In diesem Beitrag beschreibe ich Schritt für Schritt, wie ich Drohnen‑NDVI‑Aufnahmen in QGIS verarbeite und daraus eine feldgenaue Düngekartierung erstelle. Ich schreibe aus der Praxis: von der Flugplanung über die radiometrische Kalibrierung bis zur Erstellung einer applizierbaren Flächenkarte (Prescriptions). Ziel ist eine pragmatische Anleitung, die direkt auf dem Hof oder in der Werkstatt anwendbar ist.
Vorbereitung: Flugplanung, Sensor und Kalibrierung
Für reproduzierbare NDVI‑Aufnahmen sind zwei Dinge zentral: ein geeigneter Sensor und eine saubere radiometrische Kalibrierung. Ich nutze in der Regel Multispektral‑Kameras (z. B. MicaSense RedEdge oder Parrot Sequoia) auf einer DJI‑Plattform. Wenn nur eine RGB‑Kamera verfügbar ist, lassen sich Indices wie ExG berechnen, aber für NDVI brauchst du ein NIR‑Band.
Wichtig sind außerdem:
Datenverarbeitung vor QGIS: Orthomosaik und Reflectance‑Maps erzeugen
Bevor die Daten in QGIS kommen, müssen Orthomosaik und separate Band‑Tiffs (insbesondere NIR und Red) erzeugt werden. Ich nutze meist Pix4Dfields oder Pix4Dmapper, seltener Agisoft Metashape. Die üblichen Schritte:
Alternative: Einige Kameras liefern bereits reflektanzkalibrierte Produkte via Cloud (z. B. MicaSense Atlas). Achte darauf, dass die Dateien eine korrekte räumliche Referenz (CRS) haben.
Import und erste Einstellungen in QGIS
In QGIS lade ich die GeoTIFFs (Red, NIR) mit „Layer hinzufügen“. Wichtig ist das korrekte Koordinatensystem (z. B. ETRS89 / UTM‑Zone), damit spätere Feldgrenzen passen.
NDVI berechnen mit dem Rasterrechner
Der einfachste Weg ist der QGIS Rasterrechner:
Im Rasterrechner schreibe ich etwas wie:
( "Band_NIR@1" - "Band_Red@1" ) / ( "Band_NIR@1" + "Band_Red@1" )
Wichtige Hinweise:
Qualitätskontrolle und Nachbearbeitung
Bevor ich NDVI in eine Düngekarte überführe, bearbeite ich das Raster:
Von NDVI zu Managementzonen
Nun geht es darum, NDVI‑Pixel in Managementzonen mit spezifischen N‑Raten zu überführen.
Bewertung und Kalibrierung der N‑Raten
Wichtig: NDVI allein sagt nichts über den tatsächlichen N‑Bedarf. Ich kombiniere die NDVI‑Klassifizierung mit Feldbefunden:
Als grober Orientierungstabellenansatz (nur als Beispiel, vor der Umsetzung betriebsindividuell anpassen):
| NDVI‑Klasse | Vorschlag Ziel‑N (kg/ha) |
| Sehr niedrig | 140–180 |
| Niedrig | 100–140 |
| Mittel | 60–100 |
| Hoch | 30–60 |
| Sehr hoch | 0–30 |
Diese Werte sind Beispielwerte — zwingend Feldversuche und Analysen vor Ort durchführen.
Erstellung der Düngekartierung (Prescriptions) in QGIS
Technisch folge ich diesen Schritten:
Export und Übergabe an den Ausbringungscomputer
Für die Maschine muss die Karte kompatibel sein. Gängige Formate:
Ich exportiere meist ein vereinfachtes Shapefile und lade es in die Maschinen‑Software (z. B. Amazone AmaTron, John Deere, Amazone Webservice). Dort prüfe ich die Georeferenz, erzeuge ggf. ISO‑XML und lade per USB/ISOBUS/Telemetrie auf den Traktor.
Feldvalidierung und Dokumentation
Bevor ich breitflächig appliziere, teste ich auf einer Parzelle. Vor Ort kontrolliere ich:
Dokumentiere alles: Ursprung der NDVI‑Daten, Kalibrierungsfotos, verwendete Softwareversionen (z. B. Pix4Dfields 2.x, QGIS 3.x), und angewandte N‑Raten. Transparenz ist für Wiederholbarkeit und Nachweise wichtig.
Tipps aus der Praxis
Wenn du möchtest, kann ich dir auf Basis einer Beispielaufnahme eine Schritt‑für‑Schritt‑QGIS‑Model‑Datei (inklusive Rasterrechner‑Ausdrücken und Polygonisierungs‑Schichten) erstellen oder ein kurzes Tutorial‑Video aufzeichnen, das den gesamten Workflow zeigt. Schreib mir einfach die Eckdaten deines Sensors und des Feldes — dann passe ich die Anleitung an.
