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Forschungsprojekt aus §26 oder §27 Mitteln
Laufzeit : 2021-01-01 - 2022-06-30

Das Ziel dieses Projektes ist die Entwicklung von Methoden zur Satelliten-, Modell- und KI-basierten Ertragsprognose landwirtschaftlicher Kulturpflanzen im Kontext der österreichischen Landwirtschaft. Zur Erreichung des Projektziels werden folgende Technologien und Methoden kombiniert bzw. weiterentwickelt: - Sentinel 2 Spektraldaten (Satellitenbilder) werden als Input für die KI Komponente, das Reflexionsmodell PROSAIL und das Wachstumsmodell iCrop verwendet. - Die KI Komponente wird mit manuell gekennzeichneten und bereits vorhandenen Trainingsdaten aus dem österreichischem und US Raum auf die Erkennung landwirtschaftlicher Kulturpflanzen trainiert. Das trainierte Modell sollte die auf den Satellitenbildern ersichtlichen Kulturpflanzen zu 90% korrekt klassifizieren können. Mit dem Reflexionsmodell PROSAIL werden durch diskrete Variation der Inputwerte mögliche Reflexionswerte errechnet und in einer Datenbank gespeichert. Die in den Satellitenbildern ersichtlichen Reflexionswerte werden anschließend mit den Werten in der Datenbank abgeglichen, um so auf mögliche Inputwertekombinationen und Kulturpflanzen schließen zu können - Die Ergebnisse der KI Komponente und des Reflexionsmodells werden an den Fuzzy-Logik Klassifikator übergeben, um die Kulturpflanze final zu bestimmen. - Die erkannte Nutzpflanzenart und über die Spektraldaten ableitbare Wachstumsparameter (z.B. Leaf Area Index) werden zur Kalibrierung des Wachstumsmodells iCrop zur Erstellung von Ertragsprognosen (sowie Erntezeitunkt, Phänologie, Dünge- und Wasserbedarf) verwendet.
Forschungsprojekt aus §26 oder §27 Mitteln
Laufzeit : 2020-06-30 - 2023-06-29

Riesen-Bärenklau (Heracleum mantegazzianum), Japanischer Staudenknöterich (Fallopia japonicum) und Schmalblättriges Greiskraut (Senecio inaequidens) gehören zu den wirtschaftlich und naturschutzfachlich bedeutendsten invasiven Neophyten in Mitteleuropa. Klassische Bekämpfungsmethoden wie Mahd, mechanisches Ausgraben oder Herbizidanwendungen haben in der Vergangenheit kaum Erfolg gezeigt, weshalb im Rahmen des dreijährigen Projektes zwei neue, physikalische Methoden der Bekämpfung an den drei ausdauernden Pflanzenarten an vier Standorten in Bayern (Ampfing, München, Gersthofen, Lauterhofen) getestet werden sollen. Zum Einsatz kommen dabei Heißschaum, bestehend aus Zuckertensiden und Fetten (keine Herbizide!), der die Pflanzen wie eine isolierende Schicht überdeckt um diese durch Hitzeeinwirkung abztöten sowie das „Rootwave System“ der Firma Ubiqutek, das bei Berührung der Pflanze einen Elektroschock in die Pflanze leitet, der durch das Wasserleitsystem der Pflanze (Xylem) bis in die Wurzeln transportiert wird. Durch die Hitze, die durch den Elektroschock entsteht, platzen Pflanzenzellen sowohl in oberirdischen als auch unterirdischen Teilen der Pflanze auf, was zum Absterben der Pflanze führen soll. Im Rahmen des Projektes werden bei allen drei Pflanzenarten drei Behandlungstermine pro Jahr entsprechend der morphologischen Entwicklung der einzelnen Arten durchgeführt. Dabei soll ein laufendes Monitoring der wesentlichen Entwicklungsparameter der Pflanzen Aufschluss über die Bestandesveränderungen sowie den Bekämpfungserfolg in unterschiedlichen Klimaregionen Bayerns geben. Ein Versuch zur Hitzebehandlung von Samen des Schmalblättrigen Greiskrautes soll weiters darüber Aufschluss geben, ob der Hauptverbreitungsmechanismus (= Samen) durch Hitzeeinwirkung unschädlich gemacht werden können um so eine weitere Verbreitung der giftigen Pflanze zu verhindern.
Forschungsprojekt aus §26 oder §27 Mitteln
Laufzeit : 2020-04-01 - 2023-03-31

Der Klimawandel stellt eine große Bedrohung für die Ökosysteme auf der ganzen Welt dar. Niederschlagsvariabilität führt zu häufiger auftretenden Dürreereignissen und großen Ertragsverlusten. Die derzeitige Praxis des Pflanzenbaus basiert jedoch weitgehend auf empirischen Ansätzen, die den Managementbedarf von Nutzpflanzen in "durchschnittlichen Jahreszeiten" unter "durchschnittlichen Preis- und Marktbedingungen" darstellen. Während sich diese "durchschnittlichen" Bewirtschaftungspraktiken in der Vergangenheit als relativ erfolgreich erwiesen haben, erfordern rasch wechselnde Produktionsbedingungen eine stärker auf den jeweiligen Standort und die Jahreszeit zugeschnittene, standort- und saisonspezifische Bewirtschaftung. Dieses Projekt konzentriert sich auf die Entwicklung und Evaluierung von Unterstützungsinstrumenten für Entscheidungsträger des österreichischen Agrarsektors durch die Integration von standortspezifischer Pflanzenwachstumsmodellierung, spektraler Sensorik und Wettervorhersagen. Zuerst bieten Pflanzenwachstumsmodelle kosteneffiziente Instrumente zur Erstellung von zeitlich dichten Daten über Pflanzenwachstum und -ertrag, Bodenwasser- und Nährstoffgehalt sowie den Bedarf der Pflanzen an Düngemitteln. Dies liefert nicht nur PraktikerInnen Informationen darüber, wie Schläge am besten bewirtschaftet werden können, sondern auch ForscherInnen, um ein detaillierteres Verständnis der Prozesse zu gewinnen, die z.B. für die Ertragsbildung, den Ernährungszustand der Pflanzen und den Wasserbedarf verantwortlich sind. Zweitens erleichtert die Spektralmessungen mittels Satelliten, Drohnen oder bodennahen Sensoren die Sammlung von Daten über das Pflanzenwachstum und den Ernährungszustand von Nutzpflanzen in großem bis sehr großem Maßstab. Diese Daten können für die Verbesserung des Managements, wie z.B. N-Düngung und Bewässerungspläne, verwendet werden. Und drittens können genaue Wettervorhersagen eine verlässlichere agronomische Planung unterstützen, da Entscheidungen und Massnahmen im Pflanzenbau großteils von den vorherrschenden Wetterbedingungen gesteuert werden. Die Kombination aller drei kann genutzt werden, um vor und während der Saison eine Managementunterstützung auf Feld-, Betriebs- oder regionaler Ebene zu bieten. Trotzdem besteht eine Lücke zwischen dem, was Wissenschaftler als "brauchbare" Informationen betrachten, und dem, was die Anwender in ihren Entscheidungsprozessen als "nützlich" erkennen. Diese Lücke verhindert, dass die angebotene Unterstützung für die tatsächliche Anpassung an den Klimawandel in praktischer Hinsicht geeignet ist. Angesichts der Tatsache, dass die Entscheidungsfindung in der Landwirtschaft ein komplexer und kontextspezifischer Prozess ist, wird der zweite Teil dieses Projekts darin bestehen, die Wahrnehmungen und Bedürfnisse der Endnutzer in Bezug auf die Entscheidungsunterstützung zu ermitteln und zu untersuchen, wie Unterstützungsinstrumente zugeschnitten werden können, dass sie den Endnutzern "nützliche" Informationen liefern.

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