Beim Einsatz von Agrar-Sensorik auf Drohnen geht es im Wesentlichen um drei Schritte: Auswahl der richtigen Sensoren, Integration an der Drohne und Auswertung der gewonnenen Daten. Hier eine Übersicht:

1. Sensorenauswahl

  1. Multispektralkameras
    • Erfassen reflektiertes Licht in mehreren Bändern (z. B. Rot, Grün, Blau, Nahinfrarot).
    • Grundlage für Vegetationsindizes wie NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), mit denen Sie Vitalität, Chlorophyllgehalt und Pflanzenstress erkennen.
  2. Thermalkameras
    • Messen Oberflächentemperaturen.
    • Gut, um Bewässerungsbedarf zu erkennen (Trockenstress) oder Krankheiten frühzeitig zu entdecken (Temperaturabweichungen).
  3. Hyperspektralsensoren
    • Decken viel feinere Spektralbänder ab (dutzende bis hunderte Kanäle).
    • Sehr genaue Diagnostik, aber teuer und datenintensiv.
  4. Lidar (Light Detection and Ranging)
    • Erzeugt hochauflösende 3D-Punktwolken.
    • Nützlich für Höhenmodelle, Biomasse-Schätzung, strukturierte Bestandsaufnahme.
  5. RGB-Kameras
    • Klassisch, günstig und leicht auszuwerten.
    • Können per Foto-Index (z. B. ExG – Excess Green) einfache Aussagen über Pflanzenbestand liefern.

2. Mechanische und elektronische Integration

  1. Montagesystem
    • Vibrationsgedämpfte Halterung (Gimbal) für stabile Aufnahmen.
    • Achten Sie auf Gewichtslimit der Drohne (Payload).
  2. Stromversorgung
    • Viele Sensoren benötigen Zusatzstrom (5–12 V).
    • Entweder über Drohnen-Akku (wenn genügend Leistung) oder separates LiPo-Modul.
  3. Datenanbindung
    • Onboard-Speicher (MicroSD) für hohe Datenmengen (Hyperspektral, Lidar).
    • Live-Streaming per Funk (z. B. 5,8 GHz) bei Multispektral- oder Thermalkameras zur Echtzeitkontrolle.
  4. Flight Controller und Autopilot
    • Auswahl eines Controllers (z. B. Pixhawk) mit Unterstützung für externe Sensoren.
    • Mission-Planung in Software wie QGroundControl oder DJI Ground Station: definieren Sie Flugroute, Flughöhe (typisch 50–120 m), Überlappung (Frontlap/ Sidelap ~70 %) und Geschwindigkeit.

3. Flugplanung und Datenerfassung

  1. Planung
    • Verwenden Sie Kartenmaterial (Orthofoto, Höhenmodell).
    • Legen Sie Flughöhe und Bildüberlappungen so fest, dass Sie später eine lückenlose Orthomosaik-Erstellung ermöglichen.
  2. Durchführung
    • Prüfen Sie Wetter (Wind, Bewölkung).
    • Kalibrieren Sie Sensoren (z. B. Weißabgleich, Radiometrie-Referenztafeln).
  3. Datensicherung
    • Speichern Sie alle Rohdaten (Bilder, Thermaldaten) auf redundante Speichermedien.

4. Datenverarbeitung und Analyse

  1. Vorverarbeitung
    • Georeferenzierung: Verknüpfen Sie jedes Bild mit GPS-Koordinaten.
    • Radiometrische Korrektur: Entfernen Sie Effekte von Sonnenstand und Atmosphäre (bei Multispektral).
  2. Orthomosaik und Punktwolken
    • Tools wie Pix4D, Agisoft Metashape oder OpenDroneMap erzeugen aus Einzelfotos nahtlose Karten und 3D-Modelle.
  3. Vegetationsindizes berechnen
    • Typisch:
      • NDVI = (NIR – Rot) / (NIR + Rot)
      • GNDVI, SAVI, VARI je nach Bedarf
    • Visualisieren Sie Indexkarten, um Stresszonen, ungleichmäßige Bewässerung oder Schädlingsbefall zu lokalisieren.
  4. Thermalkartenerstellung
    • Erzeugen Sie eine Temperaturkarte Ihrer Fläche.
    • Identifizieren Sie kalte Flecken (Überwässerung) und heiße Flecken (Unterversorgung).
  5. Bericht & Handlungsempfehlung
    • Extrahieren Sie Kennzahlen (z. B. Prozentanteil schwacher Pflanzenflächen).
    • Erstellen Sie Feedback-Loops für Bewässerung, Düngebedarfsplanung und Schädlingsbekämpfung.

5. Praxis-Tipps

  • Testfeld anlegen: Beginnen Sie mit einem kleinen Versuchsparzelle, um Workflow und Sensor-Settings zu optimieren.
  • Regulatorik beachten: In Deutschland ab 250 g Drohne und über Ackerfläche gelten spezielle Auflagen (Drohnenverordnung, Datenschutz).
  • Wartung & Kalibrierung: Regelmäßiges Überprüfen von Gimbal, Sensor-Referenztafeln und Akkus verbessert Datenqualität nachhaltig.
  • Schulungen: Nutzen Sie Online-Kurse oder lokale Workshops, um die Bildverarbeitung und Sensorik besser zu beherrschen.

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