Die Landwirtschaft steht vor derHerausforderung, immer effizienter und nachhaltiger zu wirtschaften. Agrardrohnen leisten dazu einen entscheidenden Beitrag: Sie liefern hochauflösendeLuftbilder und Echtzeitdaten über den Zustand der Felder, was eine präzisereBewirtschaftung ermöglicht. In der Praxis bedeutet das, Landwirte können mitDrohnen auf einen Blick erkennen, wie es ihren Kulturen geht, wo Trockenstress herrscht oder ob Schädlingsbefall droht und das deutlich schneller als mit herkömmlichen Methoden. Diese digitale Vogelperspektive ersetzt kein geschultes Auge des Landwirts, ergänzt es aber durch objektive Messdaten und ein Frühwarnsystem für Probleme.
Der Trend hin zur Präzisionslandwirtschaft treibt den Boom der Agrardrohnen. Weltweit wird der Markt für Landwirtschafts-Drohnen auf ein rapides Wachstum geschätzt, von3,85 Mrd. US-$ im Jahr 2023 auf voraussichtlich 27 Mrd. US-$ bis 2032. Drohnen helfen, Ressourcen gezielter einzusetzen und Erträge zu steigern, indem sie den Landwirten datengestützte Einblicke geben. Zugleich fördern sie nachhaltige Praktiken:Dünge- oder Pflanzenschutzmittel gelangen nur dorthin, wo sie tatsächlich gebraucht werden, was Umwelt und Budget schont. Insgesamt markieren Drohnen einen wichtigen Schritt zur Digitalisierung der Landwirtschaft, mehr Effizienz, höhere Produktivität und eine fundiertere Entscheidungsgrundlage.
1. Technik: RGB vs. Multispektral
Moderne Agrardrohnen können mit verschiedenen Kameratypen ausgestattet sein. Standard-RGB-Kameras erfassen dabei das rote, grüne und blaue Lichtspektrum, also ungefähr das, was auch das menschliche Auge sieht. Sie liefern brillante Luftaufnahmen der Felder und eignen sich gut für einen allgemeinen Überblick (z.B. um den Wuchs zu dokumentieren oder sichtbare Schäden zu finden). Allerdings stoßen RGB-Kameras an Grenzen: Sie können keine Informationen jenseits des sichtbaren Lichts liefern, etwa im nahen Infrarotbereich, der für die Pflanzengesundheit sehr aufschlussreich ist. Ein wichtiger Unterschied ist zum Beispiel, dass gesunde Pflanzen viel NIR-Licht reflektieren, ein Signal für Vitalität, das im RGB-Foto unsichtbar bleibt. Frühe Anzeichen von Pflanzenstress (etwa beginnende Krankheiten oder Wassermangel) lassen sich allein mit RGB-Bildern daher oft nicht erkennen.
Multispektral-Kameras gehen einen Schritt weiter: Sie nehmen parallelmehrere definierte Spektralbänder auf, neben den üblichen RGB-Kanälen also z.B. Red Edge (Übergangsbereich von rot zu Infrarot) und Nahinfrarot. Solche Sensoren (typischerweise 4–6 Bänder) ermöglichen eine detaillierte Analyse der Vegetation, indem sie spektrale Signaturen der Pflanzenaufzeichnen. Ein Praxisbeispiel ist die Drohne DJI Mavic 3M, die vier spezielle Sensoren für Grün, Rot, Red Edge und NIR besitzt sowie eine RGB-Kamera. Damit können wichtige Vegetationskennzahlen wie NDVI, NDRE oder GNDVI berechnet werden. Diese Vegetationsindizes machen unsichtbare Pflanzenmerkmale sichtbar: So nutzt etwa der NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) das Verhältnis aus reflektiertem Nahinfrarot- und Rotlicht, um auf die „Grünheit“ und Gesundheit der Pflanzen zu schließen. Gesunde Pflanzen reflektieren viel NIR und wenig Rot, daraus resultieren hohe NDVI-Werte für dichte, vitale Vegetation, während niedrige NDVI problematische Zonen signalisieren. Kurz gesagt: Eine Multispektral-Drohne sieht weit mehr als das menschliche Auge und liefert die Datenbasis für präzise Pflanzenanalysen aus der Luft.
2. Welche Daten gewonnen werden
Agrardrohnen mit Multispektralsensoren erfassen zahlreiche Agrardaten, die Landwirten wertvolle Informationen liefern. Im Folgenden die wichtigsten Messgrößen und was sie bedeuten:
Biomasse und Vegetationsdichte: Der NDVI-Index dient als Maß für die relative Biomasse einesBestands. Aus den Drohnenaufnahmen entstehen z.B. Biomassekarten, die zeigen, wie üppig die Pflanzen in verschiedenen Feldbereichen wachsen. Dichte, kräftig grüne Bestände ergeben hohe NDVI-/Biomasse-Werte, während spärliche oder geschädigte Vegetation niedrigere Werte aufweist. Landwirte können daraus Ertragspotenziale abschätzen und frühzeitig entscheiden, wo etwa nachgesät oder anders bewirtschaftet werden muss.
Feuchtigkeitsstatus (Trockenstress): Multispektralaufnahmen machen Wassermangel in der Kultur erkennbar. Spezielle Indizes wie GNDVI reagieren empfindlich auf den Wassergehalt der Pflanzen. Bereiche mit auffällig niedrigemGNDVI-Wert könnten unter Trockenstress leiden ein Hinweis, dass dort Bewässerungsbedarf besteht. Solche Karten zeigen also flächendeckend, wo die Pflanzen dürsten.Landwirte können die Beregnung exakt dort einsetzen, wo sie nötig ist, statt das ganze Feld „auf Verdacht“ zu wässern. Das spart Wasser und schützt dieKulturen vor Dürreschäden.
Pflanzenstress und Gesundheitszustand:
Drohnen ermöglichen eine frühe Diagnose von Stressfaktoren bei Pflanzen. Zum Beispiel deckt der Red-Edge-Index (NDRE) Chlorophyll- und Stickstoffmangel auf, noch bevor das Laub sich gelb verfärbt. Landwirte sehen dadurch rechtzeitig, wo Dünger fehlt, und können gezielt nach düngen, eheErtragseinbußen drohen. Ebenso lassen sich beginnende Krankheits- oder Schädlingsherde erkennen: Veränderungsmuster im multispektralen Bild – etwa Inseln mit reduzierter Reflexion, können auf Pilzbefall oder Insektenfraß hindeuten, noch bevor das Auge offensichtliche Symptome wahrnimmt. Mit dieser Vorwarnung kann man befallene Zonen punktgenau behandeln, was die Ausbreitung stoppt und größere Schäden verhindert. Insgesamt liefern Drohnenanalysen also ein vollständiges „Gesundheitsprotokoll“ der Pflanzen: von Nährstoffversorgung über Feuchtigkeit bis zu Anzeichen von Krankheiten.
3. Fazit
Jetzt Agrarflächen vermessen lassen: Die genannten Vorteile zeigen, dass Drohnenvermessung und Pflanzenanalyse aus der Luft kein Spielerei, sondern ein praktischer Mehrwertfür Landwirte ist.
Durch schnellere Datenerfassung, genauere Einblicke und gezielte Maßnahmen können Betriebe Aufwand reduzieren, Kosten sparen und Erträge sichern. Profitieren auch Sie von präzisen Agrardaten aus der Luft, jetzt Agrarflächen vermessen lassen und den nächsten Schritt in Richtung digitale Präzisionslandwirtschaft machen!