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of the Osnabrück University of Applied Sciences

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Projektlaufzeit:
01.10.2023 - 30.09.2026
Antragsteller/in:
Prof. Dr. Stefan Stiene
Drittmittelgeber/Förderlinie:
BLE/BMEL
Fakultät:
IuI
Fördersumme:
272.744,40 €
Projektpartner extern:
Julius Kühn-Institut, Institut für Pflanzenbau und Bodenkunde; Field-Expert GmbH; AMAZONEN – WERKE H. Dreyer SE & Co. KG; Exatrek – EXA Computing GmbH; Landwirtschaftlicher Betrieb Westrup; Landwirtschaftlicher Betrieb Brunotte
Projektzusammenfassung:

Die Folgen des Klimawandels, z. B. Starkregenereignisse, Hitzeperioden, Trockenheit und Dürre, haben negative Auswirkungen auf die Pflanzenproduktion. Es gilt diese negativen Folgen des Klimawandels bei der Pflanzenproduktion durch eine klima-angepasste Produktionsweise abzumildern. Für die Landwirt*innen gilt es, Maßnahmen zu ergreifen, um den Pflanzenbau klimaresilient zu gestalten. Mögliche Maßnahmen sind variable Aussaattiefe, Aussaatstärke, Sortenwahl – trockenheitstolerante oder ertragreiche Sorten – , Düngeintensität, Pflanzenschutz-Strategie oder alternative Nutzung auf Teilflächenbasis. Für die Umsetzung solcher Maßnahmen werden praxistauglich-aufbereitete, kleinräumige und pflanzenbaulicherelevante Bodeninformationen benötigt, um den Pflanzenbauer bei einer Entscheidungsfindung für eine Klimanpassungsstrategien zu unterstützen.

Für die Landwirt*innen besteht zur Zeit die Herausforderung diese entsprechenden kleinräumigen und pflanzenbaulich-relevanten Bodeninformationen für solche eine Nutzung zu erhalten bzw. anwenden zu können. In soil4climate werden kleinräumige Bodeninformationen erfasst und in praxis-relevante digitale Bodenkarten für die Bewirtschaftung ausgegeben. Dazu wird ein geoelektrisches Messsystem in einen handelsüblichen Grubber implementiert mit dem Ziel, sehr kleinräumig Unterschiede im Prozess (und damit ohne Mehraufwand für den/die Landwirt*in) zu kartieren. Neben dieser Datenquelle werden weitere relevante Datenquellen (bspw. Schlepper-, Drohnen- und Satellitendaten) herangezogen, um homogene kleinräumige Strukturen im Boden zu identifizieren. Die Erstellung der Bodenkarten wird sowohl automatisch, KI-gestützt als auch manuell erfolgen, so dass eine Evaluierung der KI-gestützten Kartenerstellung möglich ist. Diese Evaluierung wird durch Feldtest und Laborversuche in Interaktion mit Praktikern und Experten im Projekt realisiert.

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