Verstehen Sie die Definitionen häufig verwendeter Begriffe in der intelligenten Landwirtschaft, einschließlich Landwirtschaft 4.0, Agrardaten, Internet der Dinge, Landwirtschaft als Dienstleistung, Präzisionslandwirtschaft und mehr.

Luftbilder der Fernerkundung:Aus der Luft aufgenommene Fotos, die in der Regel von Drohnen aufgenommen werden, sollen den Landwirten helfen, den Zustand des Feldes zu bestimmen.

Landwirtschaft 4.0:Ähnlich wie bei Industrie 4.0 handelt es sich aufgrund des Aufkommens intelligenter Technologien in der Landwirtschaft um ein integriertes internes und externes Netzwerksystem für landwirtschaftliche Betriebe.

Agrarchemikalien:In der Landwirtschaft verwendete Chemikalien, einschließlich Düngemittel, Herbizide und Pestizide.

Agrardaten:Daten zu landwirtschaftlichen Aktivitäten und Bedingungen. Zu den Daten können Bodenanalysen, Nährwertinformationen, Saatgutauswahl, Pflanzenpopulation und Ertragsdaten gehören.

Agronom: Eine Person, die sich auf Landwirtschaft spezialisiert hat.

Agronomie: Die Wissenschaft des Ackerbaus und der Bodenbewirtschaftung.

Algorithmus: Eine mathematische Formel, die zur Steuerung von Anwendungen mit variabler Rate verwendet werden kann.

Künstliche Intelligenz: Computer simulieren intelligentes Verhalten, beispielsweise die Entscheidungsfindung. KI kann sich auf alles beziehen, von Computerprogrammen, die Schach spielen, bis hin zu Spracherkennungssystemen wie Amazon Alexa, die zur Interpretation und Reaktion auf Sprache verwendet werden.

Große Daten:Informationen, die in einer Vielzahl unterschiedlicher Datensätze durch IoT-Sensoren und -Geräte gesammelt werden.

Big-Data-Analyse: Untersuchen Sie eine große Anzahl verschiedener Datensätze (sogenannte Big Data), um verborgene Muster, unbekannte Zusammenhänge, Markttrends und Kundenpräferenzen aufzudecken, die für die Entscheidungsfindung verwendet werden können.

Zentrales Bewässerungssystem: Tragen Sie eine relativ gleichmäßige Menge Wasser auf das Feld auf.

Landwirtschaft als Dienstleistung: Bekannt als FaaS, bezieht sich dies auf die Art und Weise, wie Landwirte Abonnements oder Pay-per-Use für Technologie und Daten nutzen. Für kleine bis mittlere landwirtschaftliche Betriebe ist dies ideal für die datengesteuerte Entscheidungsfindung zur Steigerung der Produktivität und Effizienz, einschließlich landwirtschaftlicher Managementlösungen, Produktionsunterstützung und Marktzugang.

Geografische Daten:Informationen über den räumlichen Standort und überwachte Elemente, sei es Ertrag, Anzahl der Samen oder andere Faktoren.

Georeferenz:Fügt geografische Daten zu anderen Feldeigenschaften hinzu, die in Echtzeit oder nach der Datenerfassung generiert werden.

Global Positioning System:Ein System, das Satellitensignale nutzt, um die Position des Empfängers/der Antenne auf der Erde zu lokalisieren und zu verfolgen.

Rasterkarte:Zur Analyse vorgegebener Standortinformationen im Feld können Boden- oder Pflanzenproben entnommen werden. Diese Informationen können zur Beurteilung des Fruchtbarkeitsbedarfs und zur Bestimmung des ungefähren Standorts verschiedener Düngemittelanwendungen verwendet werden.

Internet der Dinge:Das Internet der Dinge umfasst Milliarden von Geräten, die über Sensoren oder WLAN mit dem Internet verbunden sind. Jedes Gerät sammelt Daten und diese Daten (gemeinsam als Big Data bezeichnet) werden ausgetauscht und analysiert.

Maschinendaten:Informationen zur Funktionsweise des Geräts. Dazu können Kraftstoffverbrauch, Maschinenzustandsanzeigen, Diagnosecodes und Motorleistung gehören.

Maschinelles Lernen:Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz. Das Grundprinzip besteht darin, dass die Maschine Daten erfasst und selbst lernt.

Präzisionslandwirtschaft: Auch bekannt als Smart Agriculture oder Precision Agriculture. Es umfasst eine Reihe von Technologien, darunter Fernerkundung, IoT-Geräte, Robotik, Big-Data-Analyse und künstliche Intelligenz, um an einem bestimmten Standort ein integriertes Managementsystem für die Pflanzenproduktion zu schaffen, um den Gewinn zu steigern, Abfall zu reduzieren und die Umweltqualität aufrechtzuerhalten.

Landwirtschaftliche Produktion:Eine Reihe landwirtschaftlicher Aktivitäten und die daraus resultierenden landwirtschaftlichen Produkte werden auf dem Markt verkauft.

Fernerkundung: Scannen von Objekten per Satellit oder Höhenflugzeug, um Informationen ohne direkten Kontakt zwischen Sensor und Objekt zu erhalten.

Reihensätraktoren:Traktor mit einstellbarer Profilbreite, die es dem Traktor ermöglicht, durch Reihen von Mais, Tomaten oder anderen Feldfrüchten zu fahren, ohne die Pflanzen zu beschädigen.

Selbstfahrender Traktor:Ein automatisches Landwirtschaftsfahrzeug, das bei niedrigen Geschwindigkeiten ein hohes Drehmoment liefert.

Intelligente Landwirtschaft: Nutzung neuer Technologien, um landwirtschaftliche Methoden seit Jahrhunderten zu verändern.

Bodenkarte:Eine Karte, die Unterschiede in den Bodeneigenschaften wie Textur, Fruchtbarkeit, organische Substanz und pH-Wert des Ackerlandes zeigt.

Nachhaltige Intensivierung: Das Ziel der Landwirtschaft besteht darin, die Produktion bestehender Ackerflächen zu steigern und gleichzeitig Umweltschäden zu minimieren, die Artenvielfalt zu erhalten und das Land für zukünftige Nutzpflanzen zu schützen.

Telematik: Integration von Kommunikations- und Informationstechnologie zum Senden, Speichern und Empfangen von Informationen von Telekommunikationsgeräten an entfernte Objekte über ein Netzwerk.

Gesamtfaktorproduktivität: Ein Maß für die landwirtschaftliche Produktivität, das alle in der landwirtschaftlichen Produktion verwendeten Land-, Arbeits-, Kapital- und Materialressourcen berücksichtigt und sie mit der gesamten Pflanzen- und Tierproduktion vergleicht.

UAV: Ein unbemanntes Luftfahrzeug, ein Luftfahrzeug, das von einem Fern- oder Bordcomputer gesteuert wird und üblicherweise als Drohne bezeichnet wird.

Variable Bewässerung:Eine neue Technologie, die in Verbindung mit einem zentralen Bewässerungssystem verwendet wird.

Wetterdaten: Informationen über Niederschlag, Wind, Temperatur und andere klimatische Bedingungen.

Ertragskarte: Eine Karte, die den Unterschied in den Erträgen von Feldfrüchten zeigt.