Aktuelle Forschungsprojekte
KINERA - Künstliche Intelligenz für eine effiziente und resiliente Agrartechnik
Projektbeginn 19.04.2021
Projektende 18.04.2024
Ziel des Projektes
Durch den gezielten Einsatz von Methoden der künstlichen Intelligenz sollen die Effizienz und Resilienz verfahrenstechnischer Prozesse der Agrartechnik gesteigert werden. Im Speziellen wird der Prozess der Bestandesetablierung als Realversuch konventionell mit einer Schlepper-Geräte-Kombination und autonom mit einem Roboter betrachtet. Das Ziel ist durch Einstellungsunterstützung oder Selbstadaption eine erleichterte Bedienbarkeit zu erreichen und somit gezielt die Performance Gap der Maschine zu verringern. Hierbei soll die Maschine auch auf Informationen durch die Kommunikation mit anderen Maschinen und der Cloud zurückgreifen. In dem Kontext der Maschinenkommunikation wird das Potential der Schwarmrobotik simulativ eruiert. Die Zuverlässigkeit des Systems wird durch eine dreischichtige, fehlertolerante Informations- und Systemarchitektur mit Einbindung eines Hofservers gewährleistet.
Die Auslastung einer Aussaatkombination wird gesteigert während gleichzeitig der Maschinenführer durch eine erleichterte Bedienbarkeit entlastet wird. Dies wird messbar durch die Entwicklung eines Prototyps mittels Retrofitting einer herkömmlichen Bestellkombination und Einbetten der Maschine in eine entwickelte Systemarchitektur. Die dreischichtige Systemarchitektur wird durch die Einbindung eines Hofservers auf der Betriebsebene resilient gegenüber externen Störeinflüssen wie zum Beispiel Netzausfall und die Einbindung der Cloud-Ebene adressiert Möglichkeiten der Prozessoptimierungen auf dem taktischen Planungshorizont sowie die Integration zusätzlicher Informationsquellen. Die simulative Eruierung der Schwarmrobotik wird mögliche Potentiale skalierbarer Roboter im Agrarkontext zeigen.
Beteiligte Wissenschaftler vor Ort:
· Lucas Zender, M.Sc. cand.
· Dr. sc. agr. David Reiser
· Prof. Dr. Hans W. Griepentrog
Beteiligte Einrichtungen vor Ort:
· Fg. Verfahrenstechnik in der Pflanzenproduktion
· Fg. Künstliche Intelligenz in der Agrartechnik
· Fg. Wirtschaftsinformatik 2
Konsortium des Forschungsverbundes:
· Exatrek, EXA Computing GmbH
· Smart Site Solutions GmbH
· Claas Vertriebsgesellschaft mbH
· Horsch Maschinen GmbH
· VDMA Landtechnik
Fördermittelgeber:
· Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft (BMEL), Projektträger BLE
LINKDAPA - Linking multi-source data for adoption of precision agriculture
Projektbeginn: 1.01.2020
Projektende: 31.12.2021
Förderkennzeichen:
Ziel des Projektes:
This project will use multi-source data to co-create with farmers and their advisers, crop management zones for precision agriculture (PA) solutions. The zones will be based on synergistic integrations of historical, current and innovative spatial data sources. Algorithms will be used to predict maps of potential yield and grain quality (protein/seed moisture) as well as probabilities that yield/quality will exceed farmer-specified thresholds in individual wheat fields. Failure by farmers to implement PA solutions is, however, a recognized barrier to sustainable intensification.
As part of the co-creation of innovative precision agriculture solutions for management zones, the project will, therefore, explore:
- how accuracy increases with the number of data sources;
- farmers’ willingness to pay for more data (e.g. higher resolution image capture by drone/satellite, soil electrical conductivity/compaction scans); and
- enduser confidence based on probability maps.
Co-created novel solutions will not only include spatially variable inputs, but also harvesting for higher grain quality. Research in 2020, will focus on a sample of 15 fields with historical big data for current wheat crops and with links to John Deere or Agricolus in Germany, Italy or the UK. In 2021, we will upscale to more fields and farms to validate algorithms and field management options. These will link to a new commercial software platform.
