Warum Drohnen übers Feld summen

Die Landwirtschaft ist eine der ersten Branchen, die durch Datenverarbeitung einen totalen Wandel erfährt.

Nathan Stein gehört zur wachsenden Anzahl von Landwirten, die Tools für die Echtzeit-Datenerfassung und -analyse einsetzen, um mithilfe der Virtualisierung ihrer Felder die Effizienz, den Ertrag und die Gewinne zu erhöhen.

Ein zentrales Element für den Übergang zu diesem neuartigen Precision Farming ist die Sensortechnik. Winzige, auf den Äckern platzierte Sensoren können die Einflüsse von Wasser-, Dünger- und Pestizidmengen und die ständig wechselnden Wetterbedingungen überwachen. Beispielsweise können Sensoren, während sich der Einfallswinkel der Sonnenstrahlung den ganzen Tag über verändert, die Veränderung der Temperaturwerte erfassen, woraus sich genau erkennen lässt, wie sich das Wasser bei der Verdunstung durch die Pflanzen bewegt.

„Die Verfügbarkeit immer preisgünstigerer und leistungsfähigerer Sensor- und Analysetechniken hilft den Landwirten, ihr Land effektiver zu überschauen“, erläutert Chris Seifert, Director of Data Science bei der Start-up-Firma Granular in San Francisco, die Cloud-basierte Software zur Verwaltung von landwirtschaftlichen Betrieben entwickelt. „Landwirte können ein wesentlich tieferes Verständnis dafür bekommen, was auf ihren Feldern passiert, ohne dass dazu jeden Tag jeder einzelne Hektar vor Ort in Augenschein genommen werden muss.“

Die University of California in Davis, der von Intel Forschungsmittel bereitgestellt wurden, geht bei der Sensortechnik einen Schritt weiter. Professor Shrinivasa Upadhyaya entwickelt einen „In-Field Leaf Monitor“, der mithilfe eines Wärmebildsensors (langwelliges Infrarot) die Verdunstungskühlung bei Pflanzen ermittelt. Die Sensoren nehmen Umweltdaten wie Umgebungstemperatur, relative Luftfeuchtigkeit, Strahlung sowie Windgeschwindigkeit auf und senden die Daten in Echtzeit an stationäre Computer und Mobilgeräte, welche die Daten dann mithilfe der von Upadhaya und seinen Studenten entwickelten Software analysieren, um festzustellen, welche Teilgebiete eines Felds zu einem bestimmten Zeitpunkt mehr oder weniger Wasser benötigen.

Solche ortsspezifischen Daten können den Landwirten helfen, genau die benötigte Wassermenge zu verwenden, um die Nutzung von Ressourcen zu verbessern und Verschwendung zu vermeiden. 

„Das Beste von allem ist möglicherweise, dass sich die Vorteile durch Sensoren, Drohnen und die Datenanalyse nicht auf die Landwirtschaft beschränken.“

Das Beste von allem ist möglicherweise, dass sich die Vorteile durch Sensoren, Drohnen und die Datenanalyse nicht auf die Landwirtschaft beschränken. Laut Vin Sharma, Director of Artificial Intelligence Solutions bei Intel, können sie in vielen anderen Branchen genutzt werden.

So könnte zum Beispiel ein Einzelhändler einen einfachen Sensor für den Publikumsverkehr verwenden und damit die Videoanalyse für die Bewertung und Verbesserung der Wirkung von Displays im Geschäft ersetzen. Der Leiter eines Auslieferungslagers könnte einen Sensor in eine Standarddrohne integrieren, um den Lagerbestand zu prüfen. Und in vielen anderen Branchen könnten CIOs die Analyse der von Sensoren gelieferten Daten implementieren, um Unternehmensressourcen – von Rohstoffen bis zur Rechenleistung – präzise zu kontrollieren. Zusätzlich verspricht gezielte Steuerung nicht nur für den eigenen Betrieb höhere Effizienz, sondern potenziell für die gesamte Lieferkette.

„Die Datenerfassung, die Entwicklung und Implementierung von Modellen, die analytischen Fähigkeiten – wir sehen, dass sich all diese Aktivitäten in den verschiedenen Branchen sehr ähneln“, sagt Sharma. Deshalb hat Intel eine Trusted-Analytics-Plattform für die Entwicklung von Analyseanwendungen geschaffen und zusätzlich die Komponenten sowie die „Bindemittel“ für ihr Zusammenwirken als Open Source bereitgestellt.

Achten Sie auf künftige Beiträge im Intel IT-Center aus unserer Reihe darüber, wie Datenanalyse Ihr Unternehmen revolutionieren kann.