Das Projekt "Teilprojekt B" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von ADLER Arbeitsmaschinen GmbH & Co. KG durchgeführt. Ziel des Projektes ist die technische Entwicklung von drei landwirtschaftlichen Anbaugeräten, die als Prozesskette zusammen eine präzise mechanische Unkrautregulierung ermöglichen. Basis des Funktionsprinzips sind hochgenaue Positionsdaten, die über GNSS/RTK-Systeme bereitgestellt werden. Hierbei werden Daten des Global Navigation Satellite System (GNSS) wie z.B. GPS-Signale (Global Position System) durch terrestrische Systeme wie RTK (Real Time Kinematics) ergänzt und damit im Hinblick auf die Positionsgenauigkeit für landwirtschaftliche Anwendungen im Rahmen des Precision Farming nutzbar gemacht. Der Kern der Prozesskette bildet dabei die Speicherung und Nutzung der hochgenauen Positionsdaten einzelner Pflanzen. Dazu werden diese Daten schon während des Saat- bzw. Pflanzprozesses erfasst und gespeichert. Die mechanische Unkrautbehandlung während der Vegetationsphase erfolgt dann mit Präzisionshackmaschinen, deren bewegliche Hackmesser so arbeiten, dass an den aus den vorherigen Prozessschritten bekannten Nutzpflanzenpositionen der Boden unbearbeitet bleibt, während alle anderen Bereiche sowohl zwischen den Reihen (inter-row) als auch innerhalb der Reihen (intra-row) von Unkraut befreit werden. Die neuen Sä- und Pflanzmaschinen bauen auf vorhandenen technisch erprobten Maschinen auf, die dann antriebs- und steuerungstechnisch an die neue Technologie angepasst bzw. erweitert werden. Die neue Hackmaschine baut auf einem in einem Vorgängerprojekt entwickelten Prototypen auf, dessen Antrieb und Steuerung im Rahmen des Projektes verbessert und zur Serienreife gebracht werden soll. Gegenüber kamerabasierten Systemen zur Pflanzenerkennung durch Hackmaschinen bietet das positionsdatenbasierte System den Vorteil eines präzisen und robusten Betriebs auch bei sehr kleinen Nutzpflanzen oder sehr dichtem Pflanzenbewuchs.
Das Projekt "Teilprojekt A" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von DNL-contact GmbH & Co. KG durchgeführt. Ziel des Projektes ist die technische Entwicklung von drei landwirtschaftlichen Anbaugeräten, die als Prozesskette zusammen eine präzise mechanische Unkrautregulierung ermöglichen. Basis des Funktionsprinzips sind hochgenaue Positionsdaten, die über GNSS/RTK-Systeme bereitgestellt werden. Hierbei werden Daten des Global Navigation Satellite System (GNSS) wie z.B. GPS-Signale (Global Position System) durch terrestrische Systeme wie RTK (Real Time Kinematics) ergänzt und damit im Hinblick auf die Positionsgenauigkeit für landwirtschaftliche Anwendungen im Rahmen des Precision Farming nutzbar gemacht. Der Kern der Prozesskette bildet dabei die Speicherung und Nutzung der hochgenauen Positionsdaten einzelner Pflanzen. Dazu werden diese Daten schon während des Saat- bzw. Pflanzprozesses erfasst und gespeichert. Die mechanische Unkrautbehandlung während der Vegetationsphase erfolgt dann mit Präzisionshackmaschinen, deren bewegliche Hackmesser so arbeiten, dass an den aus den vorherigen Prozessschritten bekannten Nutzpflanzenpositionen der Boden unbearbeitet bleibt, während alle anderen Bereiche sowohl zwischen den Reihen (inter-row) als auch innerhalb der Reihen (intra-row) von Unkraut befreit werden. Die neuen Sä- und Pflanzmaschinen bauen auf vorhandenen technisch erprobten Maschinen auf, die dann antriebs- und steuerungstechnisch an die neue Technologie angepasst bzw. erweitert werden. Die neue Hackmaschine baut auf einem in einem Vorgängerprojekt entwickelten Prototypen auf, dessen Antrieb und Steuerung im Rahmen des Projektes verbessert und zur Serienreife gebracht werden soll. Gegenüber kamerabasierten Systemen zur Pflanzenerkennung durch Hackmaschinen bietet das positionsdatenbasierte System den Vorteil eines präzisen und robusten Betriebs auch bei sehr kleinen Nutzpflanzen oder sehr dichtem Pflanzenbewuchs.
