KI-Roadmap für Unternehmen der Landwirtschaft in Split

Die Landwirtschaft in der Gespanschaft Split-Dalmatien ist durch fragmentierte, nicht zusammenhängende Parzellen und eine zerklüftete Karst-Topographie geprägt. Standardmäßige satellitengestützte NDVI-Modelle versagen oft aufgrund der hohen Dichte an Kalkstein und Felsvorsprüngen. Unser Ansatz umfasst den Einsatz von Edge AI auf spezialisierten Drohnen mit Multispektralsensoren, die spezifisch auf die Spektralsignaturen von Plavac-Mali-Trauben und Oblica-Oliven abgestimmt sind. Durch die Nutzung lokalisierter Trainingsdatensätze, die den stark reflektierenden Karsthintergrund berücksichtigen, ermöglichen wir präzise Blattflächenindex-Berechnungen (LAI) und die Früherkennung der Pfauenaugenkrankheit (Spilocaea oleaginea), die von generischer Agrarsoftware oft übersehen wird.

Angesichts zunehmender sommerlicher Hitzewellen an der Adria ist das Wassermanagement ein kritischer Punkt für den Agrarsektor in Split. Wir implementieren Reinforcement Learning (RL) Algorithmen in Verbindung mit LoRaWAN-fähigen Bodenfeuchtesensoren. Im Gegensatz zur herkömmlichen zeitgesteuerten Bewässerung passen diese Agenten die Wasserabgabe autonom basierend auf Evapotranspirationsraten und vorhergesagten 'Bura'-Windmustern an, die die Bodenaustrocknung beschleunigen. Darüber hinaus überwacht das System in Küstengebieten nahe der Bucht von Kaštela das Eindringen von Salzwasser und löst automatisierte Minderungsstrategien aus, um die Wurzelzonen hochwertiger aromatischer Kräuter vor Salzstress zu schützen.