Precision

Projektziel

Die Landwirtschaft steht vor der doppelten Herausforderung, steigende Erträge zu erzielen und gleichzeitig den Ausstoß von Treibhausgasen sowie Belastungen für Boden und Wasser zu verringern. Stickstoffdünger verursacht weltweit rund 80 % der N₂O-Emissionen, während Herbizide die Biodiversität und Bodenqualität beeinträchtigen. Im Weizenanbau führen Unkrautbefall und unsachgemäße Düngung zu hohen Ertragsverlusten.

Das Projekt Precision entwickelt ein digitales Entscheidungshilfesystem, das Landwirten hilft, den Stickstoff- und Herbizideinsatz gezielt anzupassen. Ziel ist es, Erträge zu sichern und gleichzeitig Umweltbelastungen deutlich zu reduzieren.

Projektbeschreibung

Das Projektteam kombiniert neueste Fernerkundungstechnologien mit Methoden des maschinellen Lernens:

• Drohnen mit LiDAR- und hyperspektralen Kameras erfassen Daten zu Boden- und Pflanzenzustand.
• Machine-Learning-Algorithmen analysieren die Daten, um Karten zur Stickstoffkonzentration und zum Unkrautbefall zu erstellen.
• Die Ergebnisse werden den beteiligten Landwirten sowie dem LTA über das Geoportal Luxemburgs zugänglich gemacht.

Erwartete Ergebnisse:

• Entwicklung von Algorithmen zur automatischen Erstellung von Stickstoff- und Unkrautkarten.
• Grundlage für einen gezielten, ressourcenschonenden Einsatz von Dünger und Herbiziden im Weizenanbau.
• Integration der Ergebnisse in das nationale Geoportal zur breiten Nutzung durch Landwirte.
• Beitrag zu einer klimaresilienten, nachhaltigen Landwirtschaft in Luxemburg.

Projektdauer

April 2024 – März 2027

Projektträger

• Universität Luxemburg (uni.lu)

Partner

• Technische Universität München (TUM)
• Institut fir Biologesch Landwirtschaft an Agrarökologie Luxemburg (IBLA)
• Lycée Technique Agricole (LTA)
• in Zusammenarbeit mit landwirtschaftlichen Praxisbetrieben

Kosten

Das Projekt wird vom Landwirtschaftministerium und dem Fonds National de la Recherche (FNR) mit insgesamt ca. 699.134 Euro gefördert.