Sensor- und KI-gestütztes Entscheidungsunterstützungssystem zur Optimierung des Nährstoff- und Wassermanagements für Feldkulturen
Förderprogramm
Dieses Projekt wird vom Förderprogramm „Zentrale Innovation Mittelstand“ (kurz: ZIM) in Rahmen ZIM-Kooperationsnetzwerk Umwelttechnologie und Bodenrekultivierung als Kooperationsprojekt zwischen einem Unternehmen und einer Forschungseinrichtung gefördert.
Hintergrund
Die Bestimmung des optimalen Zeitpunkts sowie der optimalen Menge der Nährstoff- und Wasserausbringung für einen bestimmten Prognosezeitraum ist eine der vorrangigen Aufgaben der Landwirtschaft. Dabei spielt die Kenntnis des Wassergehaltes des Bodens eine besondere Rolle, um z.B. die notwendigen Leistungswerte für eine automatische Bewässerung und darauf abgestimmte Düngung zu ermitteln. Wasserbezogene Bodenkenndaten sind nicht nur bei landwirtschaftlichen Flächen von Bedeutung, sondern bei allen Böden, die Einfluss auf die Bildung von Oberflächenabflüssen oder von neuem Grundwasser haben.
Um die Datenermittlung und -bewertung zu verbessern, ist ein gründliches Verständnis der Prozesse und Mechanismen im Boden erforderlich. Das System Boden als Wasserspeicher muss umfassend verstanden und datentechnisch abbildbar sein. Hierzu muss unter anderem der Wasserkreislauf in den Wassereinzugsgebieten berücksichtigt werden und die Verbindung mit Pflanzen wie z.B. Feldkulturen.
Zielsetzung
Entwicklung eines Datenmanagement- und Entscheidungshilfesystems zum Verständnis des Bodens als Wasserspeicher um z.B. Umsetzungsempfehlungen für die optimale Nährstoff- und Wasserversorgung von Böden in der Landwirtschaft oder für präventive Überflutungsschutzmaßnahmen zu bekommen.
Inhalte
Der Schwerpunkt des Projekts liegt auf der Betrachtung des Bodens als Wasserspeicher. Dabei werden sowohl die Bedingungen für landwirtschaftliche Flächen als auch für den urbanen Raum berücksichtigt.
Es soll ein Entscheidungssystem entwickelt werden, das auf Radardaten zum aktuellen Niederschlag, auf Niederschlagsprognosen sowie auf wichtige Bodenkenndaten zugreift. Die Analyse wird mit Hilfe von AI-Algorithmen durchgeführt.
Es wird ein mehrstufiges Umsetzungsmodell entwickelt, das die konsolidierten Zielparameter widerspiegeln wird:
- Der Zusammenhang zwischen Bodenwasserhaushalt und Bodenfeuchte
- Wasserhalte- und Wasserabgabeverhalten verschiedener Böden
- Übertragung von Nähr-/ Gefahrstoffen in die aquatische Umwelt (Grundwasser, aufnehmende Gewässer)
Projektpartner
Kontakt
Prof. Günter Müller-Czygan
Institutsleiter; Forschungsgruppenleiter „Wasserinfrastruktur und Digitalisierung"
