachdenken, wie sie Pflanzen anbauen, wie sie sich drehen, wann sie säen und ernten. Während der Vegetationszeit hilft Scouting bei der Koordination von Düngung, Bewässerung, Unkrautbekämpfung und Schädlingsbekämpfung.

Datenquellen

Satelliten-, Flugzeug- oder Drohnen-basierte Bildverarbeitungstechnologien nutzen visuelle Scans: Satellitenbilder liefern eine Bildauflösung von 0,5-10 m. Drohnen oder "RPAS" (ferngesteuerte Flugsysteme) liefern eine Bildauflösung von bis zu 2 bis 10 cm.

Die Kameras liefern Bilder im thermischen, infraroten und sichtbaren Spektrum. Steve Blanks Beitrag über den praktischen Einsatz von Hyperspektralkameras und den Kundennutzen ist ein gutes Beispiel.

Eine hohe Scangeschwindigkeit von bis zu 1000 Acres / h macht RPAS für die Landwirtschaft in großem Maßstab geeignet. Sie können Daten über Feuchtigkeitsgehalt, Unkraut und Chlorophyllgehalt in Pflanzen sammeln.

Bodensensoren können an festen Orten installiert oder an Fahrzeugen angebracht werden. Typische Fahrzeuge sind intelligente Traktoren oder "Agribots" (bodengestützte unbemannte Fahrzeuge). Bodensensoren können elektrische Leitfähigkeits-, Feuchtigkeits-, radiometrische und pH-Daten erfassen. Feste Sensorinstallationen können auch akustische Technologie zur Überwachung größerer Schädlinge enthalten.

Der Datenpool kann mehr Datenquellen wie Wettervorhersagen und Klimadaten umfassen. Ein zusätzlicher Vorteil kann durch die Verknüpfung von Datenpools beispielsweise zwischen benachbarten Farmen und mit Anbietern landwirtschaftlicher Ausrüstung entstehen.

Seeding

Während der Aussaat kann die Wirksamkeit von Samen durch präzise Platzierung verbessert werden. Die notwendigen Feld- und Bodenanalysen können von autonomen oder geführten Landwirten stammen.

Anbau

Während der Kultivierung kann ein geringerer manueller Arbeitsaufwand von ferngesteuerten und automatisierten Geräten kommen. Moderne Landmaschinen können auch Wartungsvorhersagen enthalten, um den Inspektionsaufwand zu reduzieren.

Ein ausgezeichneter Kraftstoffverbrauch kommt von geführten Traktoren, die in der Lage sind, das effizienteste Routing zu wählen. Die Feldüberwachung stellt außerdem sicher, dass Traktoren nur bei Bedarf eingesetzt werden. Mit diesen Techniken meldete ein Traktorhersteller eine Verringerung des Kraftstoffverbrauchs um 40%.

Die Reduzierung des Wasser-, Pestizid- und Düngemittelverbrauchs hat unmittelbare Auswirkungen. Erstens auf die Rentabilität und zweitens auf die Umweltbelastung. Informationen über den Feuchtigkeitsgehalt und Wettervorhersagen nach Zonen werden gesammelt.