Kurzzusammenfassung: AGMRI von IntelinAir ist eine Präzisionslandwirtschaftsplattform, die Luftbilder von Satelliten, Drohnen und Flugzeugen in verwertbare Informationen über den Pflanzenbestand umwandelt. Das Tool ermöglicht die Überwachung des Feldes über die gesamte Saison, automatische Warnmeldungen bei Pflanzenstress, Unkrautdruck, Nährstoffmangel und Krankheitsrisiko sowie Analysen nach der Saison und Ertragsprognosen. So können Landwirte und Agronomen fundierte, datenbasierte Managemententscheidungen für ihre Betriebe treffen.
Die Bewirtschaftung von Anbauflächen über Hunderte oder Tausende von Hektar stellt eine Herausforderung dar, die mit jeder Saison komplexer wird. Welche Felder benötigen sofortige Aufmerksamkeit? Wo entwickeln sich ertragsgefährdende Probleme? Wie hoch ist der ROI der zweiten Fungizidbehandlung?
AGMRI geht diesen Fragen direkt nach. Laut der offiziellen Website ist IntelinAir ein Anbieter von Bildmaterial und Analysen, der Landwirten durch regelmäßige Benachrichtigungen und Berichte hilft, ihre Anbauflächen optimal zu priorisieren. Die Plattform liefert nicht nur Bilder, sondern wandelt Luftbilddaten in verwertbare Informationen für geschäftskritische Entscheidungen in der Landwirtschaft um.
Was ist AGMRI?
AGMRI ist die cloudbasierte Präzisionslandwirtschaftsplattform von IntelinAir, die hochauflösende Luftbilder analysiert, um den Gesundheitszustand der Pflanzen zu überwachen, Probleme auf dem Feld zu erkennen und Erträge während der gesamten Vegetationsperiode vorherzusagen.
Der Dienst bietet abonnementbasierten Zugriff auf Luftbilder, die mit drei Aufnahmemethoden erstellt wurden: hochauflösende Satellitenbilder (30 cm bis 150 cm Auflösung), Drohnenbilder (≤ 15 cm Auflösung) und Aufnahmen von Starrflügelflugzeugen (≤ 15 cm Auflösung). Laut den offiziellen FAQ erhalten Abonnenten von Frühling bis Anfang September mehrere Bildaufnahmen.
Aber das Besondere an AGMRI ist, dass es nicht nur ein Bildbetrachter ist. Die Plattform nutzt firmeneigene Algorithmen und Modelle des maschinellen Lernens, um agronomische Probleme automatisch zu erkennen und priorisierte Warnmeldungen auszugeben. So können Agronomen und Landwirte ihre Kontrollbemühungen auf die Bereiche konzentrieren, in denen sie die größte Wirkung erzielen.
Kernplattformfunktionen
AGMRI bündelt seine Kompetenzen in der saisonbegleitenden Feldüberwachung und der anschließenden Analyse. Die Tools sind auf Skalierbarkeit ausgelegt, egal ob es um die Verwaltung eines einzelnen Betriebs oder die Betreuung von Kunden in weitläufigen Gebieten geht.
Einblicke in die agronomische Praxis
Die Plattform liefert saisonale, skalierbare Einblicke in wichtige Produktionsvariablen. Diese automatisierten Benachrichtigungen helfen Nutzern, große Flächen zuverlässig zu überwachen, ohne jedes Feld physisch abgehen zu müssen.
AGMRI-Monitore und -Flags:
- Notfallprobleme: Probleme bei der Bestandesentwicklung im frühen Stadium, die möglicherweise eine Nachpflanzung erforderlich machen.
- Unkrautdruck: Erkennung von Unkrautdurchbrüchen nach Herbizidanwendungen
- Pflanzenstress: Identifizierung von Gebieten, die Umweltbelastungen oder Schädlingsbefall ausgesetzt sind.