Das Projekt "Teilprojekt C" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Fachhochschule Münster, Fachbereich Maschinenbau durchgeführt. Ziel des Projektes ist die technische Entwicklung von drei landwirtschaftlichen Anbaugeräten, die als Prozesskette zusammen eine präzise mechanische Unkrautregulierung ermöglichen. Basis des Funktionsprinzips sind hochgenaue Positionsdaten, die über GNSS/RTK-Systeme bereitgestellt werden. Hierbei werden Daten des Global Navigation Satellite System (GNSS) wie z.B. GPS-Signale (Global Position System) durch terrestrische Systeme wie RTK (Real Time Kinematics) ergänzt und damit im Hinblick auf die Positionsgenauigkeit für landwirtschaftliche Anwendungen im Rahmen des precision farming nutzbar gemacht. Der Kern der Prozesskette bildet dabei die Speicherung und Nutzung der hochgenauen Positionsdaten einzelner Pflanzen. Dazu werden diese Daten schon während des Saat- bzw. Pflanzprozesses erfasst und gespeichert. Die mechanische Unkrautbehandlung während der Vegetationsphase erfolgt dann mit Präzisionshackmaschinen, deren bewegliche Hackmesser so arbeiten, dass an den aus den vorherigen Prozessschritten bekannten Nutzpflanzenpositionen der Boden unbearbeitet bleibt, während alle anderen Bereiche sowohl zwischen den Reihen (inter-row) als auch innerhalb der Reihen (intra-row) von Unkraut befreit wird. Die neuen Sä- und Pflanzmaschinen bauen auf vorhandenen technisch erprobten Maschinen auf, die dann antriebs- und steuerungstechnisch an die neue Technologie angepasst bzw. erweitert werden. Die neue Hackmaschine baut auf einem in einem Vorgängerprojekt entwickelten Prototypen auf, dessen Antrieb und Steuerung im Rahmen des Projektes verbessert und zur Serienreife gebracht werden soll. Gegenüber kamerabasierten Systemen zur Pflanzenerkennung durch Hackmaschinen bietet das positionsdatenbasierte System den Vorteil eines präzisen und robusten Betriebs auch bei sehr kleinen Nutzpflanzen oder sehr dichtem Pflanzenbewuchs.
Das Projekt "Teilprojekt D" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Maschinenfabrik Schmotzer GmbH durchgeführt. Ziel des Projektes ist die technische Entwicklung von drei landwirtschaftlichen Anbaugeräten, die als Prozesskette zusammen eine präzise mechanische Unkrautregulierung ermöglichen. Basis des Funktionsprinzips sind hochgenaue Positionsdaten, die über GNSS/RTK-Systeme bereitgestellt werden. Hierbei werden Daten des Global Navigation Satellite System (GNSS) wie z.B. GPS-Signale (Global Position System) durch terrestrische Systeme wie RTK (Real Time Kinematics) ergänzt und damit im Hinblick auf die Positionsgenauigkeit für landwirtschaftliche Anwendungen im Rahmen des Precision Farming nutzbar gemacht. Der Kern der Prozesskette bildet dabei die Speicherung und Nutzung der hochgenauen Positionsdaten einzelner Pflanzen. Dazu werden diese Daten schon während des Saat- bzw. Pflanzprozesses erfasst und gespeichert. Die mechanische Unkrautbehandlung während der Vegetationsphase erfolgt dann mit Präzisionshackmaschinen, deren bewegliche Hackmesser so arbeiten, dass an den aus den vorherigen Prozessschritten bekannten Nutzpflanzenpositionen der Boden unbearbeitet bleibt, während alle anderen Bereiche sowohl zwischen den Reihen (inter-row) als auch innerhalb der Reihen (intra-row) von Unkraut befreit werden. Die neuen Sä- und Pflanzmaschinen bauen auf vorhandenen technisch erprobten Maschinen auf, die dann antriebs- und steuerungstechnisch an die neue Technologie angepasst bzw. erweitert werden. Die neue Hackmaschine baut auf einem in einem Vorgängerprojekt entwickelten Prototypen auf, dessen Antrieb und Steuerung im Rahmen des Projektes verbessert und zur Serienreife gebracht werden soll. Gegenüber kamerabasierten Systemen zur Pflanzenerkennung durch Hackmaschinen bietet das positionsdatenbasierte System den Vorteil eines präzisen und robusten Betriebs auch bei sehr kleinen Nutzpflanzen oder sehr dichtem Pflanzenbewuchs.
