Projekt

quantiFARM

Quantitative optische Differentialdiagnostik für Umweltschutz und Nachhaltigkeit

Motivation

Die Landwirtschaft in Deutschland steht aktuell vor einer Reihe von Herausforderungen. Der fortschreitende Klimawandel und die Degradation der Böden fordern eine zunehmend nachhaltige Produktion und die Erhaltung der Biodiversität. Zudem hat Deutschland das Ziel bis 2045 klimaneutral zu werden. Digitalisierung und Präzisionslandwirtschaft sind eine Möglichkeit diesen Herausforderungen zu begegnen. Der Einsatz moderner Technologie ermöglicht eine präzisere Steuerung der landwirtschaftlichen Maßnahmen. Um einen bedarfsorientierten Dünge‐ und Pflanzenschutzmitteleinsatz planen zu können, muss man den Gesundheitszustand und den Nährstoffbedarf der Pflanze genau kennen.

Ziele und Vorgehen

Das Projekt quantiFARM verfolgt die Entwicklung eines differentialdiagnostischen Fluoreszenz‐Analysesystem zur schnellen und kostengünstigen Erfassung umweltrelevanter Pflanzen‐ und Bodeneigenschaften. Der Lösungsansatz beinhaltet eine neuartige Kombination von tragbarer und feldtauglicher optischer Sensorik an Kulturpflanzen und am Boden. Mittels künstlicher Intelligenz werden die gesammelten bildgebenden Informationen von Bodenscreener und Pflanzenscreener gemeinsam ausgewertet, um den Pflanzenzustand zu bewerten und landwirtschaftliche Handlungsempfehlungen zu geben.

Innovation und Perspektiven

Durch die berührungslose und differentialdiagnostische Erfassung von Pflanzenvitalität und Bodenparametern kann ein bedarfsorientierter Dünge‐ und Pflanzenschutzmitteleinsatz der Pflanze erfolgen, die Umweltbelastung von Boden und Wasser maßgeblich verbessert und somit ein wesentlicher Beitrag für den Umweltschutz und einer nachhaltigen Landwirtschaft in Deutschland geleistet werden. Das Konsortium bildet zusammen mit den assoziierten Partnern die gesamte Wertschöpfungskette ab.

Projektdetails

Projektlaufzeit:
01.11.2024 - 31.10.2027

Projektvolumen:
3,7 Mio. Euro (zu 76,5 % durch das BMBF gefördert)

Projektkoordination
Projektpartner
KWS SAAT SE & Co. KGaA

Einbeck / Germany

JB Hyperspectral Devices GmbH

Düsseldorf / Germany

asphericon GmbH

Jena / Germany

MIOPAS GmbH

Goslar / Germany

Leibniz‐Institut für Agrartechnik und Bioökonomie e. V. (ATB)

Potsdam / Germany

Fraunhofer‐Institut für Nachrichtentechnik, Heinrich‐ Hertz‐Institut (HHI)

Goslar / Germany

Fraunhofer‐Institut für Schicht‐ und Oberflächentechnik (IST)

Braunschweig / Germany

Agrar‐Betriebsgemeinschaft Leine‐Solling GbR (assoziiert)

Parensen / Germany

Geo‐konzept GmbH (assoziiert)

Adelschlag / Germany