Digitale Landwirtschaft: Wie aus Satellitendaten konkrete Entscheidungen werden

Eine farbige Satellitenkarte beantwortet noch nicht, welche Aussaatstärke auf einer Teilfläche sinnvoll ist. Dafür müssen Beobachtungen, Standortbedingungen und agronomisches Wissen zusammenkommen.

Geodaten geben landwirtschaftlichen Informationen einen Ort

Ein Feld ist selten überall gleich. Boden, Wasserverfügbarkeit und die Entwicklung des Pflanzenbestands können sich innerhalb derselben Fläche unterscheiden. Digitale Landwirtschaft macht diese Unterschiede räumlich sichtbar und unterstützt dabei, Maßnahmen passend zur jeweiligen Teilfläche zu planen. Diese teilflächenspezifische Bewirtschaftung ist ein Anwendungsbereich von Precision Farming.

Geodaten wie Feldgrenzen bilden dafür die Grundlage: Sie ordnen Satellitenbeobachtungen, Bodeninformationen und betriebliche Angaben einem konkreten Schlag zu. Erst durch diesen Bezug lässt sich erkennen, welche Informationen zusammengehören und für welche Fläche eine Empfehlung gilt.

Für Agrarunternehmen und Saatguthersteller entsteht daraus eine praktische Möglichkeit, eigenes Fachwissen als digitalen Service anzubieten. Die zentrale Frage lautet: Welche Entscheidung soll der Betrieb mit diesen Daten besser vorbereiten können?

Wie lassen sich Satellitendaten in der Landwirtschaft nutzen?

Optische Satelliten erfassen das von der Erdoberfläche reflektierte Licht in unterschiedlichen Spektralbereichen. Daraus lassen sich Indikatoren für den Zustand und die Entwicklung von Vegetation ableiten. Die ESA beschreibt diesen Einsatz von Sentinel-2 zur Vegetationsbeobachtung. Solche Satellitendaten liefern eine Datengrundlage, noch keine fertige Aussaatempfehlung.

Für eine nutzbare Anwendung müssen die Daten zur richtigen Fläche und zum passenden Zeitraum gehören. Bei optischen Aufnahmen können Wolken und Schatten die Auswertung beeinträchtigen. Fehlende oder ältere Beobachtungen sollten deshalb in der Oberfläche erkennbar sein und bei Berechnungen berücksichtigt werden.

1. Flächen zuordnenFeldgrenzen prüfen und die relevanten Beobachtungen für den jeweiligen Schlag auswählen.
2. Datenqualität prüfenAufnahmezeitpunkt, Abdeckung und störende Einflüsse berücksichtigen.
3. Verläufe auswertenPassende Zeiträume vergleichen, um räumliche Unterschiede fachlich einzuordnen.
4. Fachlichen Kontext ergänzenStandortbedingungen, Sorte und weitere agronomische Parameter in die Bewertung einbeziehen.

Welche Daten und Auswertungen erforderlich sind, hängt vom Anwendungsfall ab. Eine Übersicht über die aktuelle Bestandsentwicklung stellt andere Anforderungen als die Planung einer teilflächenspezifischen Aussaat.

Welche Informationen benötigen landwirtschaftliche Betriebe?

Im Alltag zählt, ob eine Information eine konkrete Aufgabe unterstützt. Ein Betrieb möchte beispielsweise wissen, welche Bereiche eines Schlags unterschiedlich behandelt werden sollten oder wie sich ein geeigneter Erntezeitpunkt eingrenzen lässt.

Die Oberfläche sollte dafür das Ergebnis und seinen Kontext gemeinsam zeigen. Ohne Flächenbezug, Datenstand und verständliche Einheiten bleibt selbst eine fachlich anspruchsvolle Analyse schwer nutzbar.

Für Anbieter digitaler Agrarservices lohnt es sich, diese Fragen mit Betrieben und Beratungsteams früh zu klären. So wird der Service an einer tatsächlichen Entscheidung ausgerichtet.

Wie aus Beobachtungen digitale Handlungsempfehlungen entstehen

Unterschiedliche Vegetationswerte erklären nicht automatisch die Ursache einer Entwicklung. Eine Beobachtung muss fachlich eingeordnet werden, bevor daraus eine Handlung abgeleitet wird. Bei Aussaatempfehlungen können etwa Standortbedingungen, Sorteneigenschaften und die angestrebte Bestandsdichte zusammenwirken.

Die Aufgabe der Softwareentwicklung besteht darin, diese Zusammenhänge gemeinsam mit Fachleuten in nachvollziehbare Regeln und Berechnungen zu übersetzen. Welche Eingaben sind notwendig? Welche Kombinationen sind plausibel? Wann reicht die Datengrundlage für eine Empfehlung nicht aus?

Zur Entwicklung gehören deshalb fachlich geprüfte Beispielsituationen, die Validierung von Berechnungen und Rückmeldungen aus der Anwendung. Wenn Regeln weiterentwickelt werden, sollte nachvollziehbar bleiben, auf welcher Datenbasis und welchem Berechnungsstand ein Ergebnis entstanden ist.

