Statt Blick in die Glaskugel, Blick in die KI-Kugel: Forschende am Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) in Kaiserslautern haben ein System entwickelt, um verlässliche Ernteprognosen für die Landwirtschaft zu ermöglichen. Ihre Erkenntnisse sind jetzt im Fachjournal Remote Sensing of Environment zu lesen. Als Grundlage dienen Satellitenaufnahmen des europäischen Erdbeobachtungsnetzwerks Copernicus. Weiterhin wurde ein KI-Modell darauf trainiert, die unterschiedlichen Nutzpflanzen zu erkennen, zu klassifizieren und daraus Ableitungen bezüglich des zu erwartenden Ertrags zu treffen, teilt das DFKI mit.

Copernicus-Satellitenbilder als Basis

Für eine bessere Vorhersage würden die Satellitenaufnahmen ergänzt durch topografische Informationen, Wetterbeobachtungen und weitere Eingabedaten, etwa historische Anbaudaten oder digitale Bodenmodelle. Das KI-System erreiche demnach eine hohe Übereinstimmung mit den tatsächlich gemessenen Erträgen. Die Forschenenden betonen, dass das System nicht die Erfahrungen von Landwirtinnen und -wirten ersetzen, sondern ergänzen soll.

Dem Team zufolge böte das neue System zahlreiche Vorteile: Logistik sei besser planbar und die gesamte Erntekette gewinne an Effizienz. Rückblickend ließen sich Schwachstellen der Felder identifizieren, analysieren und entsprechende Gegenmaßnahmen treffen. Über den Agrarbereich hinaus unterstützten die Prognosen Entscheidungen in der Ernährungssicherung, der Handelsstrategie oder der Klimaanpassung.

flo

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