Sat-Ernte

Gibt es Probleme, die die Pflanzen gefährden, erfahren sie es so früh wie möglich, um zu reagieren. Davon können alle profitieren, vor allem aber Landwirte in der Dritten Welt, die in der Regel keine Daten zur Verfügung haben, die darüber Auskunft geben. Jene in Industriestaaten haben bereits Möglichkeiten, ihre Ernteaussichten zu beurteilen, die allerdings für ärmere Länder nicht bezahlbar sind.

Das neue Verfahren basiert auf leicht zugänglichen Satellitenbildern. Zur Beurteilung dient die solarinduzierte Chlorophyllfluoreszenz. Sonnenlicht, das auf Pflanzen fällt, wird von diesen umgewandelt und in einer - spezifisch für jede Art - anderen Frequenz wieder emittiert. Dieses Licht ist auf Satellitenfotos zu sehen. Diese werden mit einer Bildverarbeitung-Software ausgewertet, die auf Künstlicher Intelligenz (KI) beruht.

Mittels Mais-Musterfeldern in den USA und Weizen in Indien haben die Wissenschaftler einen Ansatz gefunden, der im Prinzip für jede Kulturpflanze funktionieren sollte. Der Ernteertrag hängt von der Photosynthese ab', so Forschungsleiterin Ying Sun. 'Ich kann mir vorstellen, dass dieses Prognosemodell bei der Vorhersage von Armut auf Dorfebene in ländlichen Gebieten, in denen ein Großteil der Wirtschaft von der Landwirtschaft abhängt, hilfreich sein könnte', sagt Kollege Chris Barrett.

Sun arbeitet jetzt daran, das Instrument so weit zu verfeinern, dass es sich in Echtzeit einsetzen lässt, um Landwirten die Möglichkeit zu geben, Bodenverbesserungs- und Bewässerungsstrategien anzupassen, um die Gesundheit der Nutzpflanzen zu verbessern.

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