Für die Entwicklung von Digital-Farming-Software sind Datenverarbeitung und Fachlogik damit eng verbunden. Unsere kartenbasierten Agraranwendungen setzen an dieser Verbindung von Fläche, Daten und Entscheidung an.

Warum intuitive Kartenoberflächen wichtig sind

Eine Karte hilft, Unterschiede innerhalb eines Feldes unmittelbar zu erkennen. Sie braucht dafür eine klare Legende, verständliche Einheiten und eine gezielte Auswahl der sichtbaren Informationen. Farben sollten erklären, welche Zone oder Empfehlung gemeint ist.

Ebenso wichtig sind einfache Abläufe: einen Schlag auswählen, Daten prüfen, eine Empfehlung berechnen und das Ergebnis übernehmen. Detailinformationen müssen erreichbar sein, ohne den gesamten Bildschirm mit Parametern zu füllen. Auf dem Smartphone sollten Flächenauswahl und Ergebnisdarstellung ebenso verständlich bleiben wie am Desktop.

Eine intuitive Oberfläche macht außerdem sichtbar, wenn Informationen fehlen. Eine leere Fläche darf nicht wie ein unauffälliger Messwert aussehen. Datenstand und Berechnungsstatus helfen Nutzer:innen, ein Ergebnis richtig einzuordnen.

Praxisbeispiel KWS: Sortenwissen in Aussaatempfehlungen übersetzen

Für KWS entwickelte newcubator ein webbasiertes Werkzeug zur teilflächenspezifischen Maisaussaat. Es verbindet Satellitendaten, Ertragszonen und Sortenwissen, um standortbezogene Aussaatempfehlungen nutzbar zu machen.

Das Karten-Tool wurde in das MyKWS-Kundenportal eingebunden. Damit ergänzt es einen bestehenden digitalen Service und bringt das Fachwissen des Saatgutherstellers in die Planung der Betriebe. Eine erste produktiv nutzbare Version entstand in rund drei Monaten; Rückmeldungen aus der Praxis flossen in die Weiterentwicklung ein.

Das Projekt zeigt, wie fachliche Berechnungen und eine verständliche Kartenoberfläche gemeinsam zu einem kundennahen Werkzeug werden. Mehr zu Anforderungen, Lösung und Vorgehen finden Sie in unserer Referenz zur interaktiven Aussaatkarte für KWS.

Praxisbeispiel AgroMais: Aussaat und Ernte in einem Agrarservice verbinden

Für AgroMais entwickelte newcubator die digitale Service-Plattform SKY TOOLS. Sie verbindet Flächenmanagement, Satellitenanalysen und Entscheidungsunterstützung für unterschiedliche Zeitpunkte der Saison.

Mit SKY SAAT werden Ertragszonen berechnet und passende Aussaatstärken auf Basis von Boden, Wachstum und agronomischen Parametern empfohlen. SKY TS nutzt Satellitendaten und Trockensubstanzwerte zur Unterstützung der Erntezeitplanung.

Die Plattform führt diese Werkzeuge mit der Verwaltung konkreter Felder zusammen. Betriebe können Flächen importieren; gekaufte Saatgutmengen werden in Flächenkontingente für die Planung übersetzt. So entsteht ein durchgängiger Service vom Produktbezug bis zur Nutzung auf dem Feld.

Für Agrarunternehmen liegt darin ein zusätzlicher Nutzen: Ein hilfreicher digitaler Service schafft wiederkehrende Anlässe für Kundenkontakt über den Kauf hinaus. Wie diese Verbindung bei AgroMais umgesetzt wurde, beschreibt unsere Referenz zur Agrarservice-Plattform SKY TOOLS.

Den digitalen Agrarservice von der Entscheidung aus planen

Ein sinnvoller Einstieg beginnt mit einem klar abgegrenzten Anwendungsfall. Statt sofort alle verfügbaren Datenquellen einzubinden, sollten Agrarunternehmen zuerst festlegen, welche Entscheidung sie für ihre Kunden unterstützen möchten.

1. Entscheidung bestimmenGeht es um Aussaatstärke, Ernteplanung oder einen anderen konkreten Schritt im Arbeitsalltag?
2. Datengrundlage klärenWelche Flächen-, Satelliten- und Fachdaten liegen vor, und wie werden Qualität und Aktualität geprüft?
3. Fachlogik validierenWer prüft Berechnungen, Grenzfälle und die praktische Aussagekraft der Empfehlungen?
4. Arbeitsablauf verbindenWie kommt das Ergebnis in Kundenportal, Beratung oder betriebliche Planung?
5. Mit Betrieben erprobenKönnen die vorgesehenen Nutzer:innen die Empfehlung verstehen und für ihre Arbeit verwenden?

KWS und AgroMais zeigen zwei Wege, wie aus Geodaten, Fachwissen und Software ein nutzbarer Agrarservice entsteht. Die Qualität liegt in der gesamten Verbindung: von der passenden Datenbasis über nachvollziehbare Empfehlungen bis zur Anwendung im Alltag.