Projekte in den Förderprogrammen des BMEL, betreut durch den Projektträger BLE (PT BLE)
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| Titel: | Verbundprojekt: Standortangepasstes N-Management auf Basis teilflächenspezifischer Informationsverarbeitung - System-, Hard- und Softwarelösung - Teilprojekt 4 |
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| Titel (englisch): | Collaboration Subject: Site-adapted nitrogen management based on subarea specific data processing – sytem-, hard- and software solution - subproject 4 |
| Beschreibung (dt.): | Das Ziel des vorliegenden Vorhabens besteht darin, ein Verfahren zum standortangepassten Stickstoffmanagement auf der Grundlage neuer wissenschaftlicher Erkenntnisse zu entwickeln und in die Praxis einzuführen. Das Vorhaben umfasst sowohl die Entwicklung und den Einsatz moderner Informations- und Kommunikationstechnik als auch die Anwendung von wissenschaftlichen Modellen zur Steuerung der N-Düngung. Die zu entwickelnden Hardware-Eckpunkte, zwischen denen der Datenfluss via Mobilfunk erfolgt, sind ein Web-gestütztes Datenportal und ein im Schlepper befindlicher In-Field-Controller. Im Datenportal wird eine breite Datenpalette verwaltet und unter anderem für ein Bodenprozessmodell zugänglich gemacht. Dieses Modell berechnet Bodenzustandsgrößen in einem 10x10 Meter-Raster auf Grundlage von Bewirtschaftungs- und Witterungsdaten sowie von Daten aus hochaufgelösten digitalen 3D-Bodenkarten. Die berechneten Bodenzustandsgrößen werden im Schlepper zusammen mit online-Daten eines N-Sensors mittels eines künstlichen neuronalen Netzes verarbeitet, das sich in dem Controller befindet. Nachfolgend erfolgt die Ansteuerung des Düngerstreuers. Am Ende des beschriebenen Verfahrensweges steht eine teilflächenspezifisch pflanzenbaulich, ökologisch und ökonomisch optimierte N-Düngung. Das Verfahren wird in zwei Betrieben exemplarisch in die Praxis eingeführt. |
| Beschreibung (engl.): | The aim of the project is to develop a process of site-adapted nitrogen management based on new scientific insights and to introduce it in agricultural practice. The project includes both developing and applying modern information and communication techniques as well as the model-supported management of nitrogen fertilization. The data flow occurs between two hardware corner points – the web-supported data portal and the in-field-controller which is located on the tractor. In the data portal, complex data will be administrated and made accessible amongst others to a soil process model. This model calculates soil state measures on a 10x10 meters grit basing on management and weather data and on data from high resolution 3D soil maps. The calculated soil state measures will be processed on the tractor together with online-data of a N-sensor using an artificial neuronal network which is located on the controller. Afterwards, the fertilizer spreader will be driven. At the end of the procedure described above, na subarea specific optimized N fertilization with respect to agronomic, ecologic, and economic aspects will be generated. Exemplarily, the project of site-adapted nitrogen management will be introduced in two agricultural enterprises. |
| Ergebnis (dt.): | Die aus mehrjähriger Forschung abgeleiteten Potentiale zur Optimierung der Stickstoffdün-gung mithilfe von Ertragsprognosen durch künstliche neuronale Netze (KNN) wurden im Rahmen des Verbundprojektes „Standortangepasstes N-Management auf Basis teilflächen-spezifischer Informationsverarbeitung – System-, Hard- und Softwarelösung“ im Teilprojekt 5: „Künstliche Neuronale Netze“ weiter untersucht. Dazu wurde eine Schnittstelle zu einem Bodenprozessmodell geschaffen und mögliche Inputvariablen für die Ertragsprognose unter-sucht. Mit Hilfe von kontinuierlich angelegten Stickstoffsteigerungsversuchen wurden Trai-ningsdaten für das KNN gewonnen und die Prognosemodelle stetig, auch unter Hinzunahme zusätzlicher Inputvariablen, erweitert. In Validierungsversuchen wurden die Prognoseleistung der Modelle und die daraus abgeleitete ökonomisch optimierte Stickstoffdüngung evaluiert. Das ökonomische Potential des Ansatzes konnte bestätigt werden, das Ausmaß der Einspa-rung variierte jedoch deutlich. Die Erkenntnisse aus den Feldversuchen fließen in die weitere Forschung ein und werden helfen zukünftig die Prognoseleistung weiter zu verbessern und die Modelle robuster zu machen. |
| Ergebnis (engl.): | keine Angabe |
| Laufzeit: | Beginn: 01.06.2012 / Ende: 29.02.2016 |
| Ausf. Einrichtung: | Universität Potsdam - Institut für Erd- und Umweltwissenschaften - Professur für Angewandte Geophysik, Potsdam |
| Themenfelder: | Pflanzenernährung, plant nutrition |
| Förderprogramme: | Programm zur Innovationsförderung des Bundesministeriums für Ernährung und Landwirtschaft |
| Schlagworte: | Sensorik, sensor technology, Pflanzenbau, crop production, Nachhaltigkeit, sustainability, Ackerbau, crop production, Landtechnik, agricultural engineering, Präzise Landwirtschaft, precision farming, Weizen, wheat, Raps, rape seed, Datensammlung, data collection, Düngung, fertilization |
| Stichpunkte: | Stickstoff |
| Förderkennzeichen: | 2815410310 |
| Dokument zum Download: | Kein Dokument vorhanden! |
Kontakt: |
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