Ein Pilotprojekt von Huawei und Dronetech mit Drohneneinsatz im Spargel- und Weinbau ist das Erste seiner Art in Österreich. „Hier wollen wir mit einer Echtzeit-Bilderkennung den Pflanzenwuchs analysieren und damit die Ernte, den Output und die Qualität der Produkte verbessern', erklärte Andreas Reichhardt, Leiter der Sektion IV - Telekommunikation, Post & Bergbau des Bundesministeriums für Finanzen.
„In der heutigen Zeit sind wir in der Landwirtschaft mit vielen Herausforderungen konfrontiert. Die Landwirtschaft ist sehr arbeitsintensiv, Fachpersonal ist schwer zu bekommen und es ist wichtig, die Pflanzen so umweltfreundlich wie möglich zu behandeln', erkläret Beatrix Velechovsky, Weinbäuerin des Nussböckguts in Leonding. David Hopf, CEO von Dronetech Austria beschreibt: „KI-gestützte Drohnen sind ein wichtiger Schritt auf dem Weg in eine nachhaltige Landwirtschaft. Gemeinsam mit Huawei haben wir eine Lösung entwickelt, die nicht nur den Einsatz von Pestiziden und Düngemitteln massiv reduzieren, sondern auch die Effizienz der Landwirtschaft steigern und die Arbeitskosten senken kann. Das hilft dabei in unseren Lebensmittelversorgungsketten nachhaltiger zu werden.' Drohnen für die Landwirtschaft der Zukunft sind mit speziellen Sensoren ausgestattet. Mit hochauflösenden RBG-Sensoren kann der Gesamtzustand des Feldes, sowie Löcher in der Bepflanzung beurteilt und ein ‚Green Leaf Index' erstellt werden. Ein ‚Multispektralsensor' hilft bei der Erstellung des ‚Normalised Difference Vegetation Index', welcher Rückschlüsse darauf zulässt, wie gesund eine Pflanze ist. Doch das ist nicht das einzige Anwendungsfeld, bei der eine Drohne zum Einsatz kommen kann. In der zweiten Phase, „Digital Sky', steht nun die Entwicklung eines Shared-Economy-Konzepts für Drohnendienste im Fokus. Nutzer aus verschiedenen Sektoren, darunter Landwirte, Gemeinde, Unternehmen oder Privatpersonen, könnten die Drohnen und ihre KI-Lösungen für eine breite Palette von Anwendungen mieten – bspw. für die Inspektion von Solarpanelen, das Verkehrsmanagement oder die Abnutzungserkennung von Stromleitungen.
