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Zeitgemäße pflanzliche Erzeugung soll gleichermaßen dem Bevölkerungswachstum, dem Klimawandel und den gesellschaftlichen Forderungen nach einer ökologisch verträglicheren Landwirtschaft gerecht werden. Der Pflanzenzüchtung kommt dabei eine wichtige Schlüsselrolle zu, um hohe Erträge, hervorragende Qualität und das Einhalten von Umweltstandards in Einklang zu bringen. Konventionelle Züchtung ist allerdings sehr zeit- und kostenintensiv. In dem Verbundprojekt 'AutoDGB' der Hochschule Weihenstephan-Triesdorf (HSWT) soll deshalb unter Leitung von Prof. Dr. Patrick Noack eine Lösung für eine automatisierte Verarbeitung drohnengestützt erhobener Bonituren von Feldversuchen entwickelt werden.
"Zum jetzigen Zeitpunkt gibt es auf dem Markt keine einfach zu bedienende Lösung, die kleineren Unternehmen eine eigenständige Erhebung und Auswertung sensorgestützter Daten ermöglichen würde", so Prof. Dr. Patrick Noack, der seine Forschungen am Biomasse-Institut der HSWT durchführt. Der wesentliche Grund dafür sei die bestehende Automatisierungslücke zwischen Erfassung und Verrechnung der Daten. Daher ist das Hauptziel des Projekts, diese Lücke zu schließen und eine praxistaugliche, weitgehend automatisierte und optimierte Lösung für die Anwendung der drohnengestützten Bonitur in der Weizenzüchtung zu entwickeln. Dabei werden neben Drohnenaufnahmen auch Daten von drahtlos vernetzten Wetterstationen und Bodenfeuchtesensoren berücksichtigt.
Entwicklung eines Vorhersagemodells
Durch die vermehrten Entwicklungen und Forschungsarbeiten in der sensorgestützten Phänotypisierung bieten sich wachsende Möglichkeiten, Pflanzen- und Bestandseigenschaften mit zuverlässigen, objektiven und zerstörungsfreien Methoden qualitativ und quantitativ zu erfassen. Sogenannte UAVs (Unmanned Aerial Vehicles), ausgestattet mit den verschiedensten Sensoren, kommen dabei zum Einsatz und können Pflanzenbestände bei geringem Zeitaufwand mit hoher zeitlicher Frequenz überfliegen. Die nachfolgende Datenverarbeitung ist jedoch aktuell nur mit speziellen Qualifikationen und erheblichem Zeitaufwand möglich.
Ein weiteres Projektziel besteht darin, speziell die schwer erfassbaren, aber höchst züchtungsrelevanten Merkmale wie Trockenstress, Bestandsdichte und Mykotoxinkontamination zu erfassen. Mittelfristig soll laut Prof. Noack ein Vorhersagemodell entwickelt werden, welches die Selektion dieser Merkmale zukünftig erleichtern und sicherer gestalten soll.
Als Projektpartner sind die Saatzucht Josef Breun GmbH & Co.KG, die Technische Universität München und geo-Konzept GmbH beteiligt. Die beiden Bundesministerien Umwelt, Naturschutz und nukleare Sicherheit (BMU) sowie Ernährung und Landwirtschaft (BMEL) stellen dafür Fördermittel von mehr als 260.000 € zur Verfügung, das Projekt läuft bis Herbst 2022.
Verfasser: Rita Meixner / Gerhard Radlmayr
Prof. Dr. Patrick Noack
Hochschule Weihenstephan-Triesdorf
Fakultät Landwirtschaft, Ernährung und Lebensmittel
Biomasse-Institut am HSWT-Campus Triesdorf
E-Mail: patrick.noack@hswt.de
https://forschung.hswt.de/forschungsprojekt/1361-autodgb Projektseite des Forschungsprojekts 'Entwicklung einer automatisierten Lösung für die drohnengestützte Bonitur von Feldversuchen (AutoDGB)'
https://www.biomasseinstitut.de/ Webseite des Biomasse-Instituts der Hochschule Weihenstephan-Triesdorf (HSWT) und der Hochschule Ansbach (HSA)
Im Rahmen des Forschungsprojektes 'AutoDGB' wird eine automatisierte Verarbeitung drohnengestützt er ...
Foto: Denis Rozhnovsky / Colourbox
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Die Drohnenaufnahmen dienen als Basis für die weitere Datenverarbeitung.
Bild: geo-konzept GmbH
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Richtigstellung im letzten Absatz:
Das Projekt wird ausschließlich vom Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft (BMEL) gefördert! Das Bundesministerium für Umwelt, Naturschutz und nukleare Sicherheit (BMU) wurde hier fälschlicherweise mit angegeben.
Criteria of this press release:
Business and commerce, Journalists, Scientists and scholars
Environment / ecology, Information technology, Zoology / agricultural and forest sciences
transregional, national
Cooperation agreements, Research projects
German
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