PMC-Projekt: Mit Fernerkundungsdaten und GIS Umwelteinträge vermeiden und Produktion optimieren

In der chinesischen Provinz Xinjiang führt der intensive Baumwollanbau zur Beeinträchtigung des Bodens und des Grund- und Oberflächenwassers. Nun soll durch den Einsatz von unbemannten Flugobjekten (UAVs), bestückt mit Infrarot- und Spektralkameras, der Zustand der Felder räumlich hochaufgelöst über eine längere Zeitperiode erfasst werden. Die so gewonnenen Zeitreihenaufnahmen werden in einer leistungsstarken GIS-Datenbank abgebildet. Dies erlaubt die Erkennung und relative Wertung der raumzeitlichen Muster und Musteränderungen der Zustandsdaten oder Indizes. Mit diesen raumzeitlich hochaufgelösten Informationen soll der Einsatz von Wasser, Dünger und Pflanzenschutz optimiert werden.

Gesamtziel des PMC-Verbundprojekts ist die Entwicklung, exemplarische Anwendung und praxisnahe Untersuchung von Pattern Management (PM) für die Produktion von Baumwolle in der chinesischen Xinjiang Provinz sowie für Mais im Nordchinesischen Tiefland. Das Pattern Management ist ein ganzheitlicher Ansatz für die nachhaltige, standortspezifische Landwirtschaft. Dieser basiert auf drei Säulen: Strukturierte Landbewirtschaftung und -verfahren, UAV-basierte Datenerfassung und Analyse, Darstellung der Zustandsdaten der Felder sowie die entsprechenden raumbezogenen Handlungsempfehlungen mittels Webportale. Das Fundament bildet eine GIS-Datenbank, die die Speicherung, Verarbeitung, Auswertung und Kontrolle der Daten sowie deren anwenderorientierte Darstellung in Webportale ermöglicht.

Das im Rahmen von CLIENT II vom Bundesministerium für Bildung und Forschung geförderte Projekt „Pattern Management - ein ganzheitlicher Ansatz für die nachhaltige, standortspezifische Landwirtschaft in Westchina (PMC)“ soll bis Mitte 2022 abgeschlossen sein. Insgesamt sind neun Partner an dem Projekt beteiligt: Das Institut für Agrartechnik (Universität Hohenheim), das Institut für Tropische Agrarwissenschaften (Universität Hohenheim), das Institut für Landwirtschaftliche Betriebslehre (Universität Hohenheim), Centre for Chemicals Application Technology (China Agricultural University), die geomer GmbH, Multikopter.de, die STEP Systems GmbH, die Beijing Biopute Technology Co., Ltd. und die Xianfei Agricultural Engineering Technology Co., Ltd.

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