- Nährstoffmangel: Visuelle Anzeichen für Stickstoff-, Kalium- oder andere Nährstofflimitierungen
- Krankheitsrisiko: Überwachung der Umweltbedingungen zur Vorhersage des Krankheitsdrucks in Mais- und Sojabohnenfeldern
- Ertragsprognose: Ertragsschätzungen für die mittlere bis späte Saison zur Unterstützung der Marketing- und Logistikplanung
Interaktive Karten und Dashboard
Das personalisierte Dashboard ermöglicht es Nutzern, ihre Ansicht individuell anzupassen, indem sie Benachrichtigungen und Widgets für die Startseite auswählen, die ihren Prioritäten entsprechen. Felder werden in farbcodierten Zonen angezeigt, die Bereiche kennzeichnen, die Aufmerksamkeit erfordern.
Nutzer können Felder schnell über eine Kartenoberfläche scannen, die verschiedene Datentypen übereinanderlegt – NDVI-Analysen zur Pflanzengesundheit, Stressindikatoren und historische Leistungsvergleiche. Die interaktiven Karten ermöglichen das Hineinzoomen in spezifische Problembereiche und die direkte Generierung von Scouting-Aufträgen aus markierten Zonen.
Feldaufklärungswerkzeuge
AGMRI optimiert Scouting-Programme durch digitales Workflow-Management. Laut der offiziellen Website können Nutzer Scouting-Aktivitäten während der gesamten Vegetationsperiode effizient zuweisen, verfolgen und teilen.
Das Scouting-Tool ermöglicht es Agronomen:
- Erstellen Sie Scouting-Aufgaben basierend auf automatisierten Benachrichtigungen
- Weisen Sie Teammitgliedern bestimmte Zonen oder Felder zu.
- Beobachtungen mit Fotos und Notizen festhalten
- Verfolgen Sie den Fertigstellungsstatus in allen Geschäftsbereichen.
- Die Ergebnisse werden mit den Anbauern und Interessengruppen geteilt.
Diese digitale Koordination ersetzt Arbeitsabläufe mit Klemmbrett und Tabellenkalkulation und gewährleistet so eine einheitliche Dokumentation und schnellere Kommunikation bei zeitkritischen Problemen.
Nachsaison-Analyse (Analysieren)
Analyze ist das Nachsaison-Analysemodul von AGMRI, das durch einzigartige Einblicke in die abgeschlossene Saison die Entscheidungen für das Folgejahr unterstützt. Die Plattform liefert Erkenntnisse zu Faktoren, die den Ertrag beeinflussen, darunter Auflaufmuster, die Wirkung von Betriebsmitteln, Witterungseinflüsse und andere Bewirtschaftungsmethoden.
Diese retrospektive Analyse hilft den Betriebsabläufen dabei, herauszufinden, was funktioniert hat und was nicht, und baut so institutionelles Wissen über verschiedene Saisons hinweg auf, anstatt sich auf Erinnerungen und anekdotische Beobachtungen zu verlassen.
Erweiterte Funktionen
Viele Landwirte kennen AGMRI für die grundlegende Feldüberwachung. Die Plattform bietet jedoch Funktionen, die weit über die einfache Bildauswertung hinausgehen.
Krankheitsrisikoprognose
AGMRI erfasst die Umweltbedingungen während der gesamten Vegetationsperiode, um das Krankheitsrisiko in Mais- und Sojabohnenfeldern zu erkennen und vorherzusagen. Das System überwacht Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Blattnässe und weitere Faktoren, die den Krankheitsdruck beeinflussen, und liefert Frühwarnungen, bevor sichtbare Symptome auf dem Feld auftreten.
In einem dokumentierten Anwendungsfall nutzte ein Landwirt die Nährstoffmangel- und Krankheitsdruckdaten von AGMRI in Kombination mit Daten zum Entwicklungsstadium der Pflanzen, um eine fundierte Entscheidung bezüglich des Fungizideinsatzes zu treffen. Durch die Datenanalyse konnte er die Entscheidung auf ein einziges von sechs Feldern eingrenzen, bei dem eine zweite Fungizidbehandlung mit hoher Wahrscheinlichkeit einen positiven ROI (Return on Investment) erwarten ließ. Die Analyse ermöglichte eine gezielte Anwendung, wodurch unnötige Kosten auf den anderen fünf Feldern vermieden wurden.
