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  • Mit Geodatenanalysen dem Bienensterben auf der Spur

    Mit Geodatenanalysen dem Bienensterben auf der Spur

    BMEL-Forschungsprojekt OCELI will datenbasierte Ursachenforschung aufbauen

    BildUm den komplexen Ursachen des Bienensterbens auf die Spur zu kommen, werden in dem vom BMEL geförderten Forschungsprojekt OCELI Daten mit innovativen Methoden erhoben und analysiert. Durch die Integration relevanter Datenquellen in ein datenbankbasiertes Gesamtsystem soll am Ende Ursachenforschung mit Hilfe von Geodatenanalysen betrieben werden.

    Wissenslücken beim Bienensterben schließen

    Obst, Gemüse, Gewürze, Heilpflanzen und auch Honig: Bienen sind mit ihrer Bestäubungsleistung von größter Bedeutung. Auch wenn viele Faktoren des Bienensterbens, wie zerstörte Lebensräume, Monokulturen und der Einsatz von Pestiziden, bekannt sind, ist das Wissen über das komplexe Zusammenwirken der Faktoren lückenhaft. Das liegt auch am Fehlen einer verlässlichen Datengrundlage. Um diese Wissenslücken zu schließen, ist das vom Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft (BMEL) geförderte Forschungsprojekt OCELI mit einem interdisziplinär besetzten Projektkonsortium aus Wissenschaft und Wirtschaft gestartet.

    Relevante Datenquellen für die Ursachenforschung erschließen

    Da die Bienenaktivität witterungsabhängig ist, sind meteorologische Daten im zeitlichen Verlauf eine wichtige Datenquelle bei der Ursachenforschung. Die Bienenaktivität selbst wird über ein vernetztes Kamerasystem am Bienenstockeingang erfasst, um die Bewegungen aller ein- und ausfliegenden Insekten kontinuierlich auswerten zu können. Für die Analyse dieser Kamerabilder werden Algorithmen entwickelt, um die Aktivitäten durch künstliche Intelligence (KI) auswerten zu können. Als Indikator für die Vielfalt der blühenden Flora in der Umgebung wird die farbliche Differenzierung der eingetragenen Blütenpollen genutzt. Durch die Auswertung von Fernerkundungs- und phänologische Daten, Ortsbegehungen und Drohnenflüge soll am Ende ein möglichst umfassendes Bild von der Landnutzung in der Umgebung der exemplarisch untersuchten Bienenstöcke entstehen.

    Datenströme in datenbankbasiertes Gesamtsystem integrieren

    Alle Datenströme werden in ein datenbankbasiertes Gesamtsystem mit hybrider Speicher- und Verarbeitungsarchitektur integriert. Als Datenbankexperte mit langjähriger Erfahrung in der Datenintegration baut die Disy Informationssysteme GmbH baut die dafür benötigten Verarbeitungs-Pipelines auf. Auf die hybride Datenhaltung greift disy Cadenza, die Software für Business & Location Intelligence, zu, um mit Geodatenanalysen Fläche und Vegetation im Zusammenhang mit der Bienenaktivität sowie den Umgebungsfaktoren zu bewerten. Über die Schnittstellen von disy Cadenza können weitere KI-Systeme und Modelle für die Analyse eingebunden werden. Anschließend lassen sich die Untersuchungsergebnisse in interaktiven Dashboards visualisieren. Ebenso ist es möglich, die Ergebnisse zur Landschaft- und Flächenbewertung im Hinblick auf die Biodiversität als automatisch zu generierende Reports an zuständige Ämter, landwirtschaftliche Betriebe, Bienenzüchtende oder Forschende zu versenden.

