Projekte in den Förderprogrammen des BMEL, betreut durch den Projektträger BLE (PT BLE)
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| Titel: | Verbundprojekt: Dynamische Agrarwetterindikatoren zur Extremwetterprognose in der Landwirtschaft mit Methoden der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens (KI/ML) (DynAWI) - Teilprojekt B |
|---|---|
| Titel (englisch): | Collaborative project: Dynamic agricultural weather indicators for extreme weather prediction in agriculture with methods of artificial intelligence and machine learning (AI/ML) (DynAWI) - subproject B |
| Akronym: | DynAWI |
| Beschreibung (dt.): | Der BMEL-Ackerbaustrategie 2035 zufolge steht die Landwirtschaft in Deutschland vor der Herausforderung, sich an ein in Folge des Klimawandels verändertes Auftreten von Extremwettersituationen (z.B. Trockenheit, Dürre, Spätfrost, Starkregen, Hagel) anpassen zu müssen. Das Projektvorhaben 'Dynamische Agrar-Wetterindikatoren (AWI) zur Extremwetterprognose in der Landwirtschaft' (DynAWI) verfolgt das Ziel, eine Prozesskette zur Geodatenintegration und -analyse durch die Kopplung von skalierbaren Geodateninfrastrukturen mit Methoden der künstlichen Intelligenz bzw. des Maschinellen Lernens (KI/ML) zu entwickeln. Das Projektvorhaben wird am Beispiel der Extremwettersituationen 'Dürre/Trockenheit', 'Spätfrost' und 'Bodenerosion durch Wasser' umgesetzt. |
| Beschreibung (engl.): | According to the BMEL Arable Farming Strategy 2035, agriculture in Germany faces the challenge of adapting to extreme weather situations (e.g. drought, drought, late frost, heavy rainfall, hail) that have altered because of climate change. The project 'Dynamic Agricultural Weather Indicators (AWI) for Extreme Weather Forecasts in Agriculture' (DynAWI) aims to develop a process chain for spatial data integration and analysis by coupling scalable spatial data infrastructures with methods of artificial intelligence or machine learning (AI/ML). The project is implemented using the example of the extreme weather situations 'drought/dryness', 'late frost' and 'soil erosion by water'. |
| Laufzeit: | Beginn: 05.07.2021 / Ende: 31.12.2024 |
| Ausf. Einrichtung: | Universität Augsburg - Fakultät für Angewandte Informatik - Institut für Geographie, Augsburg |
| Themenfelder: | Pflanzenbau, crop production |
| Förderprogramme: | Digitalisierung in der Landwirtschaft |
| Schlagworte: | Boden (Bodenschutz, Bodenfruchtbarkeit, Bodenbearbeitung, Bodengesundheit), soil (soil conservation, soil fertility, soil cultivation, soil health), Ackerbau, crop production, Prognose, forecast, Künstliche Intelligenz, AI Artificial Intelligence, Datenmanagement, data management, Fernerkundung, remote sensing, Klimaanpassung, climate change adaptation |
| Stichpunkte: | Künstliche Intelligenz |
| Förderkennzeichen: | 28DK118B20 |
| Dokument zum Download: | Kein Dokument vorhanden! |
Kontakt: |
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