IT-Lösungen für Landwirtschaft & AgriTech

Precision Farming, IoT-Sensorik, Drohnenauswertung und KI-gestützte Ertrags-Prognosen für die Landwirtschaft von morgen.

Smart Farming: Datengetriebene Landwirtschaft

Die Landwirtschaft steht vor enormen Herausforderungen: steigende Anforderungen an Effizienz, Nachhaltigkeit und Dokumentationspflichten. AgriTech-Software unterstützt Landwirte und Agrarunternehmen dabei, Flächen effizienter zu bewirtschaften, Ressourcen zu schonen und Erträge zu optimieren. BitPointer GmbH entwickelt maßgeschneiderte Plattformen für Precision Farming, IoT-Sensorik und datengetriebene Entscheidungsunterstützung.

Precision Farming: teilflächenspezifische Bewirtschaftung & Applikationskarten
IoT-Sensornetzwerke: Boden, Klima, Bestand – Datenerfassung in Echtzeit
Drohnenauswertung: Multispektralanalyse, NDVI, Schadstellen-Detektion
KI-Ertragsprognosen: Wettermodelle, Bodendaten, historische Erträge
Farmmanagement-Software: Schlagkartei, Maßnahmenplanung, Dokumentation
Agrar-Compliance: InVeKoS-Dokumentation, Cross-Compliance, FMIS-Anbindung

Warum BitPointer für AgriTech?

Geospatiale Datenverarbeitung

Precision Farming erfordert die Verarbeitung großer Geodaten-Mengen: Satelliten- und Drohnenbilder, Bodenkarten, GPS-Trajektorien. Wir nutzen GIS-Frameworks (GDAL, PostGIS, GeoTIFF) und Cloud-basierte Bildverarbeitung für schnelle, präzise Auswertungen.

IoT & Konnektivität

Ländliche Regionen haben oft eingeschränkte Konnektivität. Wir entwickeln IoT-Lösungen, die auch mit LoRaWAN, NB-IoT oder Satelliten-Konnektivität funktionieren und Daten offline puffern sowie bei Verbindung synchronisieren.

Praxistaugliche Software

Software für Landwirte muss auf dem Feld funktionieren: mobil, offline-fähig und intuitiv bedienbar. Wir entwickeln praxistaugliche Oberflächen, die auch mit Arbeitshandschuhen auf dem Tablet bedient werden können.

FAQ

Häufige Fragen zu AgriTech & Landwirtschaftssoftware

Precision Farming bezeichnet die teilflächenspezifische Bewirtschaftung landwirtschaftlicher Flächen auf Basis von Geodaten: Satelliten- und Drohnenbilder zeigen, wo Pflanzen gut oder schlecht wachsen; Sensordaten liefern Boden- und Klimainformationen. Software verarbeitet diese Daten zu Applikationskarten, die Sämaschinen, Düngerstreuer und Pflanzenschutzgeräte steuern. Kernkomponenten sind ein GIS, eine Sensor-Datenplattform, ein Analyse-Backend und eine Fahrerkabinen-App.

Multispektral-Drohnen erfassen Reflexionswerte im sichtbaren und nahen Infrarot-Bereich. Aus diesen Daten berechnen wir Vegetationsindizes wie NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), die Aufschluss über Vitalität, Wasserversorgung und Stresssituationen der Pflanzen geben. Computer-Vision-Algorithmen erkennen Schadstellen, Lagergetreide oder Schädlingsbefall automatisch. Die Ergebnisse werden als georeferenzierte Karten ausgegeben.

Im ländlichen Bereich mit eingeschränkter Konnektivität eignen sich LoRaWAN (lange Reichweite, wenig Strom, günstige Hardware) für Bodenfeuchte- und Klimasensoren. NB-IoT bietet breitere Abdeckung über Mobilfunknetze. Für mobile Maschinen mit höherem Datenbedarf ist LTE/5G sinnvoll. Satellite-IoT (Starlink, Iridium) erschließt auch abgelegene Felder. Wir wählen das Protokoll nach Reichweite, Datenvolumen, Akkulaufzeit und Kosten.

Moderne ML-Modelle für Ertragsprognosen kombinieren Satellitendaten (Vegetationsindizes), Wetterdaten (historisch und Vorhersage), Bodenkarten und historische Erntedaten. Mit ausreichend Trainingsdaten erreichen diese Modelle Vorhersagegenauigkeiten von 85–95% auf Schlagebene. Die Genauigkeit steigt mit der Anzahl der Trainingsjahre und der Qualität der Eingabedaten. Bereits nach 2–3 Saisons liefern die Modelle praxistaugliche Prognosen.

Ja. Wir entwickeln Farmmanagement-Software, die alle notwendigen Daten für die Schlagkartei nach deutschen und EU-Anforderungen erfasst: Maßnahmenprotokoll, Düngeplan (DüV-konform), Pflanzenschutzdokumentation und Schlag-GIS-Daten im ALKIS-Format. Der Export in gängige Formate für InVeKoS-Anträge (Bayern: INVEKOS-Datenbank, NRW: eAntrag) ist integriert.

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