    Mit Geodatenanalysen den Ursachen auf die Spur kommen

    Durch die Verknüpfung aller Quellen entsteht eine mächtige Datenbasis, die dabei helfen soll, den komplexen Ursachen des Bienensterbens auf die Spur zu kommen. Dazu werden verschiedenste Daten mit den Beobachtungen zur Bienenaktivität und zum Polleneintrag korreliert, was auch Einsichten zur Biodiversität in Regionen oder zum Effekt von spezifischen landwirtschaftlichen oder Naturschutzaktivitäten fördern soll. disy Cadenza bietet vielfältige Funktionen zur Geodatenanalyse, um räumliche und zeitliche Veränderungen zu untersuchen. So können beispielsweise Zusammenhänge zwischen Veränderungen im Umfeld der Bienenvölker und deren Entwicklung hergestellt und in Dashboards visualisiert werden. Ebenso lässt sich zeigen, wie sich die relevanten Faktoren Vegetation und Phänologie, Futterangebot und Wetter im Zeitverlauf verändern und untersuchen, dass sich die zahlreichen Umweltfaktoren auf die Parameter der Bienenaktivität auswirken. Damit können geotemporale Datenanalysen ein Ansatz sein, um komplexe ökologische Zusammenhänge besser zu verstehen.

    Da im laufenden OCELI-Projekt der Aufbau der umfassenden Datenbasis noch andauert, basieren die bisherigen Experimente und Entwurfsstudien zur Geodatenanalyse noch überwiegend auf Daten aus Vorarbeiten der Projektpartner. Den ersten Zwischenergebnissen nach zu urteilen, kann OCELI dank seiner innovativen Technologien mit dazu beitragen, dass Ursachen des Bienensterbens messbar werden. Durch die neue Prüfmethodik könnten auch die Auswirkungen von Pflanzenschutzmitteln auf Bestäuberinsekten transparenter gemacht werden, was wiederum eine bessere Datenbasis für die Zulassungsprozesse der entsprechenden Produkte schafft. Umgekehrt können aber auch Bienenvölker als Biosensoren dabei helfen, Flächen ökologisch zu bewerten. Langfristig sollen die Daten dabei mithelfen, gezielte Maßnahmen zu entwickeln, um die Lebensräume zu verbessern und Artenvielfalt zu erhalten.

    Hintergrundinformationen zum Forschungsprojekt OCELI

    Um dem Bienensterben auf die Spur zu kommen, ist das Forschungsprojekt „Bienenbasiertes Biomonitoring zur Erschließung der synergetischen Wirkmechanismen von Landwirtschaft und Bestäuberinsekten“ (OCELI) im Juni 2021 gestartet. Das Forschungsprojekt hat eine Laufzeit von drei Jahren und wird vom BMEL unter dem Kennzeichen 281C307A19 gefördert. Für die Umsetzung wurde ein Projektkonsortium aus Wissenschaft und Wirtschaft gebildet, das Kompetenzen in den Bereichen künstliche Intelligenz (KI), vernetzte Sensorik, Entomologie, Geointelligenz, Ökotoxikologie und ökologische Modellierung vereint.

    Das FZI Forschungszentrum Informatik, das auch die Gesamtprojektleitung von OCELI innehat, entwickelt die Algorithmen zur Merkmalsextraktion aus Kamerabildern. Die apic.ai GmbH bringt ihre Expertise in der visuellen, lokalen Monitoring-Technologie für Bestäuber ein. Die Integration und Synthese aller Datenquellen in der Datenplattform disy Cadenza erfolgt durch die Disy Informationssysteme GmbH. Für vertiefte entomologische und ökologische Analysen setzt das Helmholtz-Zentrum für Umweltforschung auf etablierte Simulationsmodelle. Über begleitende Feldstudien prüft die Eurofins Agroscience Services Ecotox GmbH Hypothesen über konkrete Ursachen für Bienenverluste.

