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Nutzung von Datenanalysen für höhere landwirtschaftliche Ernteerträge

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Die Agrarindustrie steht derzeit vor einer gewaltigen Herausforderung. Da die Bevölkerung wächst und die landwirtschaftlich nutzbaren Flächen schrumpfen, muss die Agrarindustrie mehr Menschen mit weniger Ressourcen ernähren. Das US-Landwirtschaftsministerium (USDA) geht davon aus, dass der Nahrungsmittelbedarf bis 2050 um 70-100 % steigen wird. Gleichzeitig schränken Umweltprobleme und begrenzte Ressourcen die Wachstumsmöglichkeiten der Betriebe ein.

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Die landwirtschaftlichen Erträge müssen verbessert werden, aber die Betriebe können nicht so expandieren, wie sie es lange Zeit getan haben. Die Lösung für dieses Problem ist die Datenanalytik.

Welche Werkzeuge brauchen Landwirte für die Datenanalyse?

Die Datenanalyse - die Nutzung neuer Technologien zur Gewinnung von Erkenntnissen aus digitalen Daten - ist in anderen Branchen weiter verbreitet als in der Landwirtschaft. Dennoch hat die Landwirtschaft viel davon zu profitieren. Bevor Landwirte diese Technologien jedoch nutzen können, müssen sie sich die erforderlichen Werkzeuge anschaffen.

Der erste Schritt bei der Datenanalyse ist das Sammeln von Daten, was Landwirte durch das Internet der Dinge (IoT) tun können. Drahtlose, miteinander verbundene Geräte wie Bodensensoren, Drohnen und Lösungen zur Wetterüberwachung sammeln wichtige Informationen und übermitteln sie an einen einzigen, zugänglichen Ort. Obwohl diese Technologien noch relativ neu sind, werden sie immer häufiger eingesetzt. Bis 2023 sollen 12 Millionen dieser Sensoren in den Betrieben installiert werden.

Außerdem benötigen die Betriebe Cloud-Speicherlösungen, um diese Daten zu speichern und zu organisieren. Anschließend werden sie Algorithmen des maschinellen Lernens einsetzen, um sie zu analysieren und umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen. Agrarunternehmen können ihre eigenen Modelle entwerfen, aber es gibt auch Lösungen von der Stange.

Wie kann die Datenanalyse die Ernteerträge verbessern?

Das Vorhandensein der erforderlichen Technologien ist nur ein Teil der Gleichung. Sobald landwirtschaftliche Betriebe über die benötigten Geräte und Software verfügen, können sie diese mit Hilfe der folgenden fünf Strategien zur Verbesserung der Ernteerträge einsetzen.

1. Ermitteln der besten Anbauprodukte

Die erste Möglichkeit zur Ertragsverbesserung besteht darin, herauszufinden, welche Pflanzen in einer bestimmten Saison angebaut werden sollten. Eine Fruchtfolge kann die aktive Anbauphase verlängern und damit die Erträge maximieren, aber die Bestimmung der für die jeweilige Saison am besten geeigneten Pflanzen kann eine Herausforderung sein. Mit Hilfe der Datenanalyse lässt sich dieser Prozess viel schneller und genauer durchführen.

Maschinelles Lernen kann große Datensätze schneller analysieren als Menschen und Zusammenhänge finden, die ihnen möglicherweise entgehen. Daher sind sie ideal, um Faktoren wie Wettermuster und Bodenqualität zu berücksichtigen und zu bestimmen, welche Pflanzen am produktivsten sein werden.

Wenn eine neue Saison bevorsteht, können Landwirte Bodendaten, Temperaturmessungen, Drohnenaufnahmen und Satellitenbilder in Vorhersagealgorithmen einspeisen. Diese Modelle können dann ein vollständiges Bild der Bedingungen für die kommende Saison erstellen und die für sie am besten geeigneten Pflanzen vorschlagen. Die Betriebe können dann die Pflanzen anbauen, die unter diesen Bedingungen die besten Erträge liefern.

2. Verwaltung des Ressourcenverbrauchs

Eine weitere wichtige Rolle der Datenanalytik bei landwirtschaftlichen Erträgen ist die Verwaltung von Ressourcen. Die Landwirte müssen die Pflanzen mit ausreichend Wasser, Dünger und Pestiziden versorgen, aber eine Überbeanspruchung dieser Ressourcen kann schädlich sein und die weltweite Nahrungsmittelproduktion einschränken. Mithilfe von maschinellem Lernen können Bodenbedingungen in Echtzeit analysiert werden, um eine Präzisionslandwirtschaft zu ermöglichen, die den Landwirten hilft, bei minimalem Ressourcenverbrauch so viel wie möglich zu produzieren.

IoT-Bodensensoren können den Wasser- und Nährstoffgehalt im Boden überwachen und die Bewässerungs- und Düngersysteme entsprechend anpassen. Auf diese Weise stellen sie sicher, dass die Pflanzen bekommen, was sie brauchen, ohne Ressourcen zu verschwenden.

Diese Präzisionssysteme sind auch ein entscheidender Faktor für mehr Nachhaltigkeit. Nachhaltigkeit kann in der Landwirtschaft eine Herausforderung sein, da selbst Kühe Treibhausgasemissionen erzeugen können und große Betriebe oft umfangreiche Ressourcen benötigen. Die Minimierung des Verbrauchs durch Anpassung an den Echtzeitbedarf hilft, diese Praktiken auszugleichen und den ökologischen Fußabdruck der Betriebe zu verkleinern.

3. Überwachung der Pflanzengesundheit

In ähnlicher Weise können landwirtschaftliche Betriebe die Datenanalyse zur Überwachung der Pflanzengesundheit nutzen. Genau wie bei menschlichen Krankheiten kann das frühzeitige Erkennen potenziell schädlicher Pflanzenkrankheiten den Schaden minimieren und die langfristige Gesundheit sicherstellen. Zu diesem Zweck benötigen Agrarunternehmen Echtzeiteinblicke in ihre Pflanzen.

Analysemodelle können Daten von Bodensensoren auswerten, um zu sehen, wie die Pflanzen Nährstoffe verbrauchen und wachsen, was auf ihre Gesundheit schließen lässt. Alternativ können maschinelle Bildverarbeitungssysteme das Bildmaterial von Drohnen oder anderen Kameras analysieren, um Anzeichen von Krankheiten oder Nährstoffmangel zu erkennen. Diese Systeme können die Landwirte dann warnen und schnelle, wirksame Maßnahmen einleiten.

Selbst Modelle, die auf relativ kleinen Datensätzen trainiert wurden, haben sich bei der Erkennung von Pflanzenkrankheiten als 95 % genau erwiesen. Mit solchen Instrumenten könnten Landwirte potenzielle Probleme viel schneller erkennen und so schnell wie möglich reagieren, um die Auswirkungen zu minimieren und hohe Erträge zu sichern.

4. Optimierung von Anpflanzung und Ernte

Auch die Festlegung des Pflanz- und Erntezeitpunkts kann sich auf die Erträge auswirken. Jahrelange Erfahrung in der Landwirtschaft kann zwar zu recht genauen Zeitplänen führen, aber wechselnde Klimabedingungen und unvorhergesehene Wettermuster können die Bedingungen für die Landwirtschaft von Jahr zu Jahr verändern. Datenanalysen können Agrarunternehmen dabei helfen, diese Veränderungen zu verstehen und darauf zu reagieren.

Die Anbausaison ist nicht so regelmäßig, wie es auf den ersten Blick scheint. Kaffee zum Beispiel kann das ganze Jahr über angebaut werden, aber in manchen Klimazonen unterbrechen heftige Regenfälle die Saison. Die Betriebe müssen einen aktuellen und umfassenden Überblick über die Faktoren haben, die die idealen Pflanz- und Erntezeiten beeinflussen, um die erfolgreichsten Ernten zu erzielen.

Analysemodelle können historische Wettertrends betrachten und sie mit neueren Daten vergleichen, um die kommenden Bedingungen vorherzusagen. Durch die Kombination dieser Daten mit sich ändernden Bodenfaktoren kann der beste Zeitpunkt für die Aussaat verschiedener Pflanzen und der beste Zeitpunkt für die Ernte ermittelt werden.

5. Schutz von Nutzpflanzen auf dem Transportweg

Ein leicht zu übersehender Teil der Ertragsmaximierung ist die Gewährleistung eines sicheren, effizienten Transports nach der Ernte. Weltweit gehen etwa 14 % aller produzierten Lebensmittel zwischen der Ernte und dem Verkauf verloren, was die ansonsten beträchtlichen Ernteerträge effektiv schmälert. Wenn landwirtschaftliche Betriebe das Beste aus ihren Ernten herausholen wollen, müssen sie die Lieferkette mithilfe von Datenanalysen optimieren.

Telematiksysteme liefern Echtzeitinformationen über Fahrzeugstandorte, die Analysemodelle dann nutzen können, um optimale Routen zu finden. Diese Erkenntnisse können die Flotten effizienter machen, indem sie den Fahrern helfen, überlastete Gebiete oder andere ineffiziente Routen zu finden und zu vermeiden. Folglich verbringt die Ernte weniger Zeit auf dem Transportweg und verdirbt nicht, bevor sie die Regale erreicht.

Andere IoT-Systeme können die Qualität von Sendungen in Echtzeit überwachen. Wenn sie einen Fehler entdecken, z. B. einen defekten Kühlanhänger, können sie die Fahrer warnen, damit sie ihren Kurs ändern. So können Agrarunternehmen ihre Ernten sicher ausliefern, bevor sie verderben.

Die Zukunft der landwirtschaftlichen Datenanalyse

In dem Maße, wie sich diese Technologien weiterentwickeln und verbreiten, werden sich auch ihre Einsatzmöglichkeiten erweitern. Eine der vielversprechendsten zukünftigen Anwendungen der Datenanalyse für landwirtschaftliche Erträge ist die Genomik.

Erste Studien zeigen, dass maschinelles Lernen Gene identifizieren kann, die es Pflanzen ermöglichen, mit weniger Dünger zu wachsen. Ähnliche Datenanalysemodelle könnten weitere hilfreiche Gene aufdecken und Wissenschaftlern dabei helfen, Nutzpflanzen so zu verändern, dass sie widerstandsfähiger und ressourceneffizienter werden. In dem Maße, in dem diese Praktiken zunehmen und sich erfolgreiche Fälle herauskristallisieren, wird es für landwirtschaftliche Betriebe einfacher werden, mit weniger mehr anzubauen.

Mit den Fortschritten in der Datentechnik wird diese auch erschwinglicher werden. Geräte wie IoT-Sensoren und Cloud-Plattformen werden dann auch für kleinere landwirtschaftliche Betriebe zugänglich, so dass diese Vorteile der gesamten Branche zugute kommen, nicht nur den großen Agrarunternehmen.

Landwirtschaftsbetriebe müssen sich heute mit Daten auseinandersetzen

Die Datenanalyse mag für die Landwirtschaft neu sein, aber die Praxis wird immer wichtiger. Da der Druck wächst, mehr Menschen mit weniger Ressourcen zu ernähren, müssen die Betriebe Analysetechnologien nutzen, um den modernen Anforderungen gerecht zu werden.

Diese fünf Schritte können Agrarunternehmen dabei helfen, das Beste aus der Datentechnologie herauszuholen, um die Ernteerträge zu verbessern. So können sie ihre Kosten und ihren ökologischen Fußabdruck verringern und gleichzeitig ihre Gewinne steigern.