Präzisionszonierungswerkzeug
Das als Plattformerweiterung veröffentlichte Präzisionszonierungstool ermöglicht es Nutzern, individuelle Zonenkarten für die variable Ausbringung von Pflanzenschutzmitteln während der gesamten Saison zu erstellen. Mithilfe von NDVI-Analysen segmentiert das Tool Felder automatisch in Zonen basierend auf dem potenziellen Ertragspotenzial der Pflanzen.
Diese Zonen ermöglichen fundierte Entscheidungen über die Ausbringung von Betriebsmitteln – Menge, Ort und Zeitpunkt – um Feldvariabilität auszugleichen. Das Tool exportiert Zonenkarten in Formaten, die mit Präzisionsapplikationsgeräten kompatibel sind.
Ertragsschätzung
Das Ertragsprognose-Tool von AGMRI unterstützt Betriebe bei der Produktionsprognose vor der Ernte. Das Ertragsprognosemodell von AGMRI analysiert Entwicklungsmuster der Pflanzen, Stressereignisse und historische Ergebnisse, um die Erträge am Ende der Saison auf Feldebene zu prognostizieren.
Diese Prognosen dienen als Grundlage für Marketingentscheidungen, Lagerplanung und Logistikkoordination. Sie liefern zudem frühzeitig Hinweise auf Bereiche, die hinter den Erwartungen zurückbleiben, und ermöglichen so die Untersuchung der Ursachen.
Überprüfen Sie die Anbau- und Feldbedingungen mit FlyPix AI
AGMRI von Intelinair konzentriert sich auf Agrarinformationen, Feldüberwachung und Erkenntnisse über den Zustand von Nutzpflanzen. FlyPix AI kann ähnliche bildbasierte Arbeiten unterstützen, indem Satelliten-, Drohnen- und Luftbilder analysiert werden, um Objekte zu erkennen, Landnutzungsmuster zu überprüfen und sichtbare Veränderungen auf landwirtschaftlichen Betrieben oder großen Feldflächen zu verfolgen.
FlyPix AI kann Agrarteams bei der Arbeit mit visuellen Felddaten durch Aufgaben wie die folgenden unterstützen:
- Überprüfung von Anbauflächen, Vegetationsmustern und Feldgrenzen
- Erkennen sichtbarer Veränderungen, Lücken, Objekte oder Oberflächenbedingungen
- Vergleich von Feldaufnahmen verschiedener Tage
- Entwicklung kundenspezifischer KI-Modelle für spezifische Anforderungen an die Pflanzen- oder Landüberwachung
Kontaktieren Sie FlyPix AI um zu untersuchen, wie die Analyse von Geodatenbildern die Überwachung von Nutzpflanzen und Feldern unterstützen kann.
Anwendung in der Praxis
Datenanalysefähigkeiten sind besonders dann von Bedeutung, wenn sie zur Lösung konkreter Produktionsherausforderungen beitragen. Der Ansatz von AGMRI konzentriert sich darauf, komplexe Daten in kritischen Entscheidungsphasen in handlungsrelevante Erkenntnisse umzuwandeln.
Die Plattform löst ein grundlegendes Problem: Landwirte und Agrarunternehmen sehen sich mit einer überwältigenden Datenflut konfrontiert, die Bodengesundheit, Pflanzenwachstum, Wettermuster und Markttrends umfasst. Ohne geeignete Analysewerkzeuge erzeugen diese Daten eher Verwirrung als Klarheit.
AGMRI schließt diese Lücke, indem es Rohdaten in gezielte Handlungsempfehlungen umwandelt. Das System zeigt nicht nur an, wo Pflanzenstress auftritt, sondern quantifiziert auch den Schweregrad, nennt mögliche Ursachen und priorisiert, welche Felder sofortiges Eingreifen und welche eine fortgesetzte Überwachung erfordern.
