Struktur der digitalen Plattform DREVO Plant ID

Ein einheitliches digitales Ökosystem für Pflanzenidentifizierung, -überwachung und -management

DREVO Plant ID ist eine digitale Plattform der nächsten Generation, die künstliche Intelligenz, Fernerkundung, Spektralanalyse, Umweltmonitoring und digitale Pflanzenpässe vereint. Ihr Ziel ist es, Pflanzen während ihres gesamten Lebenszyklus zu unterstützen: vom Samen bis zum ausgewachsenen Baum und die Bildung eines nachhaltigen Ökosystems zu fördern.

1. Baum Pflanzenidentifizierungs-KI

Intelligente Pflanzenidentifizierung.

Funktionen:

Artendefinition;

Sortendefinition;

Unterartendefinition;

Ökotypdefinition;

Bestimmung des Entwicklungsstadiums;

Wahrscheinlichkeit der Richtigkeit der Bestimmung;

ähnliche Arten.

2. Digitaler Pflanzenpass

Digitaler Pflanzenpass.

Enthält:

eindeutige ID;

QR-Code;

Fotografien;

GPS-Koordinaten;

Wachstumsgeschichte;

Alter;

Herkunft;

genetische Linie;

Eigentümer;

Status.

3. Spektrale Pflanzenidentifizierung

Spektraler Pass.

Gebraucht:

RGB

Multispektral

Hyperspektral

Thermal

NIR

SWIR

Erlaubt:

Stress erkennen;

Krankheiten identifizieren;

Wassergehalt analysieren;

Chlorophyllgehalt bestimmen;

Reifezeit bestimmen.

4. Gesundheitsmonitor

Überwachung des Pflanzenzustands.

KONTROLLE:

Krankheiten;

Schädlinge;

mechanische Beschädigung;

Nährstoffmangel;

Trockenheit;

Überbewässerung;

Frostschäden.

5. Bodenintelligenz

Bodenpass.

Parameter:

Bodenart;

Korngrößenzusammensetzung;

pH-Wert;

organische Substanz;

Stickstoff;

Phosphor;

Kalium;

Mikroelemente;

Luftfeuchtigkeit;

Temperatur;

Mikrobiologie.

6. Wassermodul

Wassermodul.

Analysiert:

Bewässerungsbedarf;

Grundwasserspiegel;

Bewässerungseffizienz;

Feuchtigkeitsansammlung;

Wasserstress.

7. Klimamodul

Klimamodul.

Berücksichtigt:

Temperatur;

Luftfeuchtigkeit;

Wind;

Sonnenstrahlung;

Niederschlagsmenge;

Wettervorhersage.

8. Wachstumsanalyse

Wachstumsanalyse.

Tracks:

Höhe;

Laufdurchmesser;

Kronenvolumen;

Blattfläche;

Wachstumsrate;

Zunahme der Biomasse.

9. Blüte und Fruchtbildung

Pflanzenphänologie.

Behebungen:

Knospenaustrieb;

blühen;

Bestäubung;

Fruchtbildung;

Reifung;

November;

Ruhezeit.

10. Modul Biodiversität

Ökologische Zusammenhänge.

Definitionen:

benachbarte Arten;

Begleitpflanzen;

Mykorrhiza;

Bestäuber;

Vögel;

Insekten;

Pilzgemeinschaften.

11. Krankheits-KI

KI-gestützte Krankheitsdiagnostik.

Anwendungsgebiete:

Fotografien;

Spektraldaten;

Wärmebildkamera;

Wetterbedingungen;

Krankengeschichte.

Probleme:

Diagnose;

Wahrscheinlichkeit;

Empfehlungen.

12. Schädlingsintelligenz

Schädlingsmodul.

Definitionen:

Insekten;

Zecken;

Larven;

Eier;

Infektionsgrad.

13. Ernährungsberater

Ernährungsempfehlungen.

Definitionen:

Mangel an Elementen;

Überschuss an Elementen;

empfohlene Düngemittel;

Abgabefristen für Beiträge.

