Das Glossar der Präzisionslandwirtschaft

Ein Ansatz der Kulturführung, der georeferenzierte Daten (von Drohne, Satellit, Sensoren und App) nutzt, um zonenspezifisch gezielt einzugreifen und Wasser, Düngemittel und Pflanzenschutzmittel je nach tatsächlichem Bedarf jedes Feldbereichs statt einheitlich zu dosieren.

Fernerfassung von Kulturmerkmalen durch Sensoren, die auf Drohne, Flugzeug oder Satellit montiert sind. Die Bilder in den verschiedenen Bändern (sichtbar, Nahinfrarot, thermisch) ermöglichen es, Vitalität, Wasserstress und Gesundheitszustand ohne direkten Kontakt mit der Pflanze abzuschätzen.

Ein Vegetationsindex, der Vitalität und Menge der grünen Biomasse durch Kombination der Rot- und Nahinfrarotbänder misst. Er nimmt Werte von -1 bis +1 an: Je höher er ist, desto dichter und aktiver ist die Vegetation. Er ist der am häufigsten verwendete Index für Vitalitätskarten.

Ein Index, der das Red-Edge-Band nutzt und empfindlicher als NDVI bei Kulturen mit dichtem Blätterdach und in fortgeschrittenen Phasen der Saison ist. Er ist nützlich, um den Stickstoffstatus zu beurteilen und Vitalitätsunterschiede zu unterscheiden, wenn NDVI zur Sättigung neigt.

Eine Variante des NDVI, die das Grünband anstelle des Rotbands verwendet. Er reagiert empfindlicher auf den Chlorophyllgehalt und wird verwendet, um den Ernährungszustand und Vitalitätsschwankungen bei Kulturen mit hoher Blattbedeckung zu beurteilen.

Indizes, die den Bodeneinfluss reduzieren (OSAVI) und den Chlorophyllgehalt schätzen (TCARI). Oft gemeinsam verwendet, verbessern sie die Ablesung der Vitalität bei Dauerkulturen, wo der Boden zwischen den Reihen herkömmliche Indizes verzerren kann.

Blattflächenindex: das Verhältnis zwischen der gesamten Blattfläche und der belegten Bodenfläche. Er ist ein objektiver Parameter der Kronendichte, nützlich zur Kalibrierung von Behandlungsvolumina und zur Beurteilung der Kulturvitalität.

Blattwandfläche: die Oberfläche der Vegetations-"Wand" pro Längeneinheit der Reihe, typisch für Spalier-Weinberge und -Obstgärten. Sie wird verwendet, um die Pflanzenschutzmitteldosis an das tatsächliche zu behandelnde Kronenvolumen anzupassen.

Baumreihenvolumen: das Kronenvolumen pro Hektar, berechnet aus Höhe, Dicke und Pflanzanordnung. Es ist eine der Referenzmethoden zur Bestimmung von Wasservolumen und Produktdosis bei Sprühgeräten.

Wasserstressindex der Kultur, berechnet aus Wärmebildern: Er vergleicht die Kronentemperatur mit der Lufttemperatur, um Pflanzen unter Wasserstress zu identifizieren. Er unterstützt die Präzisionsbewässerung, indem nur dort bewässert wird, wo es nötig ist.

Dosengenaue Ausbringung: die Verteilung von Wasser, Düngemitteln oder Pflanzenschutzmitteln mit einer Dosis, die sich automatisch zonenspezifisch im Feld ändert, gemäß einer Applikationskarte, um Einsatzmittel zu optimieren und Verschwendung zu reduzieren.

Entscheidungsunterstützungssystem: ein Werkzeug, das agronomische Daten (Wetter, Sensoren, Bilder, Prognosemodelle) sammelt und in praktische Anleitungen zu Pflanzenschutz, Ernährung und Bewässerung umsetzt. Die iAgro-App ist ein DSS fürs Smartphone.

Eine digitale Nachbildung einer Kultur oder eines Feldes, erstellt aus Bildern und erfassten Daten. Sie ermöglicht es, Pflanzenparameter zu messen, Szenarien zu simulieren und die Entwicklung über die Zeit zu überwachen, ohne physisch ins Feld einzugreifen.

Eine Karte, die das Feld in Zonen unterteilt und jeder die optimale Dosis eines Einsatzmittels (Düngemittel, Pflanzenschutzmittel, Saatgut, Wasser) zuweist. Sie wird auf die bordeigenen Terminals geladen, um die Maschinen bei dosengenauen Anwendungen zu steuern.

Eine Farbdarstellung der Variabilität der vegetativen Vitalität innerhalb einer Parzelle, gewonnen aus den Vegetationsindizes. Sie hebt die produktiveren und weniger produktiven Bereiche hervor, um Ernte, Düngung und Behandlungen standortspezifisch zu steuern.

