Projektbeschreibung
Lösungen für die Herausforderungen der Bodengesundheit
Landwirtschaftsbetriebe stehen an der Spitze der Datenwirtschaft, die durch Digitalisierung, Robotik und intelligente Algorithmen vorangetrieben wird. Diese Fortschritte verschärfen jedoch den gesellschaftlichen Druck hinsichtlich der Bodengesundheit, wobei saubereres Wasser, gesündere Böden, eine höhere CO2-Speicherung und eine größere biologische Vielfalt gefordert werden. Die derzeitigen Lösungen sind kostspielig und für die Landwirtschaft ungeeignet. Vor diesem Hintergrund soll im EU-finanzierten Projekt SQAT ein intelligenter Bodenkartierungsdienst entwickelt werden. Es bietet durch die Kombination mehrerer Ebenen und Technologien hochauflösende Bodeneigenschaftskarten und maßgeschneiderte Lösungen für Landwirtschaftsbetriebe. Das SQAT-System steigert durch den Einsatz autonomer, robotergestützter Sensoren und innovativer In-situ-Analysetools die Produktivität und senkt gleichzeitig die Kosten. Das Projektteam will in Zusammenarbeit mit KMU seine Lösungen vermarkten und Landwirtschaftsbetrieben variable Anwendungen für Kalkung, Düngung, Aussaat, Bodenbearbeitung und CO2-reduzierende Bodenbewirtschaftung zur Verfügung stellen.
Ziel
Digitalisation, robotics, and smart algorithms have brought the data economy to the farm. However, farms face large societal pressures related to soil: cleaner water, healthier soils, improved carbon storage and increase in biodiversity. A better understanding of the variability of soil properties and quality is needed, with current market solutions being too expensive and not well suited to farmer needs.
SQAT's smart soil mapping service is a multi-level, multi-technology and multi-purpose solution. With a keen eye on markets and users, SQAT’s approach is designed to overcome today’s practical, technical and financial challenges to generate high resolution soil properties maps – and demand-driven products like application maps for soil improvement or crop management, or compliancy proof for eco schemes. Our vision is that the integration of different technologies provides a flexible and agile service beating the unbundled alternatives that are now in the market: our in-situ sampling and/or sensoring is wrapped in a Copernicus-based artificial intelligence soil mapping product.
In the field, our autonomous robot-mounted sensor toolbox includes VIS-NIR sensors, automated sampler drill and penetrometer, and a novel chamber for in situ wet chemical soil analysis (Lab in the Field). Overall, the system increases the productivity and reduces laboratory/labour costs compared to current approaches. Using resulting maps, SQAT co-develops, tests and validates 5 smart farming applications to deliver value to farmers: Variable rate liming/fertilisation/seeding, Variable depth tillage, & Carbon farming MRV.
We include 7 SMEs from across the SQAT data value chain to lead co-development in 7 use cases across Europe. The results will be commercialised by project end courtesy of a pro-active market focus, that aims to engage and onboard users in the use case locations, as well as other agri-service providers to develop their own SQAT-enabled smart farming applicatications.
Wissenschaftliches Gebiet
- natural sciencescomputer and information sciencesartificial intelligence
- social scienceseconomics and businesseconomicsproduction economicsproductivity
- engineering and technologyelectrical engineering, electronic engineering, information engineeringelectronic engineeringsensors
- natural sciencesbiological sciencesecologyecosystems
- engineering and technologyelectrical engineering, electronic engineering, information engineeringelectronic engineeringrobotics
Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
Thema/Themen
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
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Serbien