Landwirtschaftliches IoT-Monitoring & Analysen

MicrocosmWorks kann eine Präzisionslandwirtschaftsplattform aufbauen, die bodennahe Sensornetzwerke, Luftaufnahmen und Wetterinformationen zu einem einzigen Entscheidungsunterstützungssystem für Betriebsleiter zusammenführt. Solargespeiste Sensorknoten, die auf den Feldern eingesetzt werden, messen kontinuierlich die Bodenfeuchtigkeit in drei Tiefen, die Bodentemperatur, die elektrische Leitfähigkeit und die Umgebungsbedingungen und übermitteln die Messwerte über LoRaWAN an Feld-Gateways. Multispektrale Drohnenbilder werden mithilfe von computer vision-Modellen verarbeitet, um NDVI-Karten zu erstellen, frühe Anzeichen von Nährstoffmangel zu erkennen und Schädlings- oder Krankheits-Hotspots zu identifizieren, bevor sie mit bloßem Auge sichtbar sind. Die AI-Engine fusioniert alle Datenströme zu feldbezogenen Vorschriften für variable Bewässerung, gezielte Düngeranwendung und optimal getimte Sprühvorgänge, die an das Telefon des Landwirts und direkt an kompatible Präzisionsgeräte-Controller geliefert werden.

Die Plattform wird über 10-12 Wochen in vier Phasen geliefert. In den Wochen 1-2 erfolgen die Feldbeurteilung, die Planung der Sensorplatzierung basierend auf Bodenvariabilitätskarten und das Architekturdesign für das LoRaWAN-Mesh-Netzwerk mit Konnektivitätspufferung für ländliche Umgebungen. In den Wochen 3-6 werden solargespeiste Sensorknoten mit mehrschichtigen Bodenfeuchtigkeitssonden eingesetzt, LoRaWAN-Gateways mit lokaler Pufferung konfiguriert, die Cloud-Ingestion-Pipeline aufgebaut und der Workflow für die Luftbildverarbeitung von Drohnendaten etabliert. In den Wochen 7-9 werden Pflanzenzustands- und Ertragsprognosemodelle anhand historischer Felddaten trainiert, der Generator für variable Bewässerungs- und Fertigationsvorschriften implementiert und die an den Landwirt gerichteten mobilen und Web-Dashboards mit feldbezogenen Kartenüberlagerungen erstellt. In den Wochen 10-12 werden die Vorschriften anhand von Agronomenbewertungen validiert, die Integration mit Präzisionsgeräte-Controllern (John Deere, Trimble, ISOBUS) getestet und die Plattform mit Schulung für Landwirte und Übergabe des saisonalen Betriebs bereitgestellt.

• Boden-zu-Himmel-Datenfusion: MW kann kontinuierliche Bodensensor-Telemetrie mit multispektralen Drohnenbildern in einer einzigen Entscheidungs-Engine kombinieren, wodurch unterirdische Feuchtigkeitsbedingungen mit der Vegetationsgesundheit über dem Blätterdach korreliert werden, um Vorschriften zu erstellen, die keine der Datenquellen allein generieren könnte.
• Konnektivitätsresistente Architektur für ländliche Bereitstellung: Das LoRaWAN-Mesh mit lokaler Gateway-Pufferung ist speziell für landwirtschaftliche Umgebungen mit intermittierender Konnektivität konzipiert und gewährleistet keinen Datenverlust während Mobilfunkausfällen, die cloudabhängige Plattformen lahmlegen würden.
• Vorschreibende Maßnahmen, nicht nur Dashboards: MW kann zonenbezogene Bewässerungspläne und variable Fertigationspläne direkt an kompatible Präzisionsgeräte-Controller übermitteln und so die Lücke zwischen Datenerkenntnissen und Feldaktionen schließen, die die meisten landwirtschaftlichen Überwachungsplattformen zu teuren Bildschirmen macht.

• IoT Development — LoRaWAN-Sensornetzwerkdesign, Engineering solargespeister Knoten und Integration von Bewässerungsventilen
• AI Development — Bildklassifizierung für Pflanzengesundheit, Ertragsprognosemodelle und Frühwarnalgorithmen für Schädlinge/Krankheiten
• Cloud Solutions — Geospatial data storage, Bildverarbeitungs-Pipelines und Low-Latency API-Infrastruktur

• Predictive Maintenance for Smart Factories
• Smart Building Energy Management
• Connected Fleet Management System