Der Blick auf die Rapsfelder zeigt es, größtenteils haben sich sehr gute Rapsbestände in Deutschland etabliert. Manchmal schon zu gut, oft mussten die Bestände mindestens einmal eingekürzt werden. Nach unseren ersten Auswertungen von Satellitenbildern auf Kundenschlägen sind aktuell N-Aufnahmen wie in Abbildung 1 typisch. Diese liegen hier zwischen 50 und 170 kg N/ha, im Durchschnitt des Schlages sind es 120 kg N/ha.
Dieser Bestand erlaubt nach der bewährten EXAgT Methode Herbstscan mit Satellit eine durchschnittliche Einsparung von rund rund 50 kg N/ha, dies sind bei einem N-Preis von 1,20 € pro kg N eine Ersparnis von 60,- €/ha und nach Abzug der Kosten für unsere Dienstleistung von 8,- €/ha einen
Minderaufwand für die N-Düngung pro ha von 52,- €/ha!
Dabei wird die Heterogenität der Bestände berücksichtigt und teilflächenspezifisch die ausgebrachte Menge angepasst, sodass auch die schwächeren Bereiche des Schlages ausreichend versorgt werden.
Abbildung 1: Aktuelle N-Aufnahmekarte eines Kundenschlags Ende Oktober 2023 in MV
Wir liefern Applikationskarten im jeweils nötigen Datenformat und helfen bei Bedarf vor Ort mit, bis heute konnten wir jedes Formatproblem lösen (auch mit ISOXML, dem ISOBUS Auftragsformat 😉 ).
Wir sind auf der AGRITECHNICA 2023
Wenn Sie mit uns persönlich treffen wollen finden sie uns auf der AGRITECHNICA auf dem Gemeinschaftsstand Sachsen Halle 25/B14. Dort stellen wir unsere Leistungen/Produkte für eine angepasste und differenzierte N-Düngung vor (EXAgT Observator, Andüngung nach Satellitendaten) wie auch das Thema OFR/produktionsintegrierte Großparzellenversuche und unseren Beitrag zum preisgekrönten Konzept IFR(ISO Farm Research). Wir freuen uns auf ihren Besuch!
Fragen Sie uns, wir freuen uns auf Ihre Aufgaben! Unsere Spezialität sind betriebsspezifische Lösungen, wir schätzen Sie und Ihre Herausforderungen =;-).
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Wir sind stolz als Teil einer Partnerschaft mit AMAZONE, EXA Computing, geo-konzept, Hanse-Agro, der Fachhochschule Kiel und dem Startup AgDoIT in der Shortlist des DLG Zukunftspreis Agrartechnik „DLG-Agrifuture Concept Winner“ vertreten zu sein.
Mit dem Konzept ISO Farm Research (IFR) für rundum effiziente und sichere Praxisversuche mit automatisierter Versuchsplanung, Umsetzung, Datenerfassung und Analyse sollen OFR Versuche einfacher, sicherer und kostengünstiger werden.
Nähere Informationen bekommen Sie in einem unserer nächsten Newsletter und auf der agritechnica auf dem Stand der AMAZONEN-WERKE H. DREYER SE & Co. KG Halle 9 Stand C30 oder auch bei uns auf dem Gemeinschaftsstand Sachsen Halle 25 Stand B14.
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Die Aussaat des Winterraps 2023 ist in den meisten Gebieten problemlos abgeschlossen worden, die jetzt sichtbaren Bestände lassen eine gute Bestandsentwicklung als Grundlage für einen erfolgreichen Herbstscan erwarten.
Ziel im Pflanzenbau ist es, jedes kg N Stickstoffdünger effizient einzusetzen. Für die zweite/dritte und vierten Gabe habe sich Verfahren auf der Basis von Sensoren und Satellitenbildern breit etabliert. Ungenutztes Optimierungspotenzial liegt in der ersten Gabe. Hier gilt es, den Zustand der Bestände zum Ende der Vegetationsperiode im Spätherbst zu erfassen.
Beim Winterraps kann jedes aufgenommene kg N im Spätherbst, welches über 50 kg liegt, im Frühjahr angerechnet und eingespart werden (Faustzahl: kg N/ha Herbst > 50 kg N/ha* 0,7 = einzusparende kg N/ha Frühjahr). Durch Satellitendaten abgeglichen mit Referenzmessungen am Boden wird eine teilflächenspezifische N-Aufnahmekarte für den Herbst erstellt (siehe Abbildung 1). Diese wird als Grundlage für die Frühjahrsdüngung (egal ob in einer oder mehreren Gaben) genutzt.
