Projekte in den Förderprogrammen des BMEL, betreut durch den Projektträger BLE (PT BLE)
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| Titel: | APP4farm – Pilotanwendungen und DSS |
|---|---|
| Titel (englisch): | APP4farm – Pilot studies and DSS |
| Akronym: | APP4FARM |
| Beschreibung (dt.): | Das übergeordnete Ziel des Kooperationsprojektes APP4farm ist die Definition einer IKT-Infrastruktur (Informations- und Kommunikationstechnologien), die es den Landwirten ermöglicht, Stickstoffverluste umfassend zu überwachen. Dazu gehört die Entwicklung und Einsatzkalibrierung von Sensoren zur Schätzung von Stickstoffemissionen aus dem Ackerboden. Außerdem soll ein Entscheidungshilfesystem für die intelligente Landwirtschaft auf der Grundlage von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz implementiert werden, das ein effizientes Management von Stickstoffdünger in der Landwirtschaft auf der Grundlage einer räumlich und zeitlich umfassenden Überwachung und Vorhersage der wichtigsten Prozessvariablen ermöglichen wird. Das Deutsche GeoForschungsZentrum (GFZ) wird im Kooperationsverbund als Projekt SMART-DSS die neu entwickelten Sensoren und deren Integration mit anderen verfügbaren Sensoren an Pilotstandorten testen und erproben. Darüber hinaus wird das GFZ auch aktiv zur Entwicklung von DSS unter Verwendung von Algorithmen des maschinellen Lernens beitragen. An der Verbreitung der Projektergebnisse ist das GFZ beteiligt über seine etablierte Transfer-Struktur FERN.Lab, über die bereits aktuell Wissen und Erfahrungen der Nutzung von Fernerkundung im landwirtschaftlichen Kontext mit den wichtigsten Interessengruppen geteilt wird. |
| Beschreibung (engl.): | The main aim of APP4Farm is to develop and configure a sensor to estimate nitrogen emissions from arable lands. It will also create a decision-supporting system (DSS) based on machine learning, enabling farmers to manage nitrogen efficiently. In the frame of SMART-DSS the German Research Center for Geosciences (GFZ) will test and trial the newly developed sensors and their integration with other available sensors at pilot sites. Furthermore, GFZ will actively contribute to developing DSS using machine learning algorithms. Finally, GFZ will disseminate projects' outputs by engaging stakeholders through FERN.Lab. |
| Laufzeit: | Beginn: 24.04.2023 / Ende: 23.04.2026 |
| Ausf. Einrichtung: | Helmholtz-Zentrum Potsdam Deutsches GeoForschungsZentrum GFZ, Potsdam |
| Themenfelder: | Verfahrenstechnik, process engineering |
| Förderprogramme: | EU-Forschung |
| Schlagworte: | Emissionen, emissions, Ressourcenschutz, Ressourceneffizienz, resource protection, resource efficiency, Präzise Landwirtschaft, precision farming, Digitalisierung, Digitale Welt, digital world, Prozessqualität, process quality, Datensammlung, data collection, Düngung, fertilization, Datenmanagement, data management, Künstliche Intelligenz, AI Artificial Intelligence, Klimaschutz, climate protection |
| Stichpunkte: | ICT-AGRI-FOOD (2. Call) |
| Förderkennzeichen: | 2823ERA22H |
| Dokument zum Download: | Kein Dokument vorhanden! |
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