Projekte in den Förderprogrammen des BMEL, betreut durch den Projektträger BLE (PT BLE)
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| Titel: | Verbundprojekt: Kleinräumige Erhebung relevanter Bodenkennwerte durch ein verfahrenstechnisch integriertes Bodensensorsystem und die KI-basierte Datenauswertung als Basis für ein klimaresilientes, kleinräumigspezifisches Pflanzenbausystem (soil4climate) - Teilprojekt D |
|---|---|
| Titel (englisch): | Collaborative project: Small-scale retrieval of relevant soil parameters by a process-integrated soil sensor system and AI-based data evaluation as the basis for a climate-resilient, small-scale-specific crop production system (soil4climate) - Subproject D |
| Akronym: | soil4climate |
| Beschreibung (dt.): | Die Folgen des Klimawandels, z.B. Starkregenereignisse, Hitzeperioden, Trockenheit und Dürre haben negative Auswirkungen auf die Pflanzenproduktion. Es gilt diese negativen Folgen des Klimawandels bei der Pflanzenproduktion durch eine klima-angepasste Produktionsweise abzumildern. Für die Landwirt:innen gilt es Maßnahmen zu ergreifen, um den Pflanzenbau klimaresilient zu gestalten. Mögliche Maßnahmen sind variable Aussaattiefe, Aussaatstärke, Sortenwahl – trockenheitstolerante oder ertragreiche Sorten – , Düngeintensität, Pflanzenschutz-strategie oder alternative Nutzung auf Teilflächenbasis. Für die Umsetzung solcher Maßnahmen werden praxistauglich-aufbereitete, kleinräumige und pflanzenbauliche-relevante Bodeninformationen benötigt, um den Pflanzenbauer bei einer Entscheidungsfindung für eine Klimanpassungsstrategien zu unterstützen. Für die Landwirt:innen besteht zur Zeit die Herausforderung diese entsprechenden kleinräumige und pflanzenbauliche-relevante Bodeninformationen für solche eine Nutzung zu erhalten bzw. anwenden zu können. In soil4climate werden kleinräumige Bodeninformationen erfasst und in praxis-relevante digitale Bodenkarten für die Bewirtschaftung ausgegeben. Dazu wird ein geoelektrisches Messsystem in einen handelsüblichen Grubber implementiert mit dem Ziel sehr kleinräumig Unterschiede im Prozess (und damit ohne Mehraufwand für den Landwirt) zu kartieren. Neben dieser Datenquelle werden weitere relevante Datenquellen (bspw. Schlepper-, Drohnen- und Satellitendaten) herangezogen, um homogene kleinräumige Strukturen im Boden zu identifizieren. Die Erstellung der Bodenkarten wird sowohl automatisch, KI-gestützt als auch manuell erfolgen, so dass eine Evaluierung der KI-gestützten Kartenerstellung möglich ist. Diese Evaluierung wird durch Feldtest und Laborversuche in Interaktion mit Praktikern und Experten im Projekt realisiert. |
| Beschreibung (engl.): | The consequences of climate change, e.g. heavy rainfall events, heat periods, drought and dryness have negative effects on crop production. Thus, it is necessary to mitigate these negative consequences of climate change in crop production through climate-adapted production methods. For farmers, it is important to take measures to make crop production climate-resilient. Possible measures are variable sowing depth, sowing intensity, choice of varieties (drought-tolerant or high-yielding varieties), fertilization intensity, plant protection strategy or alternative site specific use. For the implementation of such measures, practical, small-scale and crop-relevant soil information is needed to support the farmer in a decision-making process for climate adaptation strategies. The challenge for farmers is to obtain and apply this small-scale and crop-relevant soil information. In soil4climate, such small-scale soil information is retrieved and translated to practice-relevant digital soil maps for cultivation. For this purpose, a geoelectric measuring system is implemented in a standard cultivator with the aim of mapping very small-scale differences during the working process (and thus without additional effort for the farmer). In addition to this data source, other relevant data sources (e.g. tractor, drone and satellite data) is explored to identify homogeneous small-scale structures in the soil. The generation of the soil maps will be both automatic, AI-assisted, and manual, allowing for an evaluation of the AI-assisted map generation. This evaluation is carried out through field tests as well as laboratory experiments in interaction with practitioners and experts in the project. |
| Laufzeit: | Beginn: 01.10.2023 / Ende: 30.09.2026 |
| Ausf. Einrichtung: | Amazonen-Werke H. Dreyer SE & Co. KG, Hasbergen |
| Themenfelder: | Pflanzenbau, crop production |
| Förderprogramme: | Programm zur Innovationsförderung des Bundesministeriums für Ernährung und Landwirtschaft |
| Schlagworte: | Düngung, fertilization, Pflanzenernährung, plant nutrition, Ackerbau, crop production, Präzise Landwirtschaft, precision farming, Digitalisierung, Digitale Welt, digital world, Künstliche Intelligenz, AI Artificial Intelligence, Klimaanpassung, climate change adaptation, Datenmanagement, data management |
| Förderkennzeichen: | 281D404D22 |
| Dokument zum Download: | Kein Dokument vorhanden! |
Kontakt: |
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