14. Stadterneuerungsplaner

Plan zur Wiederherstellung des Geländes.

Erstellt Empfehlungen:

welche Pflanzenarten man anpflanzen sollte;

Pflanzdichte;

Befehl;

Schutzmaßnahmen;

Erholungsprognose.

15. Saatgutbank

Digitale Saatgutbank.

Geschäfte:

Herkunft;

Keimung;

Lagerbedingungen;

Parteien;

genetische Linien.

16. Baumschulmanagement

Baumschulmanagement.

Berücksichtigt:

Pflanzenpartien;

Gewächshäuser;

Behälter;

Zeitpunkt der Transplantation;

Bereitschaft zur Umsetzung.

17. Drohnenintegration

Integration mit DREVO AeroSense.

Datenempfang:

Luftaufnahmen;

LiDAR;

Spektralkarten;

Wärmekarten;

Feuchtigkeitskarten;

3D-Modell von Pflanzen.

18. IoT-Sensoren

Sensoren anschließen.

Funktioniert mit:

Bodenfeuchtigkeit;

Temperatur;

Beleuchtung;

CO₂;

elektrische Leitfähigkeit;

pH-Wert;

Wasserstand.

19. KI-Prognose

Prognose.

Vorhersagen:

Höhe;

Produktivität;

Wahrscheinlichkeit von Krankheiten;

Todesrisiko;

optimaler Pflanzzeitpunkt;

Rückgewinnungseffizienz.

20. Kohlenstoffmodul

Kohlenstoffbilanzberechnung.

Definitionen:

Kohlenstoffansammlung;

Biomasse;

Sauerstoffproduktivität;

Klimaeinfluss.

21. Digitaler Zwilling des Ökosystems

Digitaler Zwilling.

Erstellt ein digitales Modell:

Einzelpflanze;

Jetzt;

Kindergarten;

Wälder;

Parka;

Naturschutzgebiet.

22. DREVO AI Cloud

Cloud-System.

Bietet:

Datensynchronisierung;

Gemeinschaftsarbeit;

Analytik;

Backup;

Maschinelles Lernen.

23. Offene wissenschaftliche Plattform

Wissenschaftsmodul.

Erlaubt:

Forschungsergebnisse veröffentlichen;

Daten vergleichen;

Beobachtungen austauschen;

internationale Projekte durchführen.

24. Mobile App

Mobile Anwendung.

Funktionen:

Pflanzenbestimmung;

QR-Code-Scannen;

GPS;

Offline-Modus;

Fotoaufnahmen;

KI-Empfehlungen.

25. TREE Globaler Pflanzenatlas

Globale Pflanzendatenbank.

Beinhaltet:

Millionen digitaler Pässe;

interaktive Karte;

Verbreitung der Arten;

genetische Linien;

Umweltmerkmale;

Geschichte der Veränderungen;

Überwachung der Ökosystemwiederherstellung.

Plattformarchitektur

Holzpflanzen-Identifizierung

│

┌──────────────────────────────────┐

│ Künstliche Intelligenz │

└───────────────────────────────────┘

│

┌──────────────┬───────────────┬──────────────┐

│ │ │ │

Pflanzenidentifizierung, spektrale KI, Krankheits-KI, Wachstums-KI

│ │ │ │

└──────────────┴───────────────┴──────────────┘

│

Digitaler Pflanzenpass

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┌────────────┬────────────┬───────────┐

│ │ │ │

Boden Klima Wasser Biodiversität

│ │ │ │

└────────────┴────────────┴────────────┘

│

IoT + Drohnen + LiDAR

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DREVO AI Cloud

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Digitaler Zwilling des Ökosystems

│

WOOD Globaler Pflanzenatlas

Diese Architektur transformiertHolzpflanzen-Identifizierungnicht nur in der Pflanzenbestimmungs-App, sondern auch inein vollwertiges digitales Betriebssystem für das Pflanzen- und Ökosystemmanagement, das künstliche Intelligenz, Fernerkundung, wissenschaftliche Forschung, Umweltüberwachung und die langfristige Wiederherstellung von Naturräumen kombiniert.