Als kleiner Hintergrund zu dem Thema: Ackerflächen sind durch eine kleinräumige Variabilität der Erträge geprägt, die vor allem auf Unterschiede in Bodeneigenschaften wie Textur, Kohlenstoff- und Stickstoffgehalt sowie Nährstoffverfügbarkeit zurückzuführen ist. Diese Variabilität beeinflusst nicht nur die Erträge, sondern auch umweltrelevante Stickstoffemissionen, wie z. B. Nitratverluste ins Grundwasser. Im Rahmen mehrerer Forschungsprojekte und digiMan wurden innovative Algorithmen entwickelt, die auf Satellitendaten basieren. Diese ermöglichen eine präzise Ermittlung von Erträgen und Stickstoffaufnahmen sowie die Identifikation von Managementzonen. Durch die Integration agronomisch relevanter Daten und den Einsatz moderner KI-Methoden konnten signifikante Fortschritte in der Genauigkeit und Praxistauglichkeit der Modelle erzielt werden. Weitere Arbeitsschritte wie z.B. die teilflächenspezifische Düngung sind auch von der korrekten Ermittlung von Ertragspotenzialen abhängig.