# Applikationskarten für variable Saatrate (Aussaat) ## Übersicht Variable-Rate-Aussaat (VRS) bzw. Karten für die Variable-Rate-Pflanzung sind entscheidend, um Aussaatstrategien auf Grundlage schlagspezifischer Bedingungen zu optimieren. Die effektive Konfiguration von VRS-Karten kann den Ertrag und die Ressourceneffizienz deutlich steigern. Dieser Leitfaden beschreibt die wichtigsten Aspekte und Optionen zur Erstellung wirksamer VRS-Karten mit den Precision-Agriculture-Tools von GeoPard. Mehr dazu im [GeoPard-Blog über Variable-Rate-Pflanzung](https://geopard.tech/blog/variable-rate-seeding-how-does-it-work). ## Konfigurationsoptionen für VRS-Karten Im Folgenden finden Sie einige empfohlene Konfigurationen für VRS-Karten: ### **1. Schlagpotenzial auf Grundlage von Fernerkundungsdaten allein** * **Beschreibung**: Historische Fernerkundungsdaten verwenden, um Variable-Rate-Aussaat (VRS)-Karten auf Basis der [Schlagpotenzialkarten](https://geopard.tech/blog/field-potential-maps-yield-data/). Das automatisierte Empfehlungssystem von GeoPard hilft bei der Identifizierung repräsentativer Jahre. Da es schwierig ist, das Wetter der nächsten Saison vorherzusagen, gleicht es Ausreißerjahre aus (z. B. zu trockene mit zu nassen Jahren), um genauere Empfehlungen zu liefern. [Automatisierte GeoPard-Empfehlung repräsentativer Jahre](https://geopard.tech/blog/r8yc32d9jc-multi-year-zones/).

GeoPard wählt Fernerkundungsdaten automatisch aus, dennoch können Sie bei Bedarf andere Bilder auswählen

Schlagpotenzialzonen für die Variable-Rate-Pflanzung, automatisch auf Basis mehrjähriger Fernerkundungsdaten erstellt

* **Am besten geeignet für:** Schnelleinstiegsszenarien, insbesondere wenn Informationen zur Fruchtfolge verfügbar sind. Wählen Sie Jahre mit derselben Kultur (z. B. Maisjahre für die Maisaussaat). ### **2. Schlagpotenzial auf Grundlage von Fernerkundungsdaten, Topografie und Bodenhelligkeit** * **Beschreibung:** Dieser [mehrschichtige Ansatz](/geopard-tutorials/de/produkttour-web-app/zonenkarten-und-analytik/analytik-mit-mehreren-ebenen.md) integriert Fernerkundungsdaten, Topografie und [Bodenhelligkeit](https://geopard.tech/blog/how-the-soil-brightness-index-enables-sustainable-agriculture/). * **Konfiguration:** Slope mit negativem Gewicht versehen (zur Berücksichtigung des Erosionsrisikos) sowie höhere Bodenhelligkeit (Hinweis auf geringeren Humusgehalt). ### **3. Schlagpotenzial auf Grundlage von Ertrag, Bodenproben/Scanning, Fernerkundungsdaten, Topografie und Bodenhelligkeit**

Ein Beispiel für eine VRS-Karte für Mais auf Grundlage von elektrischer Leitfähigkeit, Topografie, Ertrag und Satellitenfernerkundungsdaten

* **Beschreibung:** Integrieren Sie mehrere Datenquellen für eine umfassende Schlagpotenzialkarte. * **Schritte:** 1. [**Ertragsdaten bereinigen und kalibrieren**](/geopard-tutorials/de/agronomie/ertragskalibrierung-and-bereinigung.md): Stellen Sie die Genauigkeit der historischen Ertragsdaten sicher. 2. **Erzeugen** [**synthetischer Ertragskarten**](/geopard-tutorials/de/agronomie/synthetische-ertragskarte.md): Falls für vergangene Saisons Ertragsdaten fehlen, nutzen Sie GeoPard, um diese Karten zu generieren. Erforderlich sind lediglich Gesamtertrag oder Durchschnittsertrag, mit einer Genauigkeit von rund 90 %. ### **4. Gleichungsbasierter Ansatz für die Pflanzung**

