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    Wissensbasierte Standortanalyse für ein umweltgerechtes Unkrautmanagement im integrierten Pflanzenbau

Motivation

Eine große Herausforderung für die konventionelle Landwirtschaft liegt in dem Widerspruch zwischen dem ökonomischen Bestreben der Landwirte, konkurrenzstarke Unkräuter so effektiv wie möglich zu kontrollieren, um negative Effekte auf die Ertragsleistung der Kultur zu minimieren und anderseits den steigenden gesellschaftlichen und politischen Ansprüchen an eine ökologisch vertretbare Bewirtschaftung und die Förderung der floristischen Vielfalt auf Ackerflächen.

Um beide Ansätze praxisrelevant zu kombinieren müssen:

  1. Kostengünstige und zeiteffiziente Tools zur Erfassung der auf der Fläche auftretenden Unkrautarten und -dichten verfügbar sein.
  2. Aus diesen Informationen flächenspezifische Karten generiert werden, die einen Überblick über das Vorkommen konkurrenzschwacher Unkrautarten mit nützlichen ökosystemaren Funktionen und seltenen Unkrautarten sowie von konkurrenzstarken Arten und flächenspezifischen Merkmalen ermöglichen.
  3. Aus diesen Flächenkarten standortsspezifische Managementpläne für die Landwirte erstellt werden.

Eine Entwicklung dieser Produkte und Lösungen kann zu einer signifikanten Verbesserung der Effizienz, Nachhaltigkeit und Ökologie in der Landwirtschaft beitragen.

Projektziele

KI-gestützte Unkrauterkennung

Entwicklung von Deep Learning Verfahren zur automatischen Erkennung von Unkrautarten auf Ackerflächen in verschiedenen Wachstumsstadien

Missionsplanung & Drohnenbefliegung

Verbesserte intelligente und automatisierte Befliegung von Ackerflächen für die automatische Unkrauterkennung mittels verschiedener Sensoren und georeferenzierte Verortung

Wissensbasierte Flächenkarten

Verschneidung von abiotischen und biotischen Standortinformationen zu ökologischen Flächenplänen

Managementpläne

Erstellung von georeferenzierten Managementplänen für die standortsspezifische Anwendung in der landwirtschaftlichen Praxis

Neuigkeiten

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