Innovationsnetzwerk

Schlagspezifische Bodenzonierung

Die Bodenzonierung ermöglicht die Identifizierung ähnlicher Bodenzonen innerhalb eines Feldes und den Nachweis ähnlicher Bodeneigenschaften wie Ton, Sand, Schlick und organischer Substanz sowie pH-Wert und Mineralisierung. 

In Kenntnis der Eigenschaften jeder Zone kann eine angemessene Behandlung durchgeführt werden.

Projekt Partner: ESA, ETH Zürich, Lufa Nordwest, DroneHarmony

Projektwebsite: Precision Sampling

Krankheitserkennung im Weinbau mittels Hyperspectral und LIDAR Sensorik

Früherkennung der Befallslage im Weinbau mit Sensorik und Datentransfer in die AgriCircle Plattform

Projektpartner: Fraunhofer Institut, ZHAW, Schmidheiny Weine 

Sponsoren: ICT Agri, Thomas Schmidheiny

Projektseite: ICT-Agri

Abschätzung der Bodenfeuchte

Die durch maschinelles Lernen erstellten Karten zeigen die Bodenfeuchte mit und ohne Vegetation. Die Bodenfeuchtewerte werden durch eine stabile Integration mit dem DAISY-Modell weiter angepasst.

Projektpartner: Rauch, Kuhn,Monroc

Produktivitätskarten auf der Basis von Vegetations- und Bodenzonen

Dieses Produkt baut auf der Datengrundlage der feldspezifische Bodenzonierung und der Vegetationszonierung auf. Die Karten zeigen das Produktivitätsranking von Zonen innerhalb eines Feldes. Die Zone mit dem höchsten Rang wird als Zone mit der höchsten Produktivität klassifiziert.

Wachstumskarten

Wachstumsratenkarten werden zur Identifizierung gesunder Regionen innerhalb eines Feldes verwendet. Anhand der Karten können Benutzer erkennen, in welchen Bereichen ihrer Felder die Leistung zu niedrig oder zu hoch ist. Dadurch können sie die erforderlichen Vorkehrungen treffen, bevor das Ertragspotential des Feldes sinkt.

Düngeproblemkarten

Unter normalen Bedingungen wird bei der Feldbewirtschaftung eine homogene Textur erwartet, was bedeutet, dass alle Kulturen mit einer ähnlichen Wachstumsrate wachsen sollten. Unter bestimmten Bedingungen, z.B. bei Krankheiten, kann sich die Wachstumsrate der Kulturpflanzen jedoch ändern.

Die räumlichen Anomaliekarten zeigen den Landwirten, welche Regionen ihrer Felder sich anders verhalten als andere Regionen, um sie bei den erforderlichen Massnahmen zu unterstützen.

Satellitenbasierte Feldindizes

Auf Basis der von Hyperspektral- und Radardaten rechnen wir verschiedene Indizes welche dem Landwirt ein besseres Verständnis der Zusammenhänge auf seinen Feldern geben.

Projektpartner: Adama, ETH Zürich, GFZ Potsdam

ATLAS Projekt

AgriCircle ist stolz darauf, ein Teil der landwirtschaftlichen Initiative der Europäischen Union, zur Vereinfachung des Platformübergreifende Datenaustausches zu sein. 

Das Ziel von ATLAS ist es, eine neue Ebene der Interoperabilität von landwirtschaftlichen Maschinen, Sensoren und Datendiensten zu erreichen und den Landwirten die volle Kontrolle über ihre Daten zu ermöglichen. Im Rahmen von ATLAS helfen wir eine offene, verteilte und erweiterbare Datenplattform aufzubauen, welche sicher und Skalierbar ist. 

Zusammen mit dem Fraunhofer Instiut leitet AgriCircle die ATLAS Initative welche von vielen Partnern mitgetragen und gestalet wird. 

Projektwebseite:  https://www.atlas-h2020.eu