Beteiligte Personen
- Dr. sc. agr. Dimitrios Paraforos
- MSc Maria Karampoiki
Beteiligte Einrichtungen
- Fg. Verfahrenstechnik in der Pflanzenproduktion
Weitere Informationen
Förderer
- EIT-Food
Robotik für die Pflege und Erhaltung von Streuobstwiesen
Projektbeginn: 1.5.2020
Projektende: 31.4.2023
Förderkennzeichen:
Ziel des Projektes:
Traditionell existiert in Baden-Württemberg eine kleinräumige Kulturlandschaft. Beispielhaft sind hierfür die meist im Privatbesitz befindlichen Streuobstwiesen. Jedoch wird diese Struktur in Zukunft nur erhalten bleiben, wenn sie auch sachkundig gepflegt und genutzt wird. Ein besonders großes Problem in Baden-Württemberg ist der Pflegeschnitt der Bäume. Aktuell werden fast 80% der Streuobstbäume gar nicht oder nur unregelmäßig geschnitten, dies wäre jedoch eine Voraussetzung für langlebige und gesunde Bäume. Im Rahmen dieses Projektes soll daher ein existierender Roboter-Prototyp so weiterentwickelt werden, dass mit ihm die Pflege und Erhaltung von Obstbäumen umgesetzt werden kann. Der Schwerpunkt liegt bei dem Kronenschnitt von Hochstammbäumen. Die Aufgabe soll zuerst teilautonom (angeleitet) und anschließend komplett autonom umgesetzt werden. Zuerst erfolgt die Erstellung eines virtuellen Baummodells mithilfe von 3D-Sensorik. Dazu fährt der Roboter um den Baum herum und erfasst die Strukturen mithilfe von Kameras und Laser-Scannern. Anschließend können aus dem 3D-Modell mögliche Schnittpunkte extrahiert werden. Sind die Schnittpunkte bestimmt, kann der Roboter die Bearbeitung mithilfe seines Schneidwerkzeugs und einem Roboterarm vornehmen.
Beteiligte Personen
- M.Sc. Jonas Straub
- Dr. sc. agr. David Reiser
- Prof. Dr. Hans W. Griepentrog
Beteiligte Einrichtungen
- Fg. Verfahrenstechnik in der Pflanzenproduktion
Weitere Informationen
Förderer
- Baden-Württemberg Stiftung - Elitestipendium für Postdocs
- FG 440d, Haushaltsmittel, Universität Hohenheim
DiWenkLa - Digitale Wertschöpfungsketten für eine nachhaltige kleinstrukturierte Landwirtschaft
Projektbeginn: 1.2.2020
Projektende: 31.1.2023
Förderkennzeichen:
Ziel des Projektes:
Ziel des Verbundvorhabens ist es,Regionen mit kleinstrukturierten Betrieben auch mit Hilfe innovativer digitaler Technologien in die Lage zu versetzen, mit geringen Kosten einen wertschöpfungssteigernden und stärker selbstbestimmten Zugang zur Verarbeitung, zum Handel sowie zum Endkonsumenten zu erhalten.
Das Arbeitspaket des FG 440d beinhaltet die Automatisierung der Bestandesetablierung von Kohl und Gemüsepflanzen sowie die automatisierte Evaluierung der Bestandesentwicklung und Ernteabschätzung mithilfe von Robotern.
Beteiligte Personen
- Prof. Dr. sc. agr. Hans W. Griepentrog
- M.Sc. Nils Lueling
- Dr. sc. agr. David Reiser
Beteiligte Einrichtungen
- Fg. Verfahrenstechnik in der Pflanzenproduktion
Weitere Informationen
Förderer
- BMEL
NOcsPS - LaNdwirtschaft 4.0 Ohne Chemisch‐Synthetischen PflanzenSchutz
Projektbeginn: 1.6.2019
Projektende: 31.12.2023
Förderkennzeichen:
Ziel des Projektes:
Dieses Projekt soll künftig Vorteile der konventionellen und der ökologischen Landwirtschaft miteinander vereinen und deren jeweiligen Nachteile so weit wie möglich reduzieren. Die Lösung: eine Landwirtschaft, die modernste, automatisierte und digitalisiert vernetzte Technologien einsetzt, dabei biologischen Prinzipien folgt und vollständig auf chemischen Pflanzenschutz verzichtet. Gleichzeitig soll die Bodenfruchtbarkeit gewährleistet bleiben, um Ertrag und Qualität sicherