Indizes für Precision Farming
Precision Farming ist eine Technologie, die die Effizienz und Produktivität in der Landwirtschaft verbessert. Dabei werden Technologien wie GPS, Sensoren, Drohnen und Datenanalyse verwendet, um den Anbau von Pflanzen zu optimieren.
Mit Precision Farming können Landwirte ihre Felder genauer beobachten und verwalten, um die Produktivität und die Qualität der Ernte zu verbessern. Durch die Verwendung von Sensoren und anderen Technologien können Landwirte den Feuchtigkeitsgehalt des Bodens, die Temperatur, den pH-Wert und andere wichtige Parameter messen, um die Bedürfnisse der Pflanzen besser zu verstehen. Auf der Grundlage dieser Daten können sie dann gezielt Dünger, Pestizide und Wasser anwenden, um eine optimale Wachstumsbedingungen für die Pflanzen zu schaffen.
Drohnen und andere Flugzeuge können ebenfalls eingesetzt werden, um den Zustand der Pflanzen zu überwachen und Probleme wie Krankheiten oder Schädlingsbefall frühzeitig zu erkennen. Mit diesen Informationen können Landwirte schnell reagieren, um die Ernte zu schützen und Ernteausfälle zu minimieren.
Das Vegetationsmonitoring und die Applikationskarten werden aus dem Satellitenbildmaterial von Sentinel-2 gewonnen.
Indizes in FARMDOK: NDVI – Biomasse, MSAVI2 – Biomasse, REIP – Stickstoff, NDWI – Wassergehalt, LAI – Blattflächenindex, BMMY – mehrjährige Biomasse
Applikationskarten: Düngung, Aussaat Mais (mit Saatbau Linz), Terrazo
Biomasse NDVI
NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) ist einer der am häufigsten verwendeten Vegetationsindizes. Er misst den Unterschied zwischen der reflektierten roten und nahen infraroten Strahlung, um die Gesundheit und Dichte von Pflanzen zu bestimmen. Ein höherer NDVI-Wert deutet auf eine höhere Vegetationsdichte hin. NDVI sättigt bei geschlossener Pflanzendecke.
Anwendungen:
• Beurteilung der Pflanzenvitalität
• Erstellen von Düngekarten (Aufgrund von Sättigungseffekten primär für die 1. Düngegabe)
• Erkennen von Schädlingsbefall und Ernteausfällen
Biomasse MSAVI2
MSAVI2 (Modified Soil-Adjusted Vegetation Index) ist eine Modifikation des NDVI-Index, der Korrekturen für den Einfluss von Bodenbedeckung und Hintergrundrauschen vornimmt. Dieser Index ist besonders nützlich für die Überwachung von Vegetation in Gebieten mit geringer Vegetationsdichte.
Anwendungen:
• Beurteilung der Pflanzenvitalität
• Erstellen von Düngekarten
Stickstoffgehalt REIP
REIP (Red Edge Inflection Point) ist ein Indikator für das Chlorophyllgehalt in Pflanzen und wird oft für die Bestimmung der Photosyntheseaktivität verwendet. Der Index basiert auf der reflektierten Strahlung im roten Bereich des elektromagnetischen Spektrums. Achtung: REIP ist instabil bei offenem Boden und sollte nur bei geschlossener Pflanzendecke verwendet werden.
Anwendungen:
• Erstellung von Düngekarten (3. Düngegabe)
• Bestimmung des Chlorophyllgehalts und der Stickstoffaufnahme
• Vorhersage von Erntezeitpunkt und Erträgen
Biomasse NDWI
(Normalized Difference Water Index) misst die Feuchtigkeit in Pflanzen und Boden und ist besonders nützlich für die Überwachung von Wassermangel und Dürre. Der Index basiert auf der reflektierten Strahlung im nahen infraroten Bereich (NIR, SWIR) des elektromagnetischen Spektrums.
Anwendungen:
• Beurteilung von Trockenstress (in Kombination mit NDVI und LAI)
• Steuerung der Bewässerung
Leaf Area Index - Blattflächenindex LAI
LAI (Leaf Area Index) ist ein Maß für die Blattfläche pro Bodeneinheit und gibt Auskunft über die Gesamtmenge an Blattmasse in einer Vegetationseinheit. Dieser Index ist nützlich für die Bestimmung der Photosyntheseaktivität und der Produktivität von Pflanzen.
• Überwachung des Pflanzenwachstums und Beurteilung der Vitalität
• Erkennen von Schädlingsbefall und Ernteausfällen
• Beurteilung der Biomasse am Feld
• Erstellen von Düngekarten
Mehrjährige Biomasse (3 Jahre) BMMY
BMMY – Biomass Multi Year ist eine statistische Auswertung über 3 Jahre.
Erklärung zur Zonierung:
• 0 ist mittel
• + ist mehr
• – ist weniger
Bei Fragen zu Precision Farming und Seeding wenden Sie sich gerne an support@farmdok.com
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