Revolution in der Landwirtschaft: Wie Technologie die Ernteerträge steigert

Durch diesen technologischen Fortschritt verändert sich auch der Agrarsektor. Im letzten Jahrzehnt gab es einige revolutionäre Veränderungen. Durch den Einsatz von Drohnentechnologie konnten die Ernteerträge um 5–10 % gesteigert und der Wasserverbrauch um bis zu 30 % gesenkt werden. All diese Fortschritte zeigen, wie schnell sich auch in der Branche Veränderungen vollziehen, und sie eröffnen weitere Möglichkeiten für Veränderungen in der Landwirtschaft, die durch Hyperspektralbildgebung (HSI) und Deep Learning zu mehr Produktivität und Nachhaltigkeit beitragen werden.

Die Entwicklung der Agrartechnik

Im 18. Jahrhundert wandelte sich die Landwirtschaft von der menschlichen Arbeitskraft zur Mechanisierung, weiter zur Grünen Revolution des 20. Jahrhunderts und zur heutigen Präzisionslandwirtschaft. Es ist ein epochaler Marsch, der von der ständigen Forderung nach Effizienz und Nachhaltigkeit angetrieben wird. Innovationen in der modernen Landwirtschaft, wie HSI, werden jetzt mit anderen Innovationen im Bereich Deep Learning kombiniert. Dies verändert das Gesicht der Landwirtschaft und des Landmanagements, da es jetzt möglich ist, Bilder über verschiedene Wellenlängen hinweg aufzunehmen, indem Endelemente oder reine Spektralsignaturen sichtbar gemacht werden.

Dies liefert wichtige Informationen zur Erkennung von Krankheiten, Nährstoffmängeln und zur Früherkennung von Wasserstress. Dies bedeutet, dass HSI ein Rückgrat für den richtigen Einsatz von Pestiziden, die optimale Wassernutzung und die Überwachung des Pflanzengesundheitszustands zur Abfallreduzierung im Agrarsektor gelegt hat; daher hat es viel zum Umweltschutz beigetragen.

Deep Learning in Kombination mit HSI ist revolutionär und hilft, einige der Herausforderungen in der Landwirtschaft zu meistern. Deep-Learning-Algorithmen können Ernteerträge vorhersagen und das Vorhandensein von Schädlingen und Krankheiten prognostizieren, noch bevor Symptome auftreten. Diese Technologien verändern jetzt die Erntemanagement- und Anbaustrategien von einem reaktiven zu einem proaktiven und prädiktiven Ansatz. Daher bringt die Einführung von Hyperspektralbildgebung (HSI) und Deep-Learning-Technologien in der Landwirtschaft enorme Umweltvorteile, die zu einem Übergang zu nachhaltiger Landwirtschaft führen würden.

Diese Technologien zielen darauf ab, wo Wasser, Düngemittel und Pestizide am meisten eingesetzt werden, verbrauchen die wenigsten Ressourcen und verursachen die geringste Umweltverschmutzung. Die Gesundheit des Gesamtsystems wird durch die Anreicherung des Bodens und die Verringerung des Abflusses gefördert. Eine verbesserte Früherkennung von Stress und Krankheiten bei Pflanzen trägt auch zum Erhalt der Artenvielfalt bei; Chemikalien werden nicht willkürlich eingesetzt und gefährden in diesem Fall keine anderen Pflanzen- oder Tierarten in der Umwelt.

Umweltvorteile und zukünftige Auswirkungen

Dadurch können die Landwirte ihre Pflanzen richtig bewirtschaften und die Produktion effizient planen, indem sie die Ressourcen nutzen und die Betriebskosten senken. Solche Technologien fördern eine nachhaltige Landwirtschaft, sorgen dafür, dass landwirtschaftliche Praktiken mit den Grundsätzen des Umweltschutzes in Einklang stehen und diese unterstützen, und beschleunigen die Agenda für die weltweite Nahrungsmittelsicherheit und das ökologische Gleichgewicht.

Reduzierter Chemikalieneinsatz: HSI reduziert die Menge an Pestiziden und Düngemitteln erheblich, da es Präzision ermöglicht. Durch die genaue Identifizierung von befallenen Schädlingen, kranken Bereichen und Nährstoffmängeln können Landwirte Chemikalien jetzt nur noch dort einsetzen, wo sie benötigt werden. Dadurch wird die Menge an Abfluss und Sickerwasser reduziert, die gefährliche Stoffe in die umliegenden Ökosysteme tragen können. Das heißt, die Einsatzmittel werden gezielter eingesetzt, was Ressourcen spart und einen geringeren ökologischen Fußabdruck der Landwirtschaft verursacht.

Wasserressourcenschutz: Deep-Learning-Modelle auf Basis von HSI-Daten ermöglichen einen wesentlich sinnvolleren Umgang mit Wasser. Eine solche Technologie zur Ermittlung des exakten Wasserbedarfs verschiedener Teile des Feldes führt zu einer deutlichen Reduzierung der Verschwendung, ein wichtiger Schritt für Regionen in wasserarmen Zonen und für die Welt insgesamt im Kampf gegen den Klimawandel.

Verbesserung der Bodengesundheit: HSI mit Deep Learning verringert den übermäßigen Einsatz von Chemikalien und ineffiziente Bewässerung und trägt so zu einer verbesserten Bodengesundheit bei, die mehr Wasser speichert, Erosion verringert und ein lebendigeres Ökosystem auf dem Land fördert, auf dem Landwirtschaft betrieben wird, und es für die Zukunft nachhaltig macht.

Erhaltung der Artenvielfalt: Schädlinge, die durch den normalen Einsatz von Pestiziden in Schach gehalten würden, können gedeihen und zur Artenvielfalt der Region beitragen. In der Region könnten dann alle nützlichen Insekten, Vögel und andere Wildtiere vorkommen, die zur Bestäubung, Kontrolle anderer Schädlinge und zur allgemeinen Ökologie beitragen.

HSI- und Deep-Learning-Technologien könnten diese skalierbaren Lösungen für Kleinbauern weltweit im Sturm erobern. Sie demokratisieren die Präzisionslandwirtschaft für die Landwirte, ermöglichen ihnen, die Vorteile dieser fortschrittlichen Analytik zu nutzen und fördern durch nachhaltige landwirtschaftliche Praktiken ein integratives Wachstum. Da wir an der Schwelle zu einer neuen Ära der landwirtschaftlichen Renaissance stehen, ist die globale Landwirtschaftsgemeinschaft aufgerufen, die Welle der Innovation zu nutzen.