Innovativer Lehrplan für intelligente Agri-Kultur durch Satelliten- und Fernerkundungsdaten in SEA-Ländern

Innovative curriculum in smart AGRIculture through SATellite and remote sensing data in SEA - AGRISAT

Zielsetzung

Das Hauptziel von AGRISAT ist es, eine SMART-Landwirtschaft zu ermöglichen, die zu einer nachhaltigeren Umwelt beiträgt und gleichzeitig den Klimawandel in Laos, Kambodscha und Myanmar bekämpft. Das soll mit folgenden Maßnahmen erreicht werden:

  • Modernisierung der Lehrpläne mit innovativen Lehr-/Lernmethoden in der intelligenten Landwirtschaft unter Verwendung von GIS-/ Fernerkundungs-/Sensortechniken;
  • Schaffung von Geschäftsmöglichkeiten für Absolventen/Forscher und Unternehmer im Agrarsektor;
  • Bauerngemeinschaften durch intelligente Initiativen und mit staatlicher Unterstützung erreichen.
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Ein Drohneflug über ein landwirtschaftliches Feld. (Foto: Denis Rozhnovsky/Colourbox)

Vorgehensweise

Erste Komponente des Projekts

Zunächst wird die Schaffung eines innovativen Lehrplans mit neuen Elementen in der intelligenten Landwirtschaft vorgeschlagen, indem die neueste GIS-/Fernerkundungs-(RS)/Sensortechnologie integriert wird. Fernerkundung, die in drahtlose Sensoren integriert ist, die wiederum in einer GIS-Umgebung implementiert sind, kann wertvolle Informationen für ein innovatives Pflanzenmanagement in den Bereichen Bodenfeuchtigkeit, Pflanzenphänologie, Nährstoffmangel, Pflanzenkrankheiten, Schädlinge u. a. liefern. Mit den aktualisierten und erneuerten Kursen/Programmen mit Schwerpunkt auf RS-Technologien zielt dieses Projekt darauf ab, eine neue Spezialisierung in intelligenter Landwirtschaft auf Bachelor- und Postgraduiertenprogramme aufzubauen.

Partnerhochschulen sollen darauf vorbereitet werden, zukünftig ein neues Master-Programm erstellen zu können, das sich auf technologiegetriebene Praktiken der grünen Landwirtschaft konzentriert. Damit soll sowohl Nachhaltigkeit als auch ein Bewusstsein für den Klimawandel erreicht werden.

In der technischen Komponente des Projekts, soll ein Fernerkundungslabor mit Drohnen und Sensoren für Boden- und Luftmessungen aufgebaut bzw. ein bestehendes erweitert werden. Das soll die Rückgratinfrastruktur für die wissenschaftliche Forschung auf dem jeweiligen SEA-Länder Gebiet bereitstellen. Daas wiederum würde Möglichkeiten für Masterarbeiten bieten und die Forschungskapazitäten stärken sowie den Weg für ein langfristiges Doktorandenprogramm ebnen.

Einbezogen wurden auch die benachbarten Partnerländer Laos, Myanmar und Kambodscha. Deren Wirtschaft ist stark von der Primärproduktion abhängig und alle Länder haben eine große, überwiegend ländliche Bevölkerung. Daher müssen künftige Spezialisten in der Landwirtschaft darauf vorbereitet werden, die Effizienz der Pflanzenproduktion zu maximieren und gleichzeitig die negativen Auswirkungen des Klimawandels zu mildern.

Zweite Komponente des Projekts

Zum anderen konzentriert sich das Projekt auf den Transfer unternehmerischer Fähigkeiten und die Motivation von Ideen für Studenten-Startups (z. B. die Entwicklung lokaler billiger Sensoren für arme Gemeinden). Institutionen sollen mit lokalen ländlichen und landwirtschaftlichen Gemeinden zusammenarbeiten, um Betriebsdaten zu erstellen, die aus den neuesten RS abgeleitet werden. Sensortechnologien werden entwickelt und in der Präzisionslandwirtschaft eingesetzt. Das Projekt wird kurze LLL-Schulungsprogramme ausarbeiten, die jeweils 3 ECTS (European Credit Points) im Bereich Management und Entscheidungsfindung durch Betriebsdaten und GIS/RS entsprechen und in denen vermittelt wird, wie Geschäftsideen kreiert und vermarktet werden bzw. wie man Agrarunternehmer wird.

Dritte Komponente des Projekts

Durch intelligente Initiativen und mit staatlicher Unterstützung soll versucht werden, die Bauerngemeinschaften zu erreichen. Die Verbreitungsstrategien werden von Studierenden, Lehrenden, Forschenden und Vertretern von Agrarunternehmern mit Unterstützung lokaler, regionaler und nationaler Behörden entwickelt. Lokale Landwirte sollen dann von diesen Initiativen und Sensoren für soziale Innovation profitieren.


Projektleitung


Verbundprojektleitung

Jonathan Chan (Koordination)
Vrije Universiteit Brussel

Carlos Machado (Koordination)
Vrije Universiteit Brussel

Teilprojektleitung


Projektbearbeitung



Projektdauer

15.01.2021 - 14.01.2024

Projektpartner

Mandalay Technological University
Royal University of Agriculture, Cambodia
Opelgieka - Warsaw
University of Battambang
Heng Samrin Tboung Khmum University
Souphanouvong University
National University of Laos
Yezin Agricultural University

Projektförderung

Förderprogramm

Eu engl