Das Projekt "Entwicklung eines drahtlosen CO2-Bodensensors zur Wasserstressbestimmung und effizienten teilflächenspezifischen Bewässerung von Nutzpflanzen (CWB), Teilprojekt 1" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft. Es wird/wurde ausgeführt durch: Step Systems GmbH.
Das Projekt "Entwicklung eines drahtlosen CO2-Bodensensors zur Wasserstressbestimmung und effizienten teilflächenspezifischen Bewässerung von Nutzpflanzen (CWB), Teilprojekt 3" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft. Es wird/wurde ausgeführt durch: Universität Hohenheim, Institut für Agrartechnik, Fachgebiet Agrartechnik in den Tropen und Subtropen.Ziel des geplanten Projekts ist die Entwicklung eines innovativen drahtlosen CO2-Bodensensors zur Wasserstressbestimmung und effizienten teilflächenspezifischen Wassernutzung bei der landwirtschaftlichen Bewässerung. Im Unterschied zu üblichen Bodensensoren wird die Bewässerungswürdigkeit der Nutzpflanzen nicht indirekt über Bodenfeuchtemessungen, sondern direkt durch die Erfassung einer pflanzenphysiologischen Reaktion auf Wasserstress, nämlich der Reduktion der Wurzelatmung, ermittelt.
Das Projekt "Entwicklung eines drahtlosen CO2-Bodensensors zur Wasserstressbestimmung und effizienten teilflächenspezifischen Bewässerung von Nutzpflanzen (CWB), Teilprojekt 2" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft. Es wird/wurde ausgeführt durch: Hochschule Mannheim, Institut für Industrielle Datentechnik und Kommunikation.Ziel des geplanten Projekts ist die Entwicklung eines innovativen drahtlosen CO2-Bodensensors zur Wasserstressbestimmung und effizienten teilflächenspezifischen Wassernutzung bei der landwirtschaftlichen Bewässerung. Im Unterschied zum gegenwärtigen Stand der Technik wird die Bewässerungswürdigkeit von Nutzpflanzen nicht indirekt über Bodenfeuchtemessungen, sondern direkt durch die Erfassung einer pflanzenphysiologischen Reaktion auf Wasserstress, nämlich der Reduktion der Wurzelatmung, ermittelt.
Das Projekt "Internationales Graduiertenkolleg (IRTG) 1070: Modellierung von Stoffflüssen und Produktionssystemen für eine nachhaltige Ressourcennutzung in intensiven Acker- und Gemüsebausystemen in der nordchinesischen Tiefebene' (769), SP 2.4 Precision irrigation and fertigation technology for improving water- and fertilizer-efficiency of North China Plain production systems" wird/wurde gefördert durch: Deutsche Forschungsgemeinschaft / Ministry of Education of the People's Republic of China. Es wird/wurde ausgeführt durch: Universität Hohenheim, Institut für Agrartechnik, Fachgebiet Agrartechnik in den Tropen und Subtropen.Water shortage has become a major limiting factor for agricultural production in the North China Plain. Inadequate irrigation practices are causing excessive evaporation and deep percolation losses. Apart from low water efficiency, this leads to leaching of nutrients and increasing pollution of ground water and down-stream aquifers. Therefore, objective of the subproject is to design an innovative mobile micro-irrigation system with site-specific water and fertilizer application based on plant growth modeling and real time soil moisture and plant status measurement. Water-, energy- and fertilizer efficiency of the irrigation system will be evaluated. Finally, the system will be adapted to the socio-economic conditions of the farmers in the North China Plain.
Das Projekt "Präzisionsbewässerung mit kosteneffizienten und autonomen IoT-Geräten unter Verwendung von künstlicher Intelligenz im Edge Computing Modus" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung. Es wird/wurde ausgeführt durch: WAZIUP e.V..
