🧭 Inhalte im Überblick:

1. Grundlagen der Ernte

Definition, Zeitpunkt, Methoden (manuell vs. mechanisiert) und deren Einfluss auf Ertrag und Qualität.

2. Ertrags- und Qualitätsmessung

Vorstellung von Sensoren und Technologien in Mähdreschern – inkl. GPS, Masse-, Feuchte- und NIR-Sensorik. Vergleich von Systemen von AgLeader, Trimble und John Deere.

3. Datenintegration

Zusammenspiel von Farm-Management-Systemen, öffentlichen Datenquellen und Sensorfusion zur Entscheidungsunterstützung.

4. Ökonomische Relevanz

Qualitätsbezogene Preissysteme für Weizen, Gerste, Raps und Zuckerrüben verdeutlichen den ökonomischen Nutzen präziser Messung.

5. Use Case PrOWhEAT

Praxisbeispiel zur KI-gestützten Optimierung des Proteingehalts von Weizen mittels NIR, Wetterdaten und Geobox. 6. Fazit

Sensorbasierte Ernte- und Qualitätsdaten sind zentrale Treiber für nachhaltige Produktivität. Datenbasierte Tools werden zum Standard moderner Agrarentscheidungen – für Landwirte, Mühlen und Nachhaltigkeit zugleich.