Eine Technik, die dreidimensionale Modelle und georeferenzierte Karten aus vielen überlappenden Luftbildern rekonstruiert, die von der Drohne aufgenommen wurden. Sie ist die Grundlage von Orthofotos, 3D-Modellen und Vegetationsindex-Karten (z. B. mit Pix4D-Software).

Ein geometrisch korrigiertes Luftbild, bei dem jeder Punkt so dargestellt wird, wie er von oben und in einheitlichem Maßstab gesehen wird, wie eine Karte. Es entsteht durch die Kombination (Mosaikbildung) vieler Drohnenfotos und ermöglicht präzise Messungen von Entfernungen und Flächen.

Digitale Modelle der Geländehöhe (DEM, nackter Boden) und der Oberfläche einschließlich Vegetation und Strukturen (DSM). Aus der Photogrammetrie abgeleitet, werden sie für Analysen von Neigung, Wasserabfluss und Kronenvolumen verwendet.

Sensor, der Bilder in mehreren Bändern des elektromagnetischen Spektrums über das Sichtbare hinaus erfasst (nahes Infrarot, Red Edge), montiert auf Drohne oder Satellit. Er ist die Grundlage für die Berechnung von Vegetationsindizes wie NDVI und NDRE.

Erfassung der Oberflächentemperatur der Pflanzendecke mittels Wärmebildkamera. Sie erkennt Veränderungen im Zusammenhang mit Wasserstress und frühen Krankheitsstadien, bevor diese mit bloßem Auge sichtbar sind.

Anwendung meteorologischer Daten (Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Niederschlag, Wind) auf agronomische Entscheidungen: Vorhersage des Risikos von Pilzkrankheiten, Berechnung des Wasserbedarfs und Planung von Behandlungen, ausgehend von lokalen Wetterstationen oder hochauflösenden Satellitendaten.

Mathematisches Modell, das das Risiko der Entwicklung einer Krankheit oder eines Schädlings anhand von Wetter-, phänologischen und Erreger-biologischen Daten schätzt, mit einem Risikoindex, der das Auftreten von Symptomen um mehrere Tage vorwegnimmt, um vorbeugend und gezielt einzugreifen.

Wassermenge, die durch Verdunstung aus dem Boden und Transpiration der Kultur in einem bestimmten Zeitraum verloren geht. ET0 ist der aus Wetterdaten berechnete Referenzwert, ETc der für die spezifische Kultur und Wachstumsphase korrigierte Wert: die Basisgröße zur Planung der Bewässerung.

Satellitenpositionierungssysteme; die RTK-Echtzeitkorrektur reduziert den Positionsfehler auf wenige Zentimeter. Sie ist die Grundlage der automatischen Traktorlenkung und der präzisen Positionierung von Erhebungen und Karten.

Kommunikationsstandard (ISO 11783), der es Traktor, Bordterminal und Anbaugerät (Düngerstreuer, Sprühgerät, Sämaschine) ermöglicht, herstellerunabhängig einheitlich Daten auszutauschen, sodass eine Applikationskarte auf das Terminal geladen und automatisch im Feld angewendet werden kann.

Abgegrenzter Feldbereich, der in sich homogene, von anderen Zonen abweichende Boden- und Vitalitätseigenschaften aufweist. Sie ist die Einheit, auf der Applikationskarten aufgebaut werden, um Düngung, Bewässerung und Behandlungen zu differenzieren.

Frühzeitige Prognose der erwarteten Produktion (Anzahl und Größe von Früchten oder Trauben) mittels Computer Vision auf mit Smartphone oder Drohne aufgenommenen Bildern, nützlich zur Planung von Ernte, Logistik und Vermarktung vor der Lese oder Ernte.

Dreidimensionale Rekonstruktion von Pflanze oder Reihe aus mit dem Smartphone aufgenommenen Fotos, verwendet zur Messung von Höhe, Dicke und Volumen der Vegetation (Parameter wie LAI, TRV und LWA) ohne spezielle Geräte.

Kamerapaar, das dieselbe Szene aus zwei Blickwinkeln aufnimmt und daraus die Bildtiefe rekonstruiert. Auf dem Traktor montiert, ermöglicht es die kontinuierliche Messung des Kronenvolumens und die Ertragsschätzung während der Feldfahrt.

Nettomenge an CO2-Äquivalent, die den Aktivitäten eines landwirtschaftlichen Betriebs zugeordnet wird, berechnet durch Abzug der Aufnahme durch Kulturen und Boden von den Emissionen (Maschinen, Düngemittel). Sie wird in Lieferketten zunehmend für die Nachhaltigkeitsberichterstattung gefordert.

