Demnächst verfügbar. Dieser Use Case ist in Vorbereitung — Schritt-für-Schritt-Anleitung, Zeitaufwand und Werkzeugempfehlung folgen in Kürze.
Trockenstress-Früherkennung per NDVI und Bodenfeuchtesensoren
KI kombiniert Satellitenbilder (NDVI) mit Bodenfeuchte-Sensordaten und erkennt trockenheitsbedingten Vitalitätsverlust im Bestand — bevor sichtbare Schäden eintreten.
- Zeit
- Wöchentliche Geländebegehungen auf kritische Hotspots reduziert
- Kosten
- Frühintervention spart 500–3.000 € je ha gegenüber Spätschaden
- Einstieg
- 6–10 Wochen bis erste automatisierte NDVI-Alerts aktiv
- ROI
- Nutzen hängt von Trockenjahren ab — 2018–2024 klare Referenzjahre
- Wachstum
- Satellitenabdeckung gilt automatisch für gesamte Betriebsfläche
Das Problem
Trockenstress schädigt Wurzeln und schwächt die Abwehrkraft des Bestands Wochen bevor Kronenvergilbung sichtbar wird. Bis zur manuellen Erkennung sind betroffene Bäume bereits anfällig für Borkenkäfer und Pilzbefall.
Die Lösung
KI wertet Sentinel-2-NDVI-Zeitreihen und optional Bodenfeuchtesensor-Daten aus, erkennt anomale Vitalitätsabweichungen auf Parzellenebene und sendet Frühwarnung mit Lagebild.
Der Nutzen
Kritische Flächen 3–6 Wochen früher erkannt, gezielte Gegenmaßnahmen möglich (Wässerung, Schädlingsmonitoring), Folgeschäden signifikant reduziert.
Produktansatz
Satellitenbildauswertung (Sentinel-2) / IoT-Bodensensoren / Anomalie-Detektion
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