Ein Beispiel für eine VRS-Karte für Sojabohnen auf Basis von Ertragsdatensätzen

* **Beschreibung:** [Benutzerdefinierte Formeln verwenden](https://geopard.tech/blog/equation-based-analytics-precision/) und alle verfügbaren Datenebenen (z. B. Fernerkundungsdaten, Topografie, Ertrag, Boden). * **Flexibilität:** Ermöglicht maßgeschneiderte Konfigurationen auf Grundlage spezifischer agronomischer Anforderungen. * Auch verfügbar in [Batch-Gleichungsanalysen](/geopard-tutorials/de/produkttour-web-app/formelbasierte-analytik/batch-formelanalytik.md) ## Tabelle mit Empfehlungen zur Variable-Rate-Pflanzung Nachfolgend finden Sie eine umfassende Tabelle mit Pflanzempfehlungen für verschiedene Kulturen in mehreren Ländern. Die Populationsempfehlungen sind in Saatkörnern pro Acre für die USA und Kanada sowie in Saatkörnern pro Hektar für andere Länder angegeben.
KulturLandBestandesdichte (Saatkörner/Acre)Bestandesdichte (Saatkörner/Hektar)
MaisUSA28,000 - 34,000
Kanada28,000 - 34,000
Ukraine65,000 - 75,000
Brasilien60,000 - 70,000
Australien70,000 - 85,000
Deutschland70,000 - 85,000
Frankreich70,000 - 85,000
WeizenUSA1,000,000 - 1,300,000
Kanada1,000,000 - 1,300,000
Ukraine4,000,000 - 5,000,000
Brasilien3,500,000 - 4,500,000
Australien4,000,000 - 5,000,000
Deutschland4,000,000 - 5,000,000
Frankreich4,000,000 - 5,000,000
SojabohneUSA140,000 - 180,000
Kanada140,000 - 180,000
Ukraine350,000 - 450,000
Brasilien300,000 - 400,000
Australien350,000 - 450,000
Deutschland350,000 - 450,000
Frankreich350,000 - 450,000
SonnenblumeUSA15,000 - 22,000
Kanada15,000 - 22,000
Ukraine55,000 - 65,000
Brasilien50,000 - 60,000
Australien50,000 - 60,000
Deutschland50,000 - 60,000
Frankreich50,000 - 60,000
Raps (Canola)USA500,000 - 800,000
Kanada500,000 - 800,000
Ukraine350,000 - 450,000
Brasilien2,200,000 - 3,500,000
Australien1,200,000 - 2,000,000
Deutschland1,200,000 - 2,000,000
Frankreich1,200,000 - 2,000,000
ZuckerrohrUSA8,000 - 12,000
Kanadan. z.
Ukrainen. z.
Brasilien100,000 - 140,000
Australien100,000 - 140,000
Deutschlandn. z.
Frankreichn. z.
GersteUSA1,000,000 - 1,300,000
Kanada1,000,000 - 1,300,000
Ukraine4,000,000 - 5,000,000
Brasilien3,500,000 - 4,500,000
Australien2,500,000 - 3,200,000
Deutschland4,000,000 - 5,000,000
Frankreich4,000,000 - 5,000,000
ReisUSA100,000 - 150,000
Kanadan. z.
Ukrainen. z.
Brasilien400,000 - 600,000
Australien250,000 - 370,000
Deutschlandn. z.
Frankreichn. z.
BaumwolleUSA45,000 - 55,000
Kanadan. z.
Ukrainen. z.
Brasilien100,000 - 120,000
Australien110,000 - 135,000
Deutschlandn. z.
Frankreichn. z.
SorghumUSA40,000 - 60,000
Kanada40,000 - 60,000
Ukraine100,000 - 150,000
Brasilien90,000 - 120,000
Australien100,000 - 150,000
Deutschland100,000 - 150,000
Frankreich100,000 - 150,000
#### Quellen: Purdue University, University of Illinois Extension, [FAO](https://www.fao.org/), [Embrapa](https://www.embrapa.br/), Department of Agriculture and Fisheries, North Dakota State University, [Alberta Wheat Commission](https://www.albertawheat.com/), [Grains Research and Development Corporation](https://grdc.com.au/), [National Sunflower Association](https://www.sunflowernsa.com/), [Australian Oilseeds Federation](https://www.australianoilseeds.com/), [Canola Council of Canada](https://www.canolacouncil.org/), [USDA](https://www.usda.gov/), [Europäische Kommission – Landwirtschaft und ländliche Entwicklung](https://ec.europa.eu/agriculture/index_en) ### Nachsaisonanalyse Nach der Saison führen Sie [statistische und Versuchsanalysen](/geopard-tutorials/de/agronomie/analytik-von-feldversuchen.md) durch, um auf Grundlage der Ertragsdaten Karten für Ertragsleistung und Profit zu berechnen. Dies hilft, die VRS-Karte für die nächste Saison zu optimieren. ### Weitere Precision-Agriculture-Anwendungsfälle Beachten Sie die [GeoPard PrecisionAg Anwendungsfälle PDF](https://docs.geopard.tech/geopard-tutorials#product-overview-and-use-cases) für visuelle Beispiele und weitere Einblicke. ### So starten Sie Mit den fortschrittlichen Tools und Methoden von GeoPard können Sie Aussaatstrategien optimieren, Erträge steigern und eine nachhaltigere Landwirtschaft unterstützen. Um zu starten, registrieren Sie sich kostenlos unter [app.geopard.tech](https://app.geopard.tech). *** Durch die Integration dieser Methoden hilft Ihnen GeoPard, mithilfe präziser Aussaatstrategien effiziente und produktive landwirtschaftliche Verfahren zu erreichen. --- # Agent Instructions: Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter: ``` GET https://docs.geopard.tech/geopard-tutorials/de/agronomie/applikationskarten-fur-variable-saatrate-aussaat.md?ask= ``` The question should be specific, self-contained, and written in natural language. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.