Das Projekt "Präzisionsbewässerung mit kosteneffizienten und autonomen IoT-Geräten unter Verwendung von künstlicher Intelligenz im Edge Computing Modus, Teilvorhaben: 'Entwicklung eines Smart-Tensiometers mit multi-modalen Schnittstellen zur Optimierung von Bewässerungssystemen'" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung. Es wird/wurde ausgeführt durch: WAZIUP e.V..OSIRRIS ist ein im Rahmen von TUNGER 2+2, 2020, gefördertes Forschungs- und Innovationsprojekt in Kooperation mit Tunesien. Das Projekt schlägt vor, ein erschwingliches, leicht einsetzbares und effizientes Bewässerungssystem zu entwickeln, das auf IoT und KI mit dem 'Edge Computing'-Architekturkonzept basiert. Das Projekt wird ein neuartiges verteiltes KI-Modell für die Bewässerung erforschen und entwickeln, das sowohl auf der Sensorebene als auch auf der Edge-Ebene laufen kann. Dieses Modell wird eine Inferenzmaschine verwenden, um die benötigte Wassermenge und die Planung der Bewässerung zu berechnen. Im Vergleich zu anderen KI-Bewässerungsplattformen wird OSIRRIS in der Lage sein, autonom zu laufen und während der Nutzung keine Internetverbindung zu benötigen. Das Ziel des von WAZIUP geleiteten Teilprojekts ist die Entwicklung eines 'Smart Tensiometers' mit multimodalen Benutzerschnittstellen zur Optimierung von Bewässerungssystemen. Das Smart Tensiometer ist ein integriertes Sensorsystem, das in der Lage ist, komplexitätsbegrenzte KI-Modelle zur automatischen Berechnung des lokalen Bodenwassergehalts und des Wasserstresses der Pflanzen auszuführen. Die Smart Tensiometer werden auch in der Lage sein, eine automatische Kalibrierung und Korrekturen durchzuführen. WAZIUP wird im Zusammenhang damit auch eine 'multimodale' Benutzerschnittstelle erforschen und entwickeln, um die Benutzererfahrung und -akzeptanz zu verbessern. Das System wird die Möglichkeiten von Information über einfache visuelle Anzeigen auf den Tensiometern selbst, über eine mobile App, über SMS-Benachrichtigungen und auch zur Eingabe von Sprachbefehlen bereitstellen. Das System wird speziell für die Anforderungen der Kleinbauern in Tunesien zugeschnitten sein.
Das Projekt "Präzisionsbewässerung mit kosteneffizienten und autonomen IoT-Geräten unter Verwendung von künstlicher Intelligenz im Edge Computing Modus, Teilvorhaben: Entwicklung eines leichtgewichtigen integrierten KI-Modells zur Nutzung in sensorgesteuerten Präzisionsbewässerungssystemen für die Landwirtschaft" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung. Es wird/wurde ausgeführt durch: Innotec21 GmbH.Strategisches Ziel von OSIRRIS ist es, eine effiziente Bewirtschaftung der Wasser- und Bodenressourcen sowie eine Verbesserung der landwirtschaftlichen Wasserproduktivität zu erreichen und damit auch den Umweltschutz in Tunesien zu intensivieren. Dies soll durch ein einfaches, kostengünstiges und halbautonomes Präzisions-Bewässerungssystem erfolgen, das an die lokalen landwirtschaftlichen Bedingungen angepasst sein wird. Modernste Technologien aus Internet of Things (IoT) und Künstliche Intelligenz (KI) werden eingesetzt, um die Bewässerungskonzepte auf den neuesten Stand zu bringen. Die OSIRRIS-Bewässerungsplattform setzt sich aus mehreren Komponenten zusammen, wobei die InnoTec21 die KI-Modelle erstellt und die Entwicklung des Smart-Tensiometer unterstützt. Speziell entsteht hier ein integriertes Sensorsystem, das in der Lage ist, komplexitätsbegrenzte KI-Modelle zur automatischen Berechnung des lokalen Bodenwassergehalts und des Wasserstresses der Pflanzen auszuführen. Außerdem kann Kalibrierung automatisch erfolgen sowie Korrekturen durchgeführt werden. Perspektivisch wird das System Informationen über einfache visuelle Anzeigen auf den Tensiometern selbst, eine mobile App, SMS-Benachrichtigungen und Sprachbefehle bereitstellen.
Das Projekt "Georeferenziertes Sensor-gestütztes Daten Management-System zur teilflächenspezifischen Bewässerung und Düngung von Freilandgemüse" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft. Es wird/wurde ausgeführt durch: Hochschule Geisenheim University, Zentrum für Wein- und Gartenbau, Institut für Gemüsebau.Ziel des Projektes ist die Entwicklung eines georeferenzierten Sensor-gestützten Expertensystems zur teilflächenspezifischen gekoppelten N-Düngungs- und Bewässerungssteuerung im Freilandgemüsebau. Der spezifische N-Bedarf soll auf Basis eines Verbundes aus Stützpunkten des Nmin-Systems sowie N-Mineralisierungsraten aus der Boden spezifischen C-N-Dynamik geschätzt wer-den. Die Einbindung des C-N Modells CANDY wird die Nmin- und C-Dynamik des Bodens im Vergleich zu gegenwärtigen Systemen besser abbilden. Die Bestandes-entwicklung und der N-Bedarf der Modellkultur Spinat soll über spektrale Absorption bzw. Emission mit Hilfe des ISARIA-Sensors gemessen werden. Der Bewässerungsbedarf wird durch die Verbindung von Wasserbilanzierung mit der Geisenheimer Steuerung, Bodensaugspannungsmessung, spektraler Vegetationsindices und neuronalen Netzen abgeleitet. Die wissenschaftliche Prüfung des modellierten Wasserbedarfs erfolgt mit Hilfe der Messung der aktuellen Evapotranspiration und des modellierten N Bedarfs anhand Nmin Proben. Informationen der Bodencharakteristik, der C-N-Dynamik, der Bestandesentwicklung und des Bewässerungsbedarfs sollen durch intelligente Regelsysteme verbunden und für Entscheidungen der Anwender als browserbasierte Webanwendung visualisiert werden. So werden auch Bewässerungs- und N-Düngungskarten für Teilflächen auf Grundlage räumlich hoch aufgelöster, sensorbasierter Bodenkartierung erstellt. Die Webanwendung integriert In-formationen georeferenzierter Daten, um teilflächenspezifische Handlungsempfehlungen ausgeben zu können.