Das Projekt "Teilprojekt E" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Innotronic Elektronische Systeme GmbH durchgeführt. Ziel des Projektes ist die technische Entwicklung von drei landwirtschaftlichen Anbaugeräten, die als Prozesskette zusammen eine präzise mechanische Unkrautregulierung ermöglichen. Basis des Funktionsprinzips sind hochgenaue Positionsdaten, die über GNSS/RTK-Systeme bereitgestellt werden. Hierbei werden Daten des Global Navigation Satellite System (GNSS) wie z.B. GPS-Signale (Global Position System) durch terrestrische Systeme wie RTK (Real Time Kinematics) ergänzt und damit im Hinblick auf die Positionsgenauigkeit für landwirtschaftliche Anwendungen im Rahmen des Precision Farming nutzbar gemacht. Der Kern der Prozesskette bildet dabei die Speicherung und Nutzung der hochgenauen Positionsdaten einzelner Pflanzen. Dazu werden diese Daten schon während des Saat- bzw. Pflanzprozesses erfasst und gespeichert. Die mechanische Unkrautbehandlung während der Vegetationsphase erfolgt dann mit Präzisionshackmaschinen, deren bewegliche Hackmesser so arbeiten, dass an den aus den vorherigen Prozessschritten bekannten Nutzpflanzenpositionen der Boden unbearbeitet bleibt, während alle anderen Bereiche sowohl zwischen den Reihen (inter-row) als auch innerhalb der Reihen (intra-row) von Unkraut befreit werden. Die neuen Sä- und Pflanzmaschinen bauen auf vorhandenen technisch erprobten Maschinen auf, die dann antriebs- und steuerungstechnisch an die neue Technologie angepasst bzw. erweitert werden. Die neue Hackmaschine baut auf einem in einem Vorgängerprojekt entwickelten Prototypen auf, dessen Antrieb und Steuerung im Rahmen des Projektes verbessert und zur Serienreife gebracht werden soll. Gegenüber kamerabasierten Systemen zur Pflanzenerkennung durch Hackmaschinen bietet das positionsdatenbasierte System den Vorteil eines präzisen und robusten Betriebs auch bei sehr kleinen Nutzpflanzen oder sehr dichtem Pflanzenbewuchs.
Das Projekt "Teilprojekt 1" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Zentralstelle der Länder für EDV-gestützte Entscheidungshilfen und Programme im Pflanzenschutz (ZEPP) durchgeführt. Das Verbundprojekt PAM3D zielt darauf ab praxistaugliche digitale Lösungen für die automatisierte Berechnung der Hangneigung für an Gewässer grenzende landwirtschaftliche Flächen zu entwickeln. Darauf aufbauend wird ein webfähiger Hanglagenservice bereitgestellt, der dem Landwirt ermöglicht mit selbst aufgezeichneten oder extern bereitgestellten Daten die gesetzlichen Hangneigungsauflagen automatisiert und nachvollziehbar zu erfüllen. Die Umsetzung erfolgt mit Hilfe der moderner Informationstechniken und 3D-Daten aus Drohnen-Aufnahmen, Traktorüberfahrten (RTK-GNSS), amtlichen digitalen Geländemodellen (DGM), aber auch satellitenbasierte Daten. Auf Grundlage wissenschaftlicher Methoden wird für diese Datensätze Nutzungsszenarien erstellt und ihre Eignung für den täglichen Einsatz in der modernen Landwirtschaft getestet. In einem weiteren Schritt werden Algorithmen entwickelt die eine automatisierte Ableitung von Höhenparametern aus den verschieden Datenquellen ermöglichen. Der darauf aufbauende Hanglagenservice wird zusätzlich in die Systemarchitektur des bereits erfolgreich getesteten und von der DLG mit Gold ausgezeichneten Pflanzenschutz Anwendungs-Manager (PAM) integriert. Der 2015 entwickelte PAM-Service ermöglicht schon heute einen automatisierten Pflanzenschutz, von der Befallsdiagnose, über die Pflanzenschutzmittelempfehlung bis hin zu einer Cross Compliance konformen Anwendung und Dokumentation.