    Verantwortlicher für diese Pressemitteilung:

    Disy Informationssysteme GmbH
    Frau Astrid Fennen-Weigel
    Ludwig-Erhard-Allee 6
    76131 Karlsruhe
    Deutschland

    fon ..: 0721 16006000
    web ..: https://www.disy.net
    email : astrid.fennen-weigel@disy.net

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  • Entwicklung von Ansätzen für die Präzisionslandwirtschaft

    Entwicklung von Ansätzen für die Präzisionslandwirtschaft

    Bei Disy sind zwei neue BMEL-Forschungsprojekte gestartet. In den Projekten FuzzyFarmer und iFAROS entwickeln Disy und Partner intelligente Lösungen für die Digitalisierung der Landwirtschaft.

    BildIm Winter 2018/19 konnte die Disy Informationssysteme GmbH zwei neue Forschungsprojekte starten. Mit Förderung des Bundesministeriums für Ernährung und Landwirtschaft (BMEL) arbeitet Disy in den Projekten FuzzyFarmer und iFAROS unter Führung der Universität Hohenheim mit deutschen und internationalen Partnern an intelligenten Lösungen für die Digitalisierung der Landwirtschaft.

    Forschungsprojekte entwickeln Ansätze zur präziseren Stickstoffdüngung
    Gleich zwei Forschungsprojekte im Bereich Präzisionslandwirtschaft (Precision Farming, Smart Farming) konnte Disy Ende 2018 starten. Beide Projekte werden am Lehrstuhl für „Verfahrenstechnik in der Pflanzenproduktion“ von Prof. Dr. Hans-Werner Griepentrog an der für Agrarwissenschaften renommierten Universität Hohenheim koordiniert. Inhaltlich geht es um die Kombination von leistungsfähiger Sensorik und intelligenter Software zur Entscheidungsunterstützung mit dem Ziel, die teilflächenspezifische Düngung zu verbessern. So sollen in Abhängigkeit von Faktoren, wie dem aktuellen Wachstumszustand der Feldfrüchte, der Bodengüte, der Bodenfeuchte oder auch der aktuellen lokalen Wettervorhersagen, die Stickstoffgaben bei der Düngung genauer auf die aktuellen Gegebenheiten angepasst werden als heutzutage möglich. Dieses „Precision Farming“ spart nicht nur teuren Dünger, sondern schont auch das Grundwasser.

    Projekt FuzzyFarmer entwickelt Algorithmus für optimierte Stickstoffdüngung
    Im Projekt „Optimierte Stickstoffdüngung durch mehrparametrische Datenfusion und präzise Applikation in Echtzeit (FuzzyFarmer)“ arbeiten die Karlsruher Geoinformatik-Spezialisten neben den Agrarwissenschaftlern aus Hohenheim mit der Universität Chemnitz zusammen, die intelligente Steueralgorithmen auf Basis der „Fuzzylogik“ implementiert, sowie mit den Agrarberatern von Hanse Agro, dem Landmaschinenhersteller RAUCH und mit YARA, einem internationalen Düngemittelproduzenten, der auch einen der besten Sensoren zur Bewertung des Stickstoffernährungszustands eines Pflanzenbestands anbietet.

    Das Projekt zielt darauf ab, das Fachwissen und die Erfahrungen des Landwirts bzw. des Agrarberaters zu nutzen, um einen Algorithmus für die optimierte Stickstoffdüngung je Teilgabe zu konstruieren. Dieser Algorithmus soll während des Düngevorgangs mehrere relevante Parameter für die Entscheidungsfindung über die optimale Düngerdosierung automatisiert verknüpfen. Dabei wird ein Echtzeitsensor für die Biomasseermittlung in Kombination mit anderen georeferenzierten und kartierten Parametern genutzt. Der Algorithmus gibt eine optimierte Lösung für einen bestimmten Schlag, Zeitpunkt sowie bestimmte Standortbedingungen aus. Außerdem wird der Prototyp eines Applikationssystems mit Sensorik und Düngerstreuer gebaut, das in Echtzeit mit Hilfe des generierten Algorithmus Sensor- und Karteninformationen für eine präzise und kleinräumige Düngerverteilung nutzt. Das zugrundeliegende Erfahrungswissen der Fachleute wird in Form von Entscheidungsregeln mit sogenannten „unscharfen Begriffen“ formuliert. Dazu wird die in der Steuer- und Regelungstechnik weitverbreitete „Fuzzylogik“ genutzt.