Das Projekt "Georeferenziertes Sensor-gestütztes Daten Management-System zur teilflächenspezifischen Bewässerung und Düngung von Freilandgemüse, Teilprojekt 5" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft. Es wird/wurde ausgeführt durch: Fritzmeier Umwelttechnik GmbH & Co. KG.Ziel des Projektes ist die Entwicklung eines georeferenzierten Sensor-gestützten Expertensystems zur teilflächenspezifischen gekoppelten N-Düngungs- und Bewässerungssteuerung im Freilandgemüsebau. Der spezifische N-Bedarf soll auf Basis eines Verbundes aus Stützpunkten des Nmin-Systems sowie N-Mineralisierungsraten aus der Boden spezifischen C-N-Dynamik geschätzt wer-den. Die Einbindung des C-N Modells CANDY wird die Nmin- und C-Dynamik des Bodens im Vergleich zu gegenwärtigen Systemen besser abbilden. Die Bestandes-entwicklung und der N-Bedarf der Modellkultur Spinat soll über spektrale Absorption bzw. Emission mit Hilfe des ISARIA-Sensors gemessen werden. Der Bewässerungsbedarf wird durch die Verbindung von Wasserbilanzierung mit der Geisenheimer Steuerung, Bodensaugspannungsmessung, spektraler Vegetationsindices und neuronalen Netzen abgeleitet. Die wissenschaftliche Prüfung des modellierten Wasserbedarfs erfolgt mit Hilfe der Messung der aktuellen Evapotranspiration und des modellierten N Bedarfs anhand Nmin Proben. Informationen der Bodencharakteristik, der C-N-Dynamik, der Bestandesentwicklung und des Bewässerungsbedarfs sollen durch intelligente Regelsysteme verbunden und für Entscheidungen der Anwender als browserbasierte Webanwendung visualisiert werden. So werden auch Bewässerungs- und N-Düngungskarten für Teilflächen auf Grundlage räumlich hoch aufgelöster, sensorbasierter Bodenkartierung erstellt. Die Webanwendung integriert In-formationen georeferenzierter Daten, um teilflächenspezifische Handlungsempfehlungen ausgeben zu können.
Das Projekt "Georeferenziertes Sensor-gestütztes Daten Management-System zur teilflächenspezifischen Bewässerung und Düngung von Freilandgemüse, Teilprojekt 1" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft. Es wird/wurde ausgeführt durch: Hochschule Geisenheim University, Zentrum für Wein- und Gartenbau, Institut für Gemüsebau.Ziel des Projektes ist die Entwicklung eines georeferenzierten Sensor-gestützten Expertensystems zur teilflächenspezifischen gekoppelten N-Düngungs- und Bewässerungssteuerung im Freilandgemüsebau. Der spezifische N-Bedarf soll auf Basis eines Verbundes aus Stützpunkten des Nmin-Systems sowie N-Mineralisierungsraten aus der Boden spezifischen C-N-Dynamik geschätzt wer-den. Die Einbindung des C-N Modells CANDY wird die Nmin- und C-Dynamik des Bodens im Vergleich zu gegenwärtigen Systemen besser abbilden. Die Bestandes-entwicklung und der N-Bedarf der Modellkultur Spinat soll über spektrale Absorption bzw. Emission mit Hilfe des ISARIA-Sensors gemessen werden. Der Bewässerungsbedarf wird durch die Verbindung von Wasserbilanzierung mit der Geisenheimer Steuerung, Bodensaugspannungsmessung, spektraler Vegetationsindices und neuronalen Netzen abgeleitet. Die wissenschaftliche Prüfung des modellierten Wasserbedarfs erfolgt mit Hilfe der Messung der aktuellen Evapotranspiration und des modellierten N Bedarfs anhand Nmin Proben. Informationen der Bodencharakteristik, der C-N-Dynamik, der Bestandesentwicklung und des Bewässerungsbedarfs sollen durch intelligente Regelsysteme verbunden und für Entscheidungen der Anwender als browserbasierte Webanwendung visualisiert werden. So werden auch Bewässerungs- und N-Düngungskarten für Teilflächen auf Grundlage räumlich hoch aufgelöster, sensorbasierter Bodenkartierung erstellt. Die Webanwendung integriert In-formationen georeferenzierter Daten, um teilflächenspezifische Handlungsempfehlungen ausgeben zu können.