Das Projekt "Verknüpfung von Cosmic Ray Neutron Sensing (CRNS) mit aktiven und passiven Fernerkundungsdaten" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Technische Universität Berlin, Institut für Landschaftsarchitektur und Umweltplanung (ILaUP) durchgeführt. Direkte lokale Beobachtungen des Bodenfeuchtegehalts (BFG) mit in-situ Messgeräten sind derzeit aufgrund der hohen räuml. und zeitl. Variabilität nur eingeschränkt nutzbar. Fernerkundungsdaten können mit verschiedenen Methoden verwendet werden, um tägliche Daten mit einer groben räumlichen Auflösung zu liefern. Für viele regionale Anwendungen werden jedoch Produkte mit einer räumlichen Auflösung von ca. 10 bis 30 m benötigt. Der Kontrast zwischen dem punktuellen Charakter aktueller terrestrischer Bodenfeuchtemessungen und der Bodenauflösung von Satelliten, die zur Bestimmung der Bodenfeuchte eingesetzt werden, stellt eine große Herausforderung für die Kalibrierung und Validierung von Produkten aus Satellitenmissionen dar. CRNS eröffnet Chancen, dieses Defizit zu überwinden. Das Upscaling von CRNS-Daten ist jedoch schwierig, da die CRNS-Messung ein integriertes Signal über eine Grundfläche mit ca. 200m Radius ist. Zudem ist die Messung sehr anfällig für zusätzliche Wasserquellen speziell der ober- und unterirdischen Biomasse. Das Bodenfeuchtesignal muss daher von den Wasserquellen separiert werden. Unser wissenschaftliches Ziel ist es, die prozessbasierten Zusammenhänge zwischen dem aus CRNS abgeleiteten BFG und der oberflächenbasierten aber räumlich detaillierteren Berechnung des BFG mit verschiedenen Fernerkundungssensoren (thermisch, hyper-, multispektral, SAR und LiDAR) zu verstehen. Zu diesem Zweck werden Vegetationsparameter (texturelle, strukturelle, emissive und reflektierende) von verschiedenen aktiven und passiven Sensoren abgeleitet und auf ihre Eignung für die Ableitung des BFG in singulären und synergistischen Beobachtungen getestet. Dies wird entsprechend den räumlichen und zeitlichen Skalen der CRNS-Messungen, insbesondere in den Teilprojekten (TP) Großfl. CRNS-Netzwerk und Mobiles CRNS, umgesetzt. Die Abschätzung des BFG der Landbedeckung durch hochauflösende Fernerkundungsparameter wird zu einer besseren Korrekturfunktion des CRNS-Signals bei der Berechnung des BFG beitragen. Mit dem Modul wollen wir einen Schritt in Richtung einer großflächigen Übertragung von dem aus CRNS abgeleiteten BFG gehen. Dieses TP wird die Lücke zwischen verschiedenen räumlichen und zeitlichen Skalen bei der Ableitung des BFG schließen. Für die Berechnung von Wasserquellen werden Vegetations- und oberflächennahe BFG-Daten für die TPs Großfl. CRNS-Netzwerk, Mobiles CRNS, Hydrogeodäsie und Vegetation zur Verfügung gestellt. CRNS-Messungen aus gemeinsamen Feldkampagnen werden zur Validierung von den aus Fernerkundungsdaten abgeleiteten Bodenfeuchteprodukten verwendet. Die TPs Hydrogeodäsie, Großfl. CRNS-Netzwerk und Mobiles CRNS werden die aus der Fernerkundung abgeleiteten räumlich hochaufgelösten Bodenfeuchtemuster nutzen, um die intergierten CRNS und GNSS-R Beobachtungen besser zu verstehen. Die TPs Hydrol. Modellierung und Grundwasserneubildung planen die Implementierung der abgeleiteten BFG-Karten in ihre Modelle.
