Diagnose im Weinberg mit dem Smartphone.
zvg / KI erstellt
Im Rebberg zeigen sich auf der Oberseite einiger Blätter gelbliche Ölflecken, auf der Unterseite ein weisser Belag. Ein erfahrener Winzer erkennt darin den Falschen Mehltau. Bei einem Schadbild, das auf dem Betrieb noch nie aufgetreten ist, kann eine Foto-App einen ersten Namen liefern. Sie vergleicht das Bild mit gespeicherten Schadbildern und schlägt eine Krankheit, einen Schädling oder einen Nährstoffmangel vor. Dasselbe Foto lässt sich auch einem Chatbot wie ChatGPT oder Gemini zeigen, der dazu Rückfragen beantwortet.
In Deutschland setzen nach einer Befragung des Bundeslandwirtschaftsministeriums vom Juni 2025 gut zwei Drittel der Betriebe Agrar-Apps ein. Aktuelle Zahlen zur Nutzung solcher Werkzeuge auf Schweizer Betrieben gibt es aktuell noch nicht. KI (künstliche Intelligenz) nutzt dagegen erst jeder zwanzigste Betrieb, knapp jeder sechste plant den Einstieg.
Ein Foto, ein Vorschlag
Die Apps arbeiten mit einer Bilderkennung. Das Programm hat an Hunderttausenden Beispielbildern gelernt, wie Mehltau, Rost oder Blattflecken aussehen. Auf einem neuen Foto sucht es nach denselben Mustern, zum Beispiel nach vergilbten Blatträndern oder nach Flecken einer bestimmten Form und Farbe. Heraus kommt die wahrscheinlichste Ursache und dazu ein Wert, wie sicher sich das Programm ist.
Bei «Plantix», der App der PEAT GmbH aus Berlin, geht das Foto zur Auswertung an die Rechner des Anbieters. Dort vergleicht das Programm das Bild nach Angabe von Mitgründerin und Geschäftsführerin Simone Strey mit den gesammelten Daten und schickt einen Behandlungstipp zurück. Optimierte Programme laufen nach Angabe von Agrobit, Anbieter der Pflanzenschutz-App «iAgro», auch ohne Netz auf dem Telefon. «Plantix» braucht auf dem Feld Handyempfang, auf abgelegenen Parzellen lohnt sich deshalb vorab ein Test. Nach Angabe von PEAT deckt «Plantix» 30 Hauptkulturen und über 780 Pflanzenschäden in 19 Sprachen ab.
Chatbots als zweite Meinung
Speziell für die Schweiz bietet Bayer den «Agrar Bestimmer CH» an, kostenlos auf Deutsch und Französisch, für Android und iPhone. Die App hilft beim Bestimmen von Schaderregern in Acker- und Sonderkulturen, darunter Getreide, Obstanlagen und Reben. Dazu gehören ein Verzeichnis «Krankheiten von A bis Z», eine Diagnosefunktion und ein Offlinemodus. Für die Behandlung verweist die App auf die zugelassenen Produkte von Bayer CropScience, eine Fotoerkennung nennt Bayer in der Beschreibung nicht. Unter den Apps und Webanwendungen von Agroscope findet sich keine Foto-Diagnose.
Die App «Agrar Bestimmer CH» hilft beim Bestimmen von Schaderregern in Acker- und Sonderkulturen.
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Chatbots wie «ChatGPT» von OpenAI, «Claude» von Anthropic oder «Gemini» von Google nehmen ebenfalls Fotos entgegen. Anders als eine Foto-App lassen sie sich befragen. Landwirtinnen und Landwirte können Angaben zu Sorte, Wetter und Spritzplan ergänzen und sich Symptome erklären lassen. Bei der Diagnose treffen Chatbots allerdings seltener als spezialisierte Programme. Hilfreich ist es im Eingabefeld die Anweisung «Agiere als erfahrener Landwirt in der Schweiz und als Experte für Pflanzenschutz» zu schreiben. Da kann die KI die weiteren Fragen besser zuordnen.
Hinweise doppelt prüfen
Eine Studie vom Dezember 2025 zeigt eine weitere Schwäche. Bei Fragen zum biologischen Pflanzenschutz erfand «ChatGPT» Nützlinge und Literaturangaben, die groben Trends zur Wirksamkeit gab der Chatbot richtig wieder. Schlägt ein Chatbot ein Mittel vor, sollten Landwirtinnen und Landwirte die Zulassung im Pflanzenschutzmittelverzeichnis des Bundesamts für Lebensmittelsicherheit und Veterinärwesen (BLV) prüfen. «Im Zweifelsfall gelten einzig die Originaldokumente der Zulassung», hält das BLV dort fest.
Halten die Apps, was sie versprechen? PEAT nennt für «Plantix» eine Trefferquote von rund 95 Prozent auf ausgewählten Testbildern. Auf echten Feldfotos stimmen nach Angabe des Unternehmens knapp drei von vier Diagnosen, gut jede vierte ist also falsch. Eine Übersicht über die Forschung in der Fachzeitschrift «Plant Methods» vom Oktober 2025 bestätigt die Lücke. Im Labor erkennen solche Programme fast alles richtig, im Feld noch sieben bis gut acht von zehn Fällen.
Gute Fotos, bessere Antworten
Am sichersten erkennen die Programme Krankheiten mit auffälligen Flecken oder Belägen, Agrobit nennt dafür Falschen und Echten Mehltau. Die Goldgelbe Vergilbung der Rebe und das Bakterium Xylella brauchen dagegen eine Bestätigung im Labor. Schwierig wird es, wenn Schadbilder einander ähneln, zum Beispiel bei Nährstoffmangel, Spritzschäden oder mehreren Erregern auf einem Blatt.
Ein verwackeltes Bild oder eine Aufnahme gegen die Sonne verschlechtert auch die Antwort eines guten Programms, denn Schärfe, Licht und Abstand zum Blatt bestimmen, was die Software erkennt. PlantMe, Anbieter einer Pflanzen-App, empfiehlt drei Aufnahmen. Zuerst kommt das befallene Blatt bildfüllend im hellen Tageslicht und ohne Blitz, danach je ein Bild der Blattober- und der Blattunterseite und zum Schluss die ganze Pflanze. Plantix bittet ausdrücklich um mehrere Bilder desselben Schadens.
Prognose vor Diagnose
Die Foto-Apps reagieren auf einen Schaden, der schon sichtbar ist, die Prognosewerkzeuge von Agroscope setzen dagegen früher an. Die kostenlose Plattform «Agrometeo» rechnet mit Messwerten von über 150 Wetterstationen in den Parzellen und schätzt daraus das Risiko für Pilzinfektionen und Schädlingsbefall. Modelle gibt es für Apfelschorf, Feuerbrand und Traubenwickler sowie für Falschen und Echten Mehltau der Rebe. Seit August 2026 zeigt «Agrometeo» im Modell gegen Echten Mehltau zusätzlich an, bis zu welchem Datum eine Behandlung noch wirkt.
Für den Kartoffelbau bietet Agroscope «PhytoPRE» gegen die Krautfäule an, auch als Web-App für das Smartphone. Im Weizen schätzt «FusaProg» das Risiko für Fusarium und für das Pilzgift DON. Im Obst- und Rebbau nutzen Betriebe solche Prognosesysteme schon länger. «Die Nutzung im Acker- und Gemüsebau ist nicht weit verbreitet und erfordert eine intensive Beratung», lautet die Bilanz von Annett Latsch, Alexander Zorn und Thomas Anken von Agroscope nach dem Projekt mit rund 60 Praxisbetrieben.