    Projekt iFAROS fokussiert auf moderne cloudbasierte IT-Ansätze
    Die internationale Projektkooperation „Decision Support for Optimized Site-Specific Fertilization based on Multi-source Data and Standardized Tools (iFAROS)“ umfasst neben Disy und der Universität Hohenheim die Firma AgroPlanning, einen spanischen Software-Spezialisten für Präzisionslandwirtschaft, die belgische Firma PERDUM, einen Anbieter für mobile Automatisierungslösungen, wie komplexe softwaregesteuerte Landmaschinen, sowie Agroscope, das Schweizer Kompetenzzentrum zum Thema landwirtschaftliche Forschung.

    Während FuzzyFarmer den Durchstich mit einer sehr praxisnahen, ganzheitlichen Komplettlösung (Hardware, Software und Beratungswissen) anstrebt, fokussiert iFAROS stärker auf moderne IT-Ansätze. Ebenfalls am Beispiel der optimierten Stickstoffdüngung für Winterweizen geht es hier um die Entwicklung einer cloudbasierten, intelligenten Middleware mit Datenanalyse-Fähigkeiten, auf deren Basis eine bessere Entscheidungsunterstützung für die Betriebsführung möglich werden soll. Die Software nutzt die Daten der Landmaschine, interagiert mit dem Farm-Management-Informationssystem und erzeugt schlussendlich optimierte Applikationskarten für die N-Düngung. Idealerweise kann sogar ein „lernendes System“ erzeugt werden, das aus den Aktivitäten und Ergebnissen der Vorjahre Einsichten für aktuelle Entscheidungen gewinnt. Zentrale Voraussetzung für den Datenaustausch ist der ISOBUS – das ist der geläufige Name für landtechnische Datenbus-Anwendungen, die konform zur ISO-Norm 11783 sind. Diese definiert sowohl physikalische Eigenschaften, wie Stecker und Leitungen, als auch die Art der Teilnehmer und die Datenformate und Schnittstellen des Netzwerkes beim landwirtschaftlichen Datenaustausch.

    Disy entwickelt Lösungen für landwirtschaftliches Datenmanagement und Datenanalyse
    In beiden Projekten arbeitet Disy als Spezialist für Management und Analyse von Geodaten an Fragen der effizienten, cloudbasierten Zusammenführung und intelligenten Auswertung von Sensor- und Maschinendaten, Karten und Nutzereingaben, der Multisensorfusion und der benutzerfreundlichen Schnittstellen. Dabei spielen auch Satelliten- und Wetterdaten eine zentrale Rolle. Es kommen sowohl klassische Methoden der Geoinformatik und des Geo-Data-Warehousing zum Einsatz als auch modernste Big-Data-Werkzeuge wie Docker und Rancher für die containerbasierte Virtualisierung.

    Förderung durch das Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft
    Die Forschungsprojekte FuzzyFarmer und iFAROS laufen jeweils drei Jahre. Sie werden mit Mitteln des Bundesministeriums für Ernährung und Landwirtschaft (BMEL) gefördert und von der Bundesanstalt für Landwirtschaft und Ernährung (BLE) als Projektträger betreut. iFAROS steht im Kontext der europäischen Forschungskooperation ICT-Agri, die das Ziel verfolgt, die Forschung zur Digitalisierung in der europäischen Landwirtschaft voranzubringen.

    Weitere Informationen:
    o Website des Forschungsprojektes FuzzyFarmer
    o Website des Forschungsprojektes iFAROS

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    Herr Dr. Wassilios Kazakos
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