Schnittstelle, die den automatischen Transfer agronomischer Daten (Erhebungen, Karten, Indizes) von einer App oder DSS-Plattform zu Betriebsmanagement-Software, ERP-Systemen oder Drittanbieter-Systemen der Lieferkette ermöglicht und manuelle Eingaben und Duplikate vermeidet.

Ausbringung von Pflanzenschutzmitteln oder biologischen Wirkstoffen (z. B. Nützlingen) per Drohne, mit geringeren Brühmengen als bei traditionellen Geräten. Nützlich auf Hanglagen, schwer zugänglichen Kulturen und für schnelle, lokal begrenzte Einsätze.

Zuweisung präziser geografischer Koordinaten zu einem Datensatz, einem Bild oder einer Karte, sodass er korrekt mit anderen Informationsebenen überlagert werden kann (Katastergrenzen, frühere Karten, Orthofotos). Sie ist die Voraussetzung, um zu unterschiedlichen Zeitpunkten durchgeführte Erhebungen zu vergleichen.

Fernerkundungstechnologie, die Entfernungen misst, indem Laserimpulse ausgesendet und die Rücklaufzeit des reflektierten Signals analysiert werden. Sie rekonstruiert mit hoher Präzision die dreidimensionale Struktur von Bestand und Gelände, selbst unter dichter Vegetation, wo die Photogrammetrie allein an ihre Grenzen stößt.

Eine Sammlung von Millionen Punkten im dreidimensionalen Raum, jeder mit X-, Y-, Z-Koordinaten, erzeugt durch Photogrammetrie oder LIDAR. Sie ist die Rohdarstellung, aus der 3D-Modelle, Bestandshöhen und Volumina abgeleitet werden.

Ein Punkt am Boden mit präzise bekannten geografischen Koordinaten, der zur Kalibrierung und zentimetergenauen Georeferenzierung von Drohnen- oder Satellitenerhebungen verwendet wird.

Die tatsächliche Geländegröße, die von einem einzelnen Pixel eines Luft- oder Satellitenbilds dargestellt wird. Je niedriger der Wert (z. B. wenige Zentimeter), desto größer der Bilddetailgrad.

Die Gesamtheit der auf einer Drohne montierten Sensoren und Kameras (RGB, multispektral, thermisch) für die Erhebung. Die Wahl der Nutzlast bestimmt, welche Daten während des Flugs erfasst werden können.

Die vor dem Einsatz für eine Drohne programmierte Abfolge von Route, Flughöhe, Geschwindigkeit und Aufnahmepunkten, um eine gleichmäßige Abdeckung des Gebiets und die für die Photogrammetrie nötige Bildüberlappung zu gewährleisten.

Ein definierter Wellenlängenbereich des Lichts (z. B. Rot, Grün, Blau, nahes Infrarot, Red Edge), den ein multispektraler Sensor getrennt erfassen kann. Die Kombination mehrerer Bänder erzeugt die Vegetationsindizes.

Das über verschiedene Spektralbänder gemessene Reflexionsprofil eines Objekts (einer Pflanze, des Bodens, des Wassers). Gesunde und gestresste Pflanzen zeigen unterschiedliche Spektralsignaturen: das ist das Grundprinzip der Fernerkennung.

Index, der den Feuchtigkeitsgehalt der Vegetation schätzt, indem er das nahe Infrarot- und das kurzwellige Infrarotband kombiniert. Ergänzt den CWSI bei der Überwachung des Wasserzustands der Pflanze.

Eine Variante des NDVI, die den atmosphärischen Einfluss korrigiert und die Signalsättigung bei sehr dichten Beständen reduziert und so eine genauere Ablesung der Vitalität bei hoher Biomasse ermöglicht.

Technik, bei der Dünger im Bewässerungswasser gelöst und verteilt wird, oft tropfenweise. In Kombination mit Applikationskarten ermöglicht sie die gemeinsame, zonenweise Dosierung von Wasser und Nährstoffen.

Agronomischer Ansatz, der auf minimaler Bodenbearbeitung, dauerhafter Bodenbedeckung und Fruchtfolge basiert, um Bodenstruktur und -fruchtbarkeit zu erhalten. Daten aus der Präzisionslandwirtschaft helfen, die Effekte über die Zeit zu überwachen.

Verteilung des Saatguts mit variabler Rate und kontrolliertem Abstand entsprechend der Ertragsfähigkeit jeder Feldzone, um die Pflanzdichte zu optimieren und Saatgutverschwendung zu reduzieren.

Ein System, das mithilfe eines GNSS-Empfängers (oft mit RTK-Korrektur) den Traktor automatisch entlang paralleler Fahrspuren mit minimaler Überlappung führt und so Überlappungen und Auslassungen bei Behandlungen reduziert.

Funktion, die einzelne Abschnitte des Spritzgestänges oder Streuers automatisch ein- und ausschaltet, wenn sie sich über bereits behandelten Flächen oder außerhalb des Feldes befinden, um Überlappungen und Produktverschwendung zu vermeiden.

