FarmerSpace
Ein landwirtschaftliches Experimentierfeld zur Implementierung digitaler Technologien für den Pflanzenschutz
Ausgangslage
Das landwirtschaftliche Experimentierfeld FarmerSpace testet und etabliert neue digitale Technologien für die beiden Kulturarten Zuckerrübe und Weizen mit den Schwerpunkten Krankheitserkennung und Unkrautmanagement. Das Experimentierfeld versteht sich als Instanz zur Definition der Anforderungen an zukünftige automatisierte, robotische und sensorgestützte Entscheidungshilfen in der Landwirtschaft.
Ziel des Projekts
Etablierte Methoden werden mit neuen Technologien aus den Bereichen der Sensornetzwerke, automatisierter Trägerplattformen und der Fernerkundung verglichen und Methoden etabliert, welche später als Entscheidungshilfe in der Landwirtschaft eingesetzt werden können.
Projektdurchführung
Unterstützende Partner aus den Bereichen Maschinenbau, Modellierung, Pflanzenschutz und Agrarsensorik sind eingeladen ihre Technologien in einem neutralen Testumfeld zu evaluieren und mit etablierten Referenzmethoden zu vergleichen. Durch eine permanente Analyse vorhandener marktverfügbarer Systeme werden neue Ansätze identifiziert und in bereits bestehende Arbeitspakete des Experimentierfeldes integriert. Die Erkenntnisse und Ergebnisse werden durch die Projektpartner publiziert und durch öffentliche Veranstaltungen einem breiten Publikum gezeigt, so dass ein direkter Transfer des Wissens in die Praxis sichergestellt ist.
Kontakt
Projekt-Website
www.farmerspace.uni-goettingen.de/Beiträge aus dem Projekt-Blog
Wenn es um Digitalisierung geht, denken die meisten Landwirte als erstes an Parallelfahrsysteme, automatische Teilbreitenschaltung, Applikationskarten und vielleicht an kameragestützte Systeme zur Unkrautbekämpfung. Doch die Digitalisierung bietet noch mehr.
Im von der BLE geförderten Projekt FarmerSpace geht es aber auch um Prognosemodelle zur Vorhersage von Infektionswahrscheinlichkeiten von typischen Blattkrankheiten in Weizen und Zuckerrübe. Die Modelle der Zentralstelle der Länder für EDV-gestützte Entscheidungshilfen und Programme im Pflanzenschutz (ZEPP) die über ISIP (isip.de) zur Verfügung gestellt werden, dürften den meisten Landwirten nicht fremd sein. Die Modellrechnungen basieren allerdings immer auf Daten des Deutschen Wetterdienstes (DWD), zwar findet eine Verschneidung der Messwerte der Referenzstationen mit Daten der Wetterradarstationen statt, doch die nächste Messstelle ist in aller Regel mehrere Kilometer entfernt. Der Frage, ob die Erfassung der lokalen Wettergegebenheiten die Prognosesysteme genauer machen können, gehen Forscher der Uni Göttingen sowie des Instituts für Zuckerrübenforschung in Zusammenarbeit mit dem Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB und Mitarbeitern der Landwirtschaftskammer nach.
In mehreren Onfarm-Versuchen in ganz Niedersachsen wurden Versuche angelegt und nach Prognosemodell mit Fungiziden behandelt. Die Versuchsserie wurde durch regelmäßige Bonituren händisch und digital überwacht. Gerade in einem feuchten Frühjahr wie 2021 waren deutliche Effekte der Pilzinfektionen zu beobachten, die exakten Ergebnisse befinden sich noch in der Auswertung.
Für regelmäßige Neuigkeiten aus dem Projekt FarmerSpace schauen Sie doch einmal auf unserer Website vorbei (https://www.farmerspace.uni-goettingen.de/) oder folgen sie uns in den Sozialen Medien (https://www.instagram.com/farmerspace_ef/)
