Bundesanstalt für Landwirtschaft und Ernährung

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Titel: Verbundprojekt: Erzeugung von landwirtschaftlichen Ertragspotenzialkarten durch Fusion von Ertragskartierungen, Fernerkundungsdaten, digitaler Reliefauswertung und Bewirtschaftungsdaten (AgriFusion) - Teilprojekt 3
Titel (englisch): Collaborative project: Production of agricultural yield potential maps by fusing yield mapping, remote sensing data analysis, digital elevation modelling and field management data (AgriFusion) - subproject 3
Beschreibung (dt.): Die wichtigste Kenngröße in der Pflanzenproduktion für Planungs- und Entscheidungsschritte ist die Ertragserwartung einer spezifischen Kulturpflanzenart am jeweiligen Standort. An der Ertragserwartung orientieren sich die Optimierung des Anbauverfahrens und die spezifische Produktionsintensität. Eines der aktuell größten Hindernisse ist dabei die effiziente und synergetische Verarbeitung und Nutzung großer raumbezogener Datenmengen unterschiedlicher räumlicher und zeitlicher Dimension, wobei Datenverfügbarkeiten und -qualitäten (BigData) eine entscheidende Rolle spielen. An diesem Punkt setzt das geplante Projekt AgriFusion an und hat zum Ziel, bisher unzureichend genutzte Datenquellen (Fernerkundung, Ertragserfassung und digitalen Geländemodelle) mit vorhandenen Daten (z.B. Daten der Reichsbodenschätzung, Bodenbeprobungen) für Landwirtschaftsbetriebe direkt nutzbar zu machen. Hierfür kommen Methoden der Datenfusion zum Einsatz, welche den Herausforderungen in landwirtschaftlichen Betrieben gewachsen sind. Die Ergebnisse der Daten-Interpretation und -Fusion können von den Landwirten direkt genutzt und in betriebliche Datenstrukturen integriert werden. Eine herausragende Eigenschaft des verwendeten Fusionsalgorithmus - Transferable Belief Model (TBM) ist es, zusätzlich zur eigentlichen Karte (z.B. der Ertragserwartung) eine Karte der Zuverlässigkeit des Ergebnisses der Datenfusion zu generieren. Das Verfahren soll im Rahmen des Projekts entwickelt und auf zwei großen (Mecklenburg-Vorpommern, Brandenburg) und kleinstrukturierten Betrieben (Bayern) eingeführt, umgesetzt und validiert werden.
Beschreibung (engl.): One of the most important parameter for agricultural crop production is the expected yield potential of a specific crop species at each location. Based on the yield potential an optimization of the cultivation method and the specific production intensity can be performed. One of the biggest current obstacles is the efficient and synergistic processing and use of large amounts of spatial data of different spatial and temporal dimension, data availability and qualities (BigData). At this point, the planned project AgriFusion sets and aims on the synergy of previously underutilized data sources (remote sensing, yield data, and digital terrain models) with existing data (for example, data of the soil evaluation, soil sampling) to make these data directly usable for agricultural production. For this purpose methods of data fusion will be used, which meet the challenges in agricultural holdings. The results of data interpretation and -fusion can be used directly by farmers and can be integrated into operational data structures. An outstanding feature of the fusion algorithm used - Transferable Belief Model (TBM)- is in addition to the resulting map for example, the expected yield) to generate a map of the reliability of the result of the data fusion. The method should be developed within the project AgriFusion and will be implemented and validated on two large (Mecklenburg-Vorpommern, Brandenburg) and also small scale farms (Bavaria).
Ergebnis (dt.): "AgriFusion hatte zum Ziel, bisher unzureichend und eher losgelöst voneinander genutzte Datenquellen (Fernerkundung, Ertragserfassung und digitalen Geländemodelle) mit vorhandenen Daten (z.B. Daten der Reichsbodenschätzung, Bodenbeprobungen) für Landwirtschaftsbetriebe direkt gemeinsam nutzbar zu machen. Hierfür kommen Methoden der Datenfusion zum Einsatz. Das Konsortium bestand aus dem GFZ Potsdam, der GeoInformationsDienst GmbH, der Hochschule Weihenstephan-Triesdorf und der Fritzmeyer Umwelttechnik GmbH.
Für die Daten-Interpretation und –Fusion wurde das „AgriFusion“ Webmodul entwickelt, wobei die herausragende Eigenschaft darin besteht, die Verlässlichkeit der Eingabedaten zu definieren und damit neben der Ergebniskarte eine Karte der Zuverlässigkeit dieser Datenfusion zu generieren. Das Webmodul umfasst neben einer Geodatenbank zur Speicherung und Verarbeitung der Geobasisdaten, eine Webservice-Komponente zur Datenintegration.
Das Verfahren wurde im Rahmen des Projekts prototypisch entwickelt und auf zwei großen (Mecklenburg-Vorpommern, Brandenburg) und kleinstrukturierten Betrieben (Bayern) testweise umgesetzt.
"
Ergebnis (engl.): "The aim of AgriFusion was to combine data sources (remote sensing, yield recording and digital terrain models) that had previously been used inadequately and separately from one another, with existing data (e.g. data from the realm soil estimate, soil samples) that these sources could be used directly by agricultural businesses. Data fusion methods are used for this. The consortium consisted of GFZ Potsdam, GeoInformationsDienst GmbH, Weihenstephan-Triesdorf University and Fritzmeyer Umwelttechnik GmbH.
The ""AgriFusion"" web module was developed for data interpretation and fusion, the outstanding feature being to define the reliability of the input data and thus to generate a map of the reliability of this data fusion in addition to the result map. In addition to a geodatabase for storing and processing the basic geospatial data, the web module includes a web service component for data integration.
The process was developed as a prototype as part of the project and implemented on a test basis on two large (Mecklenburg-Western Pomerania, Brandenburg) and small-scale companies (Bavaria).
"
Laufzeit: Beginn: 01.11.2016 / Ende: 31.12.2019
Ausf. Einrichtung: Hochschule Weihenstephan-Triesdorf - Fakultät Landwirtschaft, Weidenbach
Themenfelder: Pflanzenbau, crop production
Förderprogramme: Programm zur Innovationsförderung des Bundesministeriums für Ernährung und Landwirtschaft
Schlagworte: Ressourcenschutz, Ressourceneffizienz, resource protection, resource efficiency, Ackerbau, crop production, Präzise Landwirtschaft, precision farming, Digitalisierung, Digitale Welt, digital world, Datensammlung, data collection, Sensorik, sensor technology
Förderkennzeichen: 2815710915
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