Diese Vorhersagefähigkeit unterscheidet reaktives Management von proaktiver Planung. Anstatt Probleme erst nach Ertragseinbußen zu entdecken, erhalten die Betriebe Frühwarnungen, solange Maßnahmen noch einen ROI erzielen.
Plattformzugriff und Integration
AGMRI ist ein cloudbasierter Abonnementdienst, der über Webbrowser und mobile Apps zugänglich ist. Die mobile App (verfügbar für iOS im App Store) ermöglicht den Zugriff auf Bildmaterial, Warnmeldungen und Scouting-Tools direkt im Feld, ohne dass ein Desktop-Computer benötigt wird.
Die Plattform unterstützt die Integration mit anderen Präzisionslandwirtschaftssystemen und ermöglicht den Datenaustausch mit Betriebsmanagementsoftware, Gerätesystemen und externen Datenquellen. Dank dieser Integrationen fließen die Erkenntnisse von AGMRI direkt in bestehende Betriebsabläufe ein, anstatt separate, eigenständige Prozesse zu erfordern.
Wer profitiert am meisten?
AGMRI bedient verschiedene Segmente innerhalb der landwirtschaftlichen Produktion:
- Landwirte, die große Anbauflächen bewirtschaften, profitieren von der Skalierbarkeit der automatisierten Überwachung. Die Plattform ermöglicht die Überwachung von Hunderten oder Tausenden von Hektar, ohne den Arbeitsaufwand für die Feldbegehung proportional zu erhöhen.
- Agronomen und Pflanzenbauberater, die mehrere Kundenbetriebe betreuen, nutzen AGMRI, um die Felder ihrer Kunden effizient zu überwachen, Besuche vor Ort zu priorisieren und Empfehlungen mit unterstützenden Bildern und Daten zu dokumentieren.
- Agrarhändler und Genossenschaften nutzen die Plattform, um ihren Kunden, den Erzeugern, Mehrwertdienste anzubieten und ihre agronomische Unterstützung durch datengestützte Empfehlungen zu differenzieren.
Gemeinsamer Nenner: Betriebe, die in unterschiedlichem Umfang sichere Entscheidungen treffen müssen, wo Zeit- und Arbeitsbeschränkungen es nicht zulassen, jeden Hektar zu begehen, der Wert der Ernte aber ein aufmerksames Management erfordert.
Häufig gestellte Fragen
AGMRI konzentriert sich primär auf den Anbau von Mais und Sojabohnen und optimiert Krankheitsrisikomodelle, Nährstoffmangelerkennung und Ertragsprognosen für diese Reihenkulturen. Die Bilddaten und die grundlegende Pflanzengesundheitsüberwachung sind zwar auch für andere Kulturarten anwendbar, die spezialisierten Analysen sind jedoch auf Mais- und Sojabohnenanbau ausgerichtet.
Laut den offiziellen FAQ erhalten AGMRI-Abonnenten während der Anbausaison von Frühling bis Anfang September mehrere Satellitenbilder. Die genaue Häufigkeit hängt von den Wetterbedingungen (Bewölkung beeinflusst die Satellitenaufnahmen), dem Abonnementumfang und den regionalen Serviceeinstellungen ab. Aktuelle Aufnahmepläne für die einzelnen Anbauregionen erhalten Sie bei IntelinAir.
Ja, AGMRI unterstützt die Integration mit Präzisionslandwirtschaftsplattformen und Farmmanagementsystemen. Die Plattform kann Feldgrenzendaten austauschen, Zonenkarten für die variable Ausbringung exportieren und agronomische Erkenntnisse mit kompatiblen Systemen teilen. Die spezifischen Integrationsmöglichkeiten variieren – Informationen zu aktuellen Integrationspartnern und Datenaustauschformaten finden Sie in der offiziellen Dokumentation.