Abbildung 1: Messung der N-Aufnahme im Winterraps, links punktuell manuell, rechts in jeder Teilfläche (10x10m²) abgeleitet aus Satellitenbildern und Referenzmessungen.
Um die Wirksamkeit des Verfahrens zu überprüfen führen wir begleitend PiG/OFR Versuche unseres Verfahrens durch. Die Metaanalyse von Versuchen 2021/2022 zeigt die Effekte des Verfahrens (1).
Die Versuchsschläge 2021/2022 lagen südlich von Leipzig in einem roten Gebiet, in diesen Jahren gab es eine gute Vorwinterentwicklung mit durch den Herbstscan ermittelten N-Aufnahmen zwischen 50 und 120 kg N/ha.
im Prüfglied „Betrieb“ wurde auf der ganzen Fläche einheitlich gedüngt entsprechend den Vorgaben des Bilanzierungs- und Empfehlungssystem Düngung (BESyD) Sachsen
im Prüfglied „EXAgT“ fand eine teilflächenspezifische N-Düngung nach unseren Algorithmen statt.
erste Gabe Piamon, zweite Gabe KAS konstant 50 kg N/ha
Gesamtgabe zwischen 125 und 170 kg N
Abbildung 2: Ausgangsdaten Metaanalyse sowie Differenzen der ausgebrachten N-Mengen
Abbildung 3: Signifikanter Mehrertrag von 1,26 dt/ha trotz Einschränkung der N-Düngemenge auf 80% im roten Gebiet
In den Gebieten ohne eingeschränkte N-Düngung führt, so unsere langjährige Erfahrung, unser Verfahren in den meisten Fällen zu N-Einsparungen von 15-25 kg/ha.
(1) Moritz Gaßan (2023).: „Überprüfung teilflächenspezifischer, satellitenbasierter N-Düngestrategien für Winterraps anhand von praxisnahen Großparzellenversuchen, angelegt und ausgewertet mit den Methoden von OFR (On Farm Research)“, Bachelorarbeit BA Dresden
Herbstscan Wintergetreide
Bei der 1. N-Gabe für Winterweizen/Wintergerste/Winterroggen orientiert man sich oft an den „schlechtesten“ Stellen und überzieht die „besseren“ deutlich, was zu dichten Beständen mit Lager- und Krankheitsproblemen führt. Dagegen hilft eine differenzierte Düngung. Über den Herbstscan wird eine teilflächenspezifische Abschätzung der N-Aufnahme und der daraus resultierenden N-Aufnahmekarte wird die Streukarte für die Andüngung im folgenden Frühjahr erstellt. Als erstes erfolgt die Festlegung des Düngungsniveaus, bei der neben den üblichen Planungsansätzen (Betriebsleitererfahrung, Nmin, N-Form, Produktionsziel, Ertrag, organische Düngung usw.) die durchschnittliche N-Aufnahme im Herbst berücksichtigt wird. Die anschließende Differenzierung orientiert sich dann an den unterschiedlichen N-Aufnahmezonen im Schlag und daraus lässt sich eine Streukarte erzeugen.
Eine differenzierte Andüngung führt zu einheitlicheren Beständen, die sich einfacher führen lassen und einer Frühsommertrockenheit besser begegnen können. „Nicht zu viel bei den Guten und nicht zu wenig bei den Schlechten“ sollte das Motto sein.
Auch hier liefern wir die Karten im jeweils nötigen Datenformat und helfen bei Bedarf vor Ort mit, bis heute konnten wir jedes Formatproblem lösen (auch mit ISOXML, dem ISOBUS Auftragsformat 😉 ).
Fragen Sie uns, wir freuen uns auf Ihre Aufgaben! Unsere Spezialität sind betriebsspezifische Lösungen, wir schätzen Sie und Ihre Herausforderungen =;-).
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Schlageinheitliche Bestände von Winterweizen sind agronomisch im Vorteil, sie lassen sich einfacher führen und können z.B. einer Frühsommertrockenheit besser begegnen. Ein Baustein diese Einheitlichkeit zu erreichen ist die differenzierte Saat, dazu werden auf den schlechteren Böden im Schlag höhere Saatstärken ausgebracht als auf den besseren Teilschlägen (im Gegensatz zum Mais/Sonnenblumen, da ist es umgekehrt).
