Erzeugung von Ertragspotenzialkarten durch Fusion von Ertragskartierungen, Fernerkundungsdaten, digitaler Reliefauswertung und Bewirtschaftungsdaten (AgriFusion)

Wissenschaftler der HSWT und der anderen beteiligten Instututionen beabsichtigen in dem Forschungsprojekt „AgriFusion“ vorhandene landwirtschaftliche Datenquellen effizient und synergetisch zusammenzuführen und zu verarbeiten.

Daraus sollen Ertragspotenzialkarten für die Pflanzenproduktion resultieren. Die Ergebnisse der Dateninterpretation und -fusion sollen mittels eines Webmoduls direkt in die betrieblichen Datenstrukturen der Landwirte integriert werden. Dies führt in letzter Konsequenz zu einer Optimierung der Anbauverfahren z. B. bezüglich Fruchtfolge, Düngung oder Pflanzenschutz.

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Abb. 1: YMap Projekt Agrifusion

Ausgangssituation

Die wichtigste Kenngröße für Planungs- und Entscheidungsschritte in der Pflanzenproduktion ist das Ertragspotenzial, das ist der maximal mögliche Ertrag einer spezifischen Kulturpflanzenart am jeweiligen Standort. Daran orientiert sich u. a. die Optimierung des Anbauverfahrens bezüglich z. B. Fruchtfolge, Arten- und Sortenwahl oder Einsatz von Dünger und Pflanzenschutzmitteln.

Eines der größten Defizite dabei liegt in der effizienten und synergetischen Verarbeitung und Nutzung großer raumbezogener Datenmengen unterschiedlicher räumlicher und zeitlicher Dimensionen. Eine zentrale Rolle spielen Datenverfügbarkeiten und Datenqualitäten (Big Data).

Forschungsansatz

Das Forschungsprojekt „AgriFusion“ (Erzeugung von Ertragspotenzialkarten durch Fusion von Ertragskartierungen, Fernerkundungsdaten, digitaler Reliefauswertung und Bewirtschaftungsdaten) setzt genau hier an. Ziel ist es, bisher unzureichend genutzte Datenquellen aus Fernerkundung (Satellitenbilder), Ertragserfassung und digitalen Geländemodellen mit vorhandenen Daten aus z. B. Reichsbodenschätzung oder Bodenbeprobungen zu verknüpfen. Die so gewonnenen Daten kann der Landwirt direkt dazu nutzen, den auf Teilflächen maximal möglichen Ertrag zu schätzen und gleichzeitig die Güte der Schätzung zu bewerten.

Zum Einsatz kommen Methoden der Datenfusion, die den spezifischen Bedingungen in den landwirtschaftlichen Betrieben wie z. B. der Unvollständigkeit oder dem Fehlen von Daten gewachsen sind. Zur Dateninterpretation und -fusion soll ein „AgriFusion“ Webmodul, (siehe Abb. 1) entwickelt werden, das Schnittstellen zu unterschiedlichen Farm-Management-Informations-Systemen (FMIS) und Geo-Informations-Systemen (GIS) bereitstellt. Nach Entwicklung des Verfahrens ist ein Praxiseinsatz in jeweils zwei groß- und kleinstrukturierten landwirtschaftlichen Betrieben geplant.