Einleitung
Europa steht am Beginn einer stillen Revolution. Mit dem Programm Digitalisation and Resilience of European Agriculture 2030 hat die Europäische Kommission eine klare Richtung vorgegeben: Landwirtschaft soll digitaler, widerstandsfähiger und zugleich attraktiver für kommende Generationen werden.
Dabei geht es um weit mehr als den Einsatz neuer Technologien. Ziel ist der Aufbau eines vernetzten Ökosystems, in dem Landwirte, Wissenschaft und Datenplattformen gemeinsam an intelligenten Lösungen arbeiten. Landwirtschaft wird so zu einem lernenden System – beobachtend, reagierend und vorausschauend.
Europas Weg zur digitalen Landwirtschaft
„Digitalisierung wird Effizienz, Nachhaltigkeit und Wettbewerbsfähigkeit verbessern“, heißt es im Bericht der Europäischen Kommission.
Das Vorhaben umfasst technische Innovationen, vereinfachte gesetzliche Rahmenbedingungen und gezielte Förderprogramme. Im Mittelpunkt stehen Wasserressourcen, Bodengesundheit und die Anpassung an den Klimawandel.
Nach dem OECD-FAO Agricultural Outlook 2025–2034 wird die globale Agrarproduktion in den nächsten zehn Jahren um etwa 14 % steigen, während die bewirtschaftete Fläche jährlich nur um 0,14 % zunimmt. Das bedeutet: Wachstum muss aus höherer Produktivität kommen – nicht aus mehr Land.
Ohne kontinuierliche Innovation und qualifiziertes Personal bleibt Europas Ernährungssicherheit eine Herausforderung.
Von Präzision zu Intelligenz: Landwirtschaft 4.0
Die Entwicklung folgt vier technologischen Etappen:
1. Landwirtschaft 1.0: menschliche und tierische Arbeit
2. Landwirtschaft 2.0: Mechanisierung und Einsatz von Düngemitteln
3. Landwirtschaft 3.0: Präzisionslandwirtschaft mit GPS und Sensorik
4. Landwirtschaft 4.0: Integration von KI, Robotik und autonomen Systemen
Künstliche Intelligenz analysiert heute nicht nur Bilder – sie interpretiert sie. Ein Algorithmus erkennt auf einem Satellitenbild Trockenstress und berechnet den optimalen Zeitpunkt für Bewässerung oder Düngung.
„KI ist der neue Motor landwirtschaftlicher Produktivität – sie sieht, was das menschliche Auge nicht erkennt“, schreiben Nawaz et al. (arXiv 2025).
Laut der Studie, die über 200 wissenschaftliche Arbeiten auswertet, führt der Weg über multimodale Modelle wie AgriCLIP, AgroGPT oder BioCLIP – Systeme, die Text-, Bild-, Klima- und Sensordaten in einem einzigen Modell verknüpfen.
Drohnen, Daten und Entscheidungen
„Fernerkundung mittels Satelliten und UAVs ist ein zentrales Instrument zur Überwachung von Feldern, Fischbeständen, Wäldern und Weideflächen.“
Mit Hilfe solcher Technologien lassen sich Erträge präziser vorhersagen, Schädlinge frühzeitig erkennen und Bewässerungssysteme punktgenau steuern.
Zukünftige Szenarien sehen so aus: Ein Modell erkennt Wasserstress, beauftragt automatisch einen Drohnenflug bei Sonnenaufgang, analysiert die Bilder und passt die Bewässerung im betroffenen Bereich an. Landwirtschaft wird zu einem lebenden System – vom Menschen überwacht, von KI gesteuert.
Neue Kompetenzprofile für Europas grüne Transformation
Digitalisierung verändert nicht nur Prozesse, sondern auch Berufsprofile. Gesucht sind Fachkräfte, die Technologie und Feldwissen verbinden – Menschen, die Daten verstehen, Drohnen bedienen und Entscheidungen aus KI-Analysen ableiten können.
Genau hier setzt das Programm Data DroneManager an, das von der Berliner Hochschule für Technik (BHT) gemeinsam mit APD Profesionales de Drones entwickelt wurde. Es kombiniert praxisorientierte Ausbildung mit neuesten Erkenntnissen der Datenanalyse und Projektsteuerung.
Das Programm wird in deutscher und spanischer Sprache angeboten – für Fachkräfte in Europa und Iberoamerika, die den Wandel zur Landwirtschaft 4.0 aktiv mitgestalten möchten.
Quellen
Europäische Kommission (2025): Digitalisation and Resilience of European Agriculture 2030.
commission.europa.eu/topics/agriculture-and-rural-development/future-agriculture_en
OECD / FAO (2025): OECD-FAO Agricultural Outlook 2025-2034. OECD Publishing, Paris / FAO, Rom.
doi.org/10.1787/601276cd-en
Nawaz U. et al. (2025): AI in Agriculture: A Survey of Deep Learning Techniques for Crops, Fisheries and Livestock. arXiv 2507.22101.
arxiv.org/abs/2507.22101
Autor: Pablo Heredia Cantillana. Mit Unterstützung von KI-gestützter Textanalyse.
Fernstudieninstitut (FSI) – Berliner Hochschule für Technik
Fachgebiet Autonome Systeme (Drohnen) und KI