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Agri­Fusion

Erzeugung von Ertragspotenzialkarten durch Fusion von Ertragskartierungen, Fernerkundungsdaten, digitaler Reliefauswertung und Bewirtschaftungsdaten


Vorhabenbeschreibung

Die für landwirtschaftliche Planungs- und Entscheidungsschritte wichtigste Kenngröße in der Pflanzenproduktion ist die Ertragserwartung einer spezifischen Kulturpflanzenart am jeweiligen Standort. An der Ertragserwartung orientieren sich die Optimierung des Anbauverfahrens und die spezifische Produktionsintensität. Eines der aktuell größten Hindernisse ist dabei die effiziente und synergetische Verarbeitung und Nutzung großer raumbezogener Datenmengen unterschiedlicher räumlicher und zeitlicher Dimension, wobei Datenverfügbarkeiten und -qualitäten (BigData) eine entscheidende Rolle spielen. An diesem Punkt setzt das geplante Projekt AgriFusion an und hat zum Ziel, bisher unzureichend genutzte Datenquellen (Fernerkundung, Ertragserfassung und digitalen Geländemodelle) mit vorhandenen Daten (z.B. Daten der Reichsbodenschätzung, Bodenbeprobungen) für Landwirtschaftsbetriebe direkt nutzbar zu machen. Hierfür kommen Methoden der Datenfusion zum Einsatz, welche den Herausforderungen in landwirtschaftlichen Betrieben gewachsen sind. Die Ergebnisse der Daten-Interpretation und -Fusion können von den Landwirten direkt genutzt und in betriebliche Datenstrukturen integriert werden. Eine herausragende Eigenschaft des verwendeten Fusionsalgorithmus - Transferable Belief Model (TBM) - ist es, zusätzlich zur eigentlichen Karte (z.B. der Ertragserwartung) eine Karte der Zuverlässigkeit des Ergebnisses der Datenfusion zu generieren. Das Verfahren soll im Rahmen des Projekts entwickelt und auf zwei großen (Mecklenburg-Vorpommern, Brandenburg) und kleinstrukturierten Betrieben (Bayern) eingeführt, umgesetzt und validiert werden.


Projectdescription

One of the most important parameter for agricultural crop production is the expected yield potential of a specific crop species at each location. Based on the yield potential an optimization of the cultivation method and the specific production intensity can be performed. One of the biggest current obstacles is the efficient and synergistic processing and use of large amounts of spatial data of different spatial and temporal dimension, data availability and qualities (BigData). At this point, the planned project AgriFusion sets and aims on the synergy of previously underutilized data sources (remote sensing, yield data, and digital terrain models) with existing data (for example, data of the soil evaluation, soil sampling) to make these data directly usable for agricultural production. For this purpose methods of data fusion will be used, which meet the challenges in agricultural holdings. The results of data interpretation and data fusion can be used directly by farmers and can be integrated into operational data structures. An outstanding feature of the fusion algorithm used - Transferable Belief Model (TBM) - is in addition to the resulting map for example, the expected yield) to generate a map of the reliability of the result of the data fusion. The method should be developed within the project AgriFusion and will be implemented and validated on two large (Mecklenburg-Vorpommern, Brandenburg) and also small scale farms (Bavaria).

GFZ

Helmholtz-Zentrum Potsdam
Deutsches GeoForschungs­Zentrum GFZ
(Koordinator)

HSWT

Hochschule Weihenstephan-Triesdorf

GID

GeoInformations­Dienst GmbH

Fritzmeier

Fritzmeier Umwelttechnik GmbH & Co. KG

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