Projekte in den Förderprogrammen des BMLEH, betreut durch den Projektträger BLE (PT BLE)
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| Titel: | Verbundprojekt: Schadschwelle 4.0: Künstliche Intelligenz für die Behandlung von Unkräutern unter Berücksichtigung des ökologischen Wertes (GoodWeedBadWeed) - Teilprojekt A |
|---|---|
| Titel (englisch): | Collaborative project: Damage threshold 4.0: Artificial intelligence for the treatment of weeds taking into account the ecological value (GoodWeedBadWeed) - Subproject A |
| Akronym: | GoodWeedBadWeed |
| Beschreibung (dt.): | 'GoodWeedBadWeed' zielt darauf ab, 40 Arten von Unkräutern bzw. Segetalpflanzen im landwirtschaftlichen Kontext genau zu bewerten. Dies geschieht unter Berücksichtigung verschiedener Parameter wie Pflanzenschutz, agrarökologische Aspekte und sozioökonomische Faktoren. Hauptziel ist die Entwicklung von Schadschwellen und Bewertungsindizes, die Segetalpflanzen nach ihrem ökologischen Wert und Schadenspotenzial differenzieren und auf die moderne Landwirtschaft abgestimmt sind. Diese neu entwickelten Standards sollen die Bewirtschaftung der Agrarflächen nachhaltig verbessern, den Einsatz von Pflanzenschutzmitteln optimieren und die Artenvielfalt schützen. Die Ergebnisse dieser Forschung werden öffentlich zugänglich gemacht, um die Landwirtschaft effizienter und umweltfreundlicher zu gestalten. Für die Datenerfassung werden kostengünstige Drohnen mit RGB-Kameras eingesetzt, während für die präzise Unkrauterkennung und -kartierung modernste KI-Modelle entwickelt werden. Diese Technologien werden präzise Unkrautbekämpfung bei gleichzeitiger Einsparung von Pflanzenschutzmitteln ermöglichen und in Verbindung mit den entwickelten Indizes und automatischer Ableitung von Schadschwellen die biologische Vielfalt fördern. Das Projekt birgt ein großes Potenzial für Wissenschaft und Industrie und ermöglicht die Vereinigung der Zielkonflikte zwischen der Sicherung des landwirtschaftlichen Wertschöpfungspotenzials und der Förderung der Agro-Biodiversität. |
| Beschreibung (engl.): | 'GoodWeedBadWeed' aims to accurately assess 40 weed species in an agricultural context. Implementation involves various parameters such as plant protection, agroecological aspects, and socioeconomic factors. The main objective is to develop control thresholds and evaluation indices specifically designed for modern agricultural practices that differentiate weeds according to their ecological value and damage potential. These newly developed standards are intended to improve agricultural land management sustainably, optimize pesticide use, and protect biodiversity. The outcomes of this research will be publicly accessible with the intention of fostering greater efficiency and environmental sustainability in agriculture. Low-cost drones with RGB cameras will be used for data collection, while state-of-the-art AI models will be developed for precise weed detection and mapping. In conjunction with the developed indices and automatic deviation of damage thresholds, these technologies will enable precise weed control while saving pesticides. The project holds great potential for science and industry offering a technology to harmonize the competing objectives of preserving agricultural productivity while fostering agrobiodiversity. |
| Laufzeit: | Beginn: 15.10.2024 / Ende: 14.05.2028 |
| Ausf. Einrichtung: | Georg-August-Universität Göttingen - Fakultät für Agrarwissenschaften - Department für Nutzpflanzenwissenschaften - Abt. Pflanzenpathologie und Pflanzenschutz, Göttingen |
| Themenfelder: | Pflanzenbau, crop production |
| Förderprogramme: | Programm zur Innovationsförderung des Bundesministeriums für Ernährung und Landwirtschaft |
| Schlagworte: | Pflanzenschutz, Pflanzengesundheit, crop protection, plant health, Landtechnik, agricultural engineering, Zuckerrübe, sugar beet, Unkraut/Beikraut, weed |
| Förderkennzeichen: | 281D205A22 |
| Dokument zum Download: | Kein Dokument vorhanden! |
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