Fernübertragung, in Echtzeit oder verzögert, der Betriebsdaten landwirtschaftlicher Maschinen (Position, Verbrauch, Betriebsstunden, Alarme) an eine Managementplattform, um den Maschinenpark auch aus der Ferne zu überwachen.

Softwareplattform, die Feld-, Maschinen-, Behandlungs- und Produktionsdaten eines landwirtschaftlichen Betriebs zentralisiert und die Planung und Dokumentation der Tätigkeiten unterstützt.

Die Fähigkeit, den Weg eines Produkts sowie die angewandten Behandlungen und Anbaupraktiken vom Feld bis zur Lieferkette nachzuvollziehen. Die mit Präzisionslandwirtschaft gesammelten Daten stärken die von Spezifikationen und dem Einzelhandel geforderte Rückverfolgbarkeit.

Der Prozess, bei dem der Boden der Atmosphäre entzogenen organischen Kohlenstoff speichert, begünstigt durch Praktiken wie konservierende Landwirtschaft und Begrünung. Ein zentrales Element bei der Berechnung des landwirtschaftlichen CO2-Fußabdrucks.

Mathematisches Modell, das die Entwicklung einer Kultur (phänologische Stadien, Biomasseaufbau, erwarteter Ertrag) anhand von Wetter-, genetischen und agronomischen Daten simuliert, nützlich zur Planung von Maßnahmen und Ertragsschätzung.

Messung, die Bodentextur, -feuchtigkeit und -salzgehalt widerspiegelt. Mit geschleppten Sensoren oder per Satellit erfasst, ist sie oft die Grundlage für die Abgrenzung der ersten Bewirtschaftungszonen eines Feldes.

Die beiden Grenzwerte, die das für die Pflanze verfügbare Bodenwasser definieren: die Feldkapazität ist die nach der Drainage maximal gehaltene Wassermenge, der Welkepunkt ist die Schwelle, unterhalb derer die Pflanze kein Wasser mehr aufnehmen kann. Schlüsselparameter für die Bewässerungsplanung.

Die Wassermenge, die eine Kultur in einem bestimmten phänologischen Stadium benötigt, um ohne Stress zu wachsen, berechnet aus der Evapotranspiration und kulturspezifischen Koeffizienten.

Die Verrechnung von Wasserzufuhr (Niederschlag, Bewässerung) und -verlusten (Evapotranspiration, Versickerung) über einen bestimmten Zeitraum, verwendet zur Entscheidung, wann und wie viel bewässert werden soll.

Die Untersuchung der Entwicklungsstadien einer Pflanze (Austrieb, Blüte, Fruchtansatz, Reife) im Zusammenhang mit den Umweltbedingungen. Die Kenntnis des aktuellen phänologischen Stadiums ist entscheidend für die Kalibrierung von Behandlungen und Prognosemodellen.

Der Einsatz von Machine-Learning-Algorithmen zur Erkennung von Mustern in agronomischen Bildern und Daten, etwa um Krankheiten anhand eines Fotos zu identifizieren, Erträge vorherzusagen oder Kulturen automatisch zu klassifizieren.

Das Paradigma einer vernetzten, digitalisierten Landwirtschaft, die Sensoren, IoT, Robotik, Big Data und künstliche Intelligenz in die Produktionsprozesse integriert, in Italien auch durch gezielte Steueranreize gefördert.

Netzwerk verbundener Sensoren und Geräte im Feld (Wetterstationen, Feuchtigkeitssonden, Zähler), die kontinuierlich Daten erfassen und übertragen und so Entscheidungsunterstützungssysteme in Echtzeit speisen.

Das Niveau des Schädlingsbefalls oder Krankheitsrisikos, ab dem eine Behandlung wirtschaftlich und agronomisch gerechtfertigt ist – Grundlage des integrierten Pflanzenschutzes.

Die Anwendung der Prinzipien der Präzisionslandwirtschaft auf den Weinberg: Vitalitätskarten, NDVI/NDRE-Indizes, selektive Lese und Behandlungen mit variabler Rate, um die natürliche Variabilität des Weinbergs hinsichtlich der Traubenqualität zu nutzen.

Traubenernte, die nach Weinbergszonen anhand von Vitalitäts- oder Reifekarten differenziert wird, um Partien mit unterschiedlichen Qualitätsmerkmalen zu trennen und verschiedenen Produkten zuzuordnen.

Das Erdbeobachtungsprogramm der Europäischen Union; insbesondere die Sentinel-2-Satelliten liefern kostenlos multispektrale Bilder mit einer Wiederholrate von 5 Tagen, die in der Präzisionslandwirtschaft für großflächiges Monitoring weit verbreitet sind.