AGMRI analysiert Bildmaterial aus drei Quellen: hochauflösende Satellitenbilder (30 cm bis 150 cm Auflösung), Drohnenaufnahmen (≤ 15 cm Auflösung) und Aufnahmen von Starrflügelflugzeugen (≤ 15 cm Auflösung). Die Plattform kombiniert Daten aus verschiedenen Quellen, um trotz wetterbedingter Unterbrechungen, die Flugzeuge am Boden halten oder Satellitenbilder beeinträchtigen könnten, eine durchgängige Abdeckung zu gewährleisten.
Das Präzisionszonierungstool generiert Zonenkarten, die als Grundlage für variable Ausbringungsmengen dienen können. Diese Karten unterteilen Felder anhand von NDVI-Analysen in Produktivitätszonen. Nutzer können diese Zonen in Formaten exportieren, die mit Präzisionsapplikationsgeräten kompatibel sind. Die Plattform konzentriert sich jedoch auf die Zonenidentifizierung und nicht auf die Vorgabe spezifischer Ausbringungsmengen – die agronomische Interpretation obliegt weiterhin dem Nutzer.
AGMRI erfasst während der gesamten Vegetationsperiode Umweltbedingungen wie Temperatur, Luftfeuchtigkeit und Blattnässe. Die Plattform vergleicht diese Bedingungen mit Krankheitsentwicklungsmodellen für häufige Mais- und Sojabohnenkrankheiten und erstellt Risikoprognosen, bevor sichtbare Symptome auftreten. Diese Frühwarnung ermöglicht eine vorausschauende Planung des Fungizideinsatzes anstelle einer reaktiven Anwendung nach dem Ausbruch der Infektion.
Rohdaten von Satellitenbildern zeigen zwar visuelle Unterschiede zwischen Feldern, ihre Interpretation erfordert jedoch Fachwissen und sie ist für große Betriebe nicht skalierbar. AGMRI nutzt firmeneigene Algorithmen und maschinelles Lernen, um spezifische agronomische Probleme (Unkrautdruck, Nährstoffmangel, Krankheitsrisiko, Ertragspotenzial) automatisch zu identifizieren, deren Schweregrad zu quantifizieren und priorisierte Warnmeldungen zu generieren. Dadurch wird die Bildanalyse zu einer handlungsrelevanten Entscheidungshilfe.
Daten für die Produktion nutzbar machen
Präzisionslandwirtschaftstechnologien sind dann erfolgreich, wenn sie die Komplexität reduzieren, anstatt sie zu erhöhen. Der Ansatz von AGMRI – automatisierte Analysen mit priorisierten Warnmeldungen – entspricht diesem Prinzip.
Die Plattform wird keine Felder begehen oder Managemententscheidungen treffen. Vielmehr konzentriert sie die begrenzten Ressourcen für die Feldbeobachtung auf Flächen, die am ehesten von einer Intervention profitieren, quantifiziert Probleme, um fundierte Behandlungsentscheidungen zu ermöglichen, und dokumentiert die Leistung über die gesamte Saison hinweg, um die zukünftige Planung zu unterstützen.
Bei großflächigen Betrieben, in denen nicht jedes Feld täglich betreut werden kann, führt diese Priorisierungsfähigkeit direkt zu einer besseren Ressourcenzuweisung. Die für die Untersuchung gemeldeter Probleme aufgewendete Zeit deckt in der Regel relevante Probleme auf. Die Zeitersparnis durch den Wegfall der mühsamen Suche nach gesunden Anbauflächen verteilt sich auf Hunderte von Feldern und mehrere Teammitglieder.
Aktuelle Abonnementoptionen, regionale Verfügbarkeit und Details zu den Funktionen für die laufende Anbausaison finden Sie auf der offiziellen Website von AGMRI. Die Plattformfunktionen werden kontinuierlich weiterentwickelt – die hier beschriebenen Funktionen basieren auf den verfügbaren Quellen.