Das Projekt "Teilvorhaben: HTWK Leipzig" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Hochschule für Technik, Wirtschaft und Kultur Leipzig, Institut für Elektronik und Biomedizinische Informationstechnik (EBIT), Professur Nachrichtentechnik durchgeführt. Im Vorhaben soll untersucht werden, in wieweit derzeitige Systeme zum Beobachten von Tieren über Satellit ergänzt werden können hinsichtlich Echtzeitfähigkeit und Positionsbestimmung mit und ohne Einsatz von GNSS-Technologien. Hierfür werden Konzepte erarbeitet und erste Tests im Labor und Freifeld durchgeführt.
Das Projekt "Teilvorhaben 2: Arbeitszeitstudien und Bildauswertung der UAV-Befliegung" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Hochschule Weihenstephan-Triesdorf, Fakultät Wald und Forstwirtschaft durchgeführt. Im Nachgang zur Kohlenstoffinventur des Bundes (CI 2018) bzw. zeitgleich zur Waldzustandserhebung 2019 werden Inventurpunkte des BWI/ WZE-Netzes in Südbayern mit einer Drohne einmalig beflogen. Da die Inventurpunkte im Rahmen der BWI 2012 in Bayern hochpräzise mit GNSS-Technologie eingemessen wurden, ist jeder Baum in seiner Position und Art bekannt und nachvollziehbar. Abgänge sind visuell erkennbar. Die Ermittlung des in oberirdischer Biomasse gebundenen Kohlenstoffs erfolgt auf zwei Wegen: 1) Modellhafte Fortschreibung der Daten der BWI 2012 für das Flachland Bayerns unter Berücksichtigung der Abgänge. 2) Berechnung der aktuell in der oberirdischen Biomasse gebundenen Kohlenstoffmenge über allometrische Beziehungen zwischen Baumhöhe und Kronendurchmesser (aus UAV-Daten) und Baumdurchmesser. Fehlende Größen (z.B. Einwuchs, Totholzzersetzung) werden mit Hilfe mathematisch-statistischer Methoden ergänzt. Mit dem skizzierten Ansatz gelingt es, kostengünstig die Kohlenstoffbindung in Bayern zeitnah zu erfassen. Auf diesem Weg kann mittelfristig die Kohlenstoffinventur des Bundes (BMEL) ggf. ersetzt werden. Weiterhin lässt sich der beschriebene Ansatz auf Forstbetriebe jeglicher Größenordnung übertragen. Bei Vorliegen der genauen Lagekenntnis von Einzelbäumen lässt sich z.B. nach Störungen (z.B. Windwurf o.ä.) mit Hilfe von UAV rasch und ungefährlich die Veränderung des Waldaufbaus ermitteln. Es können rasch hochrechnungsbasierte, quantitative Aussagen z.B. zur Vorratsveränderungen oder Veränderungen der Baumartenzusammensetzung angestellt werden. Der vorgestellte Ansatz stellt damit einen Beitrag zur Effizienzsteigerung in der praktischen Forstwirtschaft unter Anwendung von Methoden der Fernerkundung dar und ist auf Forstbetriebe oder unterschiedliche Eigentumsarten problemlos anwendbar und stellt einen praxisrelevanten, methodischen Fortschritt in der Forstinventur dar.