Die Spannweite der Saatstärke wird von den jeweiligen Sortenempfehlungen vorgegeben, die Klassifizierung der Bodeneigenschaften kann aus Messungen mit einem Bodenscanner bzw. Satellitendaten abgeleitet werden. Dabei ist die Messung mit dem Bodenscanner die genauere, aber auch aufwendigere Methode, bei der Nutzung von Satellitenbildern können dagegen andere Effekte außer den Bodeneigenschaften die Datengrundlage verfälschen.
Prinzip unserer Arbeit ist es, unsere eingesetzten Verfahren durch OFR Versuche zu begleiten, um deren Wirksamkeit einschätzen zu können.
So wurde durch uns im Herbst 2022 ein Saatversuch im Winterweizen angelegt. Datenbasis war eine Kartierung mit einem Bodenscanner EM38, auf dem Schlag befanden sich sieben unterschiedliche Klassen von Bodenzonen, mit Bodenpunkten zwischen 28-33 und damit für den Winterweizenanbau eher schwierig. Angebaut wurde die Sorte Asory, die Saatstärke für das konstante Versuchsglied lag bei 124,0 kg/ha, beim variablen Versuchsglied zwischen 115 und 133 kg/ha (siehe Abbildung 1).
Abbildung 1: Saatkarte Winterweizenversuch
Auf ausgewerteten Biomassekarten vom 14.11.2022 zeigt sich, das die Biomassewerte in der Variante „konstant“ eine größere Spannweite als die der Variante „variabel“ haben, der Homogenisierungseffekt der variablen Saat ist gut erkennbar (siehe Abbildung 2).
Abbildung 2: Geringere Bestandsvariabilität im Spätherbst bei differenzierter Saat im Vergleich zu konstanter Saatstärke
Bei der Auswertung des Versuchs wurden neben dem Ertrag auch das digitale Geländemodell und die Gehaltsklassenkarten pH/K/P einbezogen, um bessere Ergebnisse zu erzielen. Es wurde ein Mehrertrag im Versuchsglied „variabel“ von 1,426 dt/ha erzielt (nicht signifikant da p > 0,05, siehe Abbildung 3). Der Durchschnittsertrag des Schlages lag bei 47,9 dt/ha.
Abbildung 3: Der Ertrag des Versuchsglieds „variabel“ lag 1,426 dt/ha über dem des Versuchsglieds „konstant“ (Intercept), Einflüsse auf den Ertrag hatten weiterhin die Geländehöhe sowie die Gehaltsklasse K.
Fazit
Die differenzierte Saat in Winterweizen trägt zum Aufbau homogenerer Bestände bei und hat positive Ertragseffekte, dieses Versuchsergebnis bestärkt uns in unserer Arbeit und in der Fortsetzung unsere Versuche.
Fragen Sie uns, wir freuen uns auf Ihre Aufgaben! Unsere Spezialität sind betriebsspezifische Lösungen, wir schätzen Sie und Ihre Herausforderungen =;-).
Die Getreideernte läuft, die wetterbedingten Erntepausen nutzt die Kundschaft um uns zu kontaktieren und ihre Wünsche/Aufträge mitzuteilen. Kein Grund zum jammern, allerdings reicht das augenblicklich verfügbare Zeitbudget hier nur für einen extra kurzen Newsletter 😉 .
Differenzierte Grunddüngung für alle?!
Für viele Praxisbetriebe ist die regelmäßige GPS gestützte Beprobung der Makronährstoffe im 3 ha Raster Standard. In der Praxis wird auf der Grundlage der gelieferten Tabellen mit den Laborergebnissen pro Schlag ein Wert ph/P/K bestimmt und eine einheitliche Düngemenge für diesen festgelegt.
Eine schlageinheitliche Gabenhöhe verschwendet allerdings zum einen in den gut versorgten Bereichen Dünger und in den „schlechten“ Teilbereichen reichen die Düngemengen nicht aus.
Einige Kunden nutzen wie gerade aktuell unsere Expertise, um auf der Basis der vorhandenen Daten des Beprobungsdienstleisters sowie ihrer geplanten schlageinheitlichen Düngemengen teilflächenspezifische Applikationskarten berechnen zu lassen und diese mit ihrer Technik abzustreuen. Dazu ist aufseiten des Kunden keine zusätzliche Software und Einarbeitung notwendig!!
Dieser Service ist mit 1,50 €/ha pro Nährstoff ein günstiger Einstieg in die teilflächenspezifische Düngung, bei Interesse kontaktieren Sie uns!
Abbildung 1: Unterschiedlicher teilflächenspezifischer Bedarf CaO berechnet aus den Daten der GPS gestützten Beprobung.Abbildung 2: Innerhalb eines Schlages variieren die P Mengen, hier von der Gehaltsklasse A bis E. Zugegeben, dies ist ein „extremes“ Beispiel, aber räumliche Variationen sind auf allen größeren Schlägen feststellbar. Rechts beispielhaft umgesetzt in einer Applikationskarte.
Feldschwarm im „Heiligen Grund“
Am 03.07.2023 gab es im und um das Schloss Proschwitz mit der Adresse „Heiliger Grund 2“ eine SIMUL+ Veranstaltung zum Thema „AUTONOME MOBILE ARBEITSMASCHINEN“.
Dabei wurde die Weiterführung des Projekts Feldschwarm verkündet. Auch eine Gelegenheit für alle Teilnehmer die coronabedingten Kontaktdefizite aufzuholen, es gab sehr spannende und vielversprechende Gespräche!
Im Projekt Feldschwarm wurde die Grundlagentechnologien für autonom operierende Systeme aus kleinen, intelligenten Maschineneinheiten für den Feldeinsatz entwickelt, seit 2021 sind zwei Versuchsträger im Einsatz und wurden auch der Öffentlichkeit in dem Jahr auf dem Gutshof Raitzen vorgeführt.
Thematisch interessant sind die neuen(?) Schwerpunkte im Projekt, z.B. die ISOBUS Interoperabilität sowie als Teilbereich das Thema automatisierte Werkzeugüberwachung. Fragezeichen blieben bei mir beim neuen Thema AI Agronomy (deutsch KI Agronomie), das Projekt zu beobachten bleibt spannend!
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Nachdem mein bevorzugtes Schreibprogramm in der neuesten Version eine Anbindung an die KI von ChatGPT anbietet, war dies für mich Anlass, die Fähigkeiten des Systems beim Schreiben des EXAgT-Newsletters auszutesten. Ich musste jedoch feststellen, dass das aktuelle KI Wissen auf dem Gebiet des OFR Versuchswesens sehr beschränkt ist.
Daher bin ich „leider weiter gezwungen“ die Newsletter händisch zu erstellen, werde aber den KI-Wissenszuwachs im Auge behalten um perspektivisch mehr Freizeit haben zu können, die Hoffnung stirbt zuletzt 😉 .
Neues Projekt für das landwirtschaftliche Versuchswesen!
Ab dem 01.07.2023 startet die FH Kiel über drei Jahre das EIP-AGRI Projekt „SNaPwürZ“, wir sind stolz Teil dieses Projekts zu sein!
Kooperationspartner der operationellen Gruppe sind als landwirtschaftliche Unternehmen Gut Quarnbek, Gut Rosenkrantz und die Maschinengemeinschaft Ratke/Elsner, als Forschungs- und Versuchseinrichtung die FH Kiel und die NPZ Norddeutsche Pflanzenzucht, als Beratungs- und Dienstleistungseinrichtungen geo-konzept, Christoph Ratke, Linum Software sowie wir und das StartUp SeedForward.
Landwirtschaft bedeutet Anpassung. Anpassung an sich ändernde klimatische Bedingungen, ebenso wie an die Bedarfe des Marktes und die gesellschaftlichen Vorgaben.
Für die praktische Landwirtschaft sind für eine datenbasierte Anpassung verschiedene Wege denkbar, die jedoch in den wesentlichen Entscheidungen (z.B. Fruchtfolge oder Bewirtschaftungsintensität) in einem gewissen Maße in die Zukunft gerichtet sind.
Einen wichtigen Beitrag zur Reduktion der Unsicherheit bei solchen Entscheidungen liefern Exaktversuche, bei denen das Risiko durch statistische Absicherung bewertbar wird. Allerdings sind die Ergebnisunterschiede zwischen Varianten in der Praxis oft nicht wie erwartet in gleicher Höhe zu finden.
Das bedeutet für die landwirtschaftliche Praxis und die Beratung mit eigenen On-Farm-Versuchen (OFR), die betrieblich relevanten Fragestellungen auf den eigenen Flächen abzusichern.
Das Problem bei der praktischen Umsetzung von OFR ist, das diese durch verschiedene Hürden erschwert wird. So ist der Arbeitsaufwand neben den betrieblichen Abläufen für die Planung, das Anlegen und vor allem die Datenerfassung immer noch sehr hoch. Datenverluste, mangelnde Datenqualität z.B. durch geringe Genauigkeit, fehlendes Wissen häufig genannte Gründe für einen Misserfolg von Versuchen. Diese lassen sich oft auf technische Hürden zurückführen.
Das aktuelle Problem, die gewonnenen Daten sinnvoll zusammenzuführen, auszuwerten und daraus fundierte produktionstechnische Entscheidungen für die Zukunft sicher abzuleiten, erfordert von jedem Betriebsleiter ein hohes Maß an Engagement und eine Affinität zu Daten. Denn erst wenn die Daten ausgewertet werden können und eine Bedeutung bekommen, entsteht Wissen, das genutzt werden kann. Eine weitere Herausforderung ist es dann, die gewonnenen Daten mit anderen Betrieben (Bsp. im Beratungsring oder im Naturraum) zu vergleichen und daraus die “richtigen” Schlüsse für die Zukunft abzuleiten.
Aktueller Stand Versuchsdurchführung-> Projektziel
Ziel des Projekts ist die Schaffung einer digitalen Werkzeugbox, die es jedem Landwirt und Berater ermöglicht, auf seinem Standort und mit seinem Maschinenpark für ihn relevante Fragestellungen zu bearbeiten und auszuwerten. Für die Partner aus dem vor- und nachgelagerten Bereich besteht so die Möglichkeit, mehr Daten gemeinsam mit den Landwirten zu gewinnen und die Fragen der Praxis besser zu bearbeiten. Gleichzeitig sollen diese Erhebungen sämtlichen offiziellen Qualitätsansprüchen genügen, um auch in der Forschung oder Produktentwicklung weiterverwendet werden zu können. Zusätzlich soll mit diesen Informationen die Grundlage geschaffen werden, um betriebliche Entscheidungen in einem sich wandelnden Umfeld besser abzusichern und zu bewerten.
Wir erhoffen uns von diesem Projekt eine höhere Effizienz bei der Durchführung und Auswertung von Versuchen. Der Zeitaufwand von Datenerfassung und Dokumentation wird deutlich verringert, Versuchsanstellungen werden einfacher und kostengünster. Versuche können auch mit mehreren Teilnehmern kollaborativ durchgeführt werden, jeder Teilnehmer ist auf dem gleichen Informationsstand. Schnittstellen wie Schlagkartei-Importe oder Auftragsexporte stellen sicher, dass die zusätzlichen Tätigkeiten sich reibungslos in die bisherigen Betriebsabläufe integrieren lassen.
Fragen Sie uns, wir freuen uns auf Ihre Aufgaben! Unsere Spezialität sind betriebsspezifische Lösungen, wir schätzen Sie und Ihre Herausforderungen =;-).
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Die differenzierte Saat für Mais hat in den letzten Jahren massiv an Praxisrelevanz gewonnen. Hierbei wird auf die örtlichen Gegebenheiten der jeweiligen Teilflächen der Schläge eingegangen, auf den besseren Böden werden höhere Saatstärken ausgebracht als auf den schlechteren Böden. Die Spannweite der Saatstärke bestimmt der Kunde anhand der jeweiligen Sortenempfehlungen und/oder seinen Erfahrungen.
Seit dem letzten Jahr planen wir analog zum Mais auch Saatkarten für Sonnenblumen. Ein erster/einzelner erfolgreicher OFR Versuch 2022 zeigte positive Effekte auf den Ertrag, dies wollen wir in den nächsten Jahren fortsetzen.
Abbildung 1: Aussaatkarte Sonnenblumen für OFR Versuch, Datenbasis EM38
Datenbasis Bodenscanner (EM38, Top Soil Mapper)
Liegen für die Flächen Kartierungen mit einem Bodenscanner vor, lassen diese sich problemlos für die Erstellung der Saatkarten nutzen, den unterschiedlichen Zonen werden dabei verschiedene Saatstärken zugeordnet.
Datenbasis Ertragskarten (aus Satellitendaten)
Was tun, wenn keine Daten zur Bodenkartierung vorliegen? Hier hilft eine Zonierung z.B. nach Ertragsdaten aus einem relativ trockenem Jahr, in denen sich die Unterschiede in der Bodenqualität in den Erträgen der Teilfläche widerspiegeln. VORSICHT: Absolute Trockenjahre können vor allem auf Grenzstandorten eine völlig unbrauchbare Datengrundlage sein, immer das Ergebnis mit dem Wissen des Landwirts abgleichen!
Bei der Verarbeitung der Ertragsdaten hilft uns die jahrelange Erfahrung mit der Ertragskartierung diverser Mähdreschertypen. Ohne die Verfügbarkeit von Rohdaten ist deren Nutzung sehr schwierig bis unmöglich, es ist unter anderem unbedingt nötig, Spuren mit weniger als einer ganzen Schneidwerksbreite zu löschen, da hier die Werte zu ungenau sind. Leider gibt es einen neuen Trend bei den Maschinenherstellern, diese stellen die teilflächenspezifischen Erträge nur noch verarbeitet über ihre Cloudlösung zur Verfügung. Das führt zu ungenauen Karten und macht die weitere Nutzung unmöglich!
Abbildung 2: Links verarbeitete Ertragskartierung aus der Herstellercloud, rechts Ertragskarte abgeleitet aus einem Satellitenbild (Wintergerste)
Wir nutzen bei solchen Problemen aus Satellitendaten abgeleitete Ertragsdaten (siehe auch unseren Newsletter Oktober 2021). Auf der Basis eines Artikels von Franz-Xaver Maidl el.al. über die „Ableitung des teilflächenspezifischen Kornertrags von Getreide aus Reflexionsdaten“ (1) können wir diese berechnen. Dafür sind Reflexionsdaten des Bestandes zwischen EC49 und EC65 nutzbar, „funktionierende“ Fruchtarten sind Winterweizen, Wintergerste und auch Dinkel, beim Raps klappt das Verfahren leider nicht.
Abbildung 3: Signifikante lineare Korrelation zwischen S2REP (Sentinel-2) vs. Ertrag (Dinkel, aus Ertragskartierung), R² = 0,43, p-value: < 2.2e-16
Ziel ist nicht die Vorhersage der absoluten Erntemenge, sondern die Ableitung der teilflächenspezifischen Erträge aus dem Ertrag pro Schlag von der Hofwaage.
Das Thema teilflächenspezifische Saat bleibt spannend und aktuell, im nächsten Jahr hoffen wir neue OFR Versuche einrichten zu können. Interessant wäre ein Vergleich der Effekte von Saatkarten mit unterschiedlicher Datenbasis, Bodenscanner vs. Ertragsdaten.
(1) Franz-Xaver Maidl et. al.: Ableitung des teilflächenspezifischen Kornertrags von Getreide aus Reflexionsdaten in A. Meyer-Aurich et al.: Digitalisierung in kleinstrukturierten Regionen, Lecture Notes in Informatics (LNI), Gesellschaft für Informatik, Bonn 2019, S. 131- 134
Veröffentlicht unterAgronomie|Kommentare deaktiviert für Praxis differenzierte Saat Sonnenblumen/Mais, Basis EM38 bzw. Ertragskarten (aus Satellitendaten)
Unsere EXAgT Observatoren liefern auch in diesem Jahr zuverlässig Daten für den Landwirt als Entscheidungsgrundlage über eine angepasste N-Düngung (Zeitpunkt und Höhe der Gabe).
Zur Weiterentwicklung des Systems arbeiten wir mit dem Smart Farming Lab der Universität Leipzig zusammen. Eine Menge von Kameras im Umfeld des Observators nehmen aus verschiedenen Positionen den Pflanzenbestand auf. Diese Bilder sind „Futter“ für KI-Algorithmen um zukünftig weitere aktuelle Pflanzenparameter automatisiert erfassen zu können. Das wird eine spannende Saison!
Vermessungslösung mit neuem Windows Tablet bei Kunden
Seit Anfang dieses Jahres liefern wir unsere Vermessungssysteme mit einem neuem Windows Tablet Durabook R8 aus, die ersten Systeme sind jetzt bei den Kunden. Das neue Tablet zeichnet sich gegenüber der Vorgängerlösung durch einen größeren und helleren Bildschirm sowie dem zukunftssicheren Betriebssystem Windows 11 aus.
Wichtig für uns war, dass wir weiter mit einem zuverlässigen Lieferanten mit langjährigen Geschäftsbeziehungen zusammenarbeiten konnten.
Fragen Sie uns, wir freuen uns auf Ihre Aufgaben! Unsere Spezialität sind betriebsspezifische Lösungen, wir schätzen Sie und Ihre Herausforderungen =;-).
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