Das Projekt "Entwicklung und Einsatz von GNSS-Fernerkundungsverfahren für die Erdbeobachtung" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Technische Universität Berlin, Institut für Geodäsie und Geoinformationstechnik, Fachgebiet Methodik der Geoinformationstechnik durchgeführt. Die Radiookkultations-(RO)-Technik verwendet auf niedrigfliegenden (Low Earth Orbiter, LEO) Satelliten installierte Empfänger, um GPS/GNSS-Signale zu empfangen und Bogenmessungen der Erdatmosphäre und Ionosphäre durchzuführen. Aufgrund des Erfolgs der FormoSat-3/COSMIC- (Constellation Observing System for Meteorology, Ionosphere and Climate, FS3/COSMIC) -Mission, bestehend aus sechs Mikro-LEO-Satelliten, hat das gemeinsame US- und taiwanesische RO-Team beschlossen, eine COSMIC-Folgemission (sog. FS7/COSMIC2) voranzubringen. Die GNSS-RO-Nutzlast mit Namen Tri-G GNSS Radio-occultation System (TGRS) wird mehrkanalige GPS-, GLONASS- und Galileo-Satellitensignale empfangen und in der Lage sein, mehr als 10.000 RO-Beobachtungen täglich zu verfolgen, nachdem sowohl schwache als auch starke Bahnneigungs-Konstellationen vollständig abgedeckt worden sind. Man geht davon aus, die dichteren RO-Szintillationsbeobachtungen zu nutzen, um die Struktur der Erdatmosphäre und -ionosphäre genau zu analysieren und zu modellieren.Zusätzlich könnte die spezielle Art von GNSS-Multipfadverzögerungen, die von der Erdoberfläche reflektiert werden, verwendet werden, um Erdoberflächenumgebungsdaten, wie Ozeanhöhen und Seegang, zu erfassen. Die Empfindlichkeit dieser Signalcharakteristika gegenüber Ausbreitungseffekten ist für verschiedene Arten der Umweltfernerkundung geeignet. Dies hat einen Bedarf deutlich gemacht, geeignete Empfänger zu entwerfen und zu entwickeln, die reflektierte und gestreute GPS/GNSS-Signale in Echtzeit erfassen und verarbeiten können, um die Speicherung riesiger Mengen an Rohdaten zu vermeiden. Wir schlagen auch vor, das feldprogrammierbare Gatterfeld (Field Programmable Gate Array, FPGA) auf die GPS/GNSS-Reflektometrieinstrumente anzuwenden, wobei eine hohe Synchronität und ein größtmöglicher Nutzen aus den verfügbaren Hardware-Ressourcen zu erzielen wäre. Mittels Simulink/Matlab kann das FPGA auch komplexe Delay-Doppler-Map- (DDM) -Daten in Echtzeit durch Korrelation der phasengleichen und Quadraturkomponenten der Basisbandsignale berechnen. Diese Studie wird neue Ziele und Ergebnisse der GNSS-Fernerkundung der Atmosphäre, Ionosphäre, und der Ozeane sowie neue Möglichkeiten für die zukünftige FS7/COSMIC2-Mission aufzeigen.Das Projekt wird am Institut für Geodäsie und Geoinformationstechnik TU Berlin in enger Kooperation mit Wissenschaftlern des GFZ, Potsdam und des GPS Science and Application Research Center (GPSARC) der NCU, Taiwan durchgeführt.Die Ziele des Projekts lassen sich wie folgt zusammenfassen:(1) Nutzung von GPS/GNSS-RO-Atmosphärendaten und Entwicklung hochentwickelter Algorithmen für die untere Troposphäre und klimatologische Untersuchungen,(2) Erfassung und Überwachung der sporadischen E(Es)-Schicht, Szintillationen und damit zusammenhängender Effekte einschließlich vertikaler Kopplungen und(3) Entwicklung eines Echtzeit-FPGA-basierten GPS/GNSS-Reflektometers für Anwendungen im Bereich von Meereshöhen- und Seegangsmessungen.
Origin | Count |
---|---|
Bund | 58 |
Type | Count |
---|---|
Förderprogramm | 58 |
License | Count |
---|---|
open | 58 |
Language | Count |
---|---|
Deutsch | 58 |
Englisch | 15 |
Resource type | Count |
---|---|
Keine | 37 |
Webseite | 21 |
Topic | Count |
---|---|
Boden | 40 |
Lebewesen & Lebensräume | 47 |
Luft | 39 |
Mensch & Umwelt | 58 |
Wasser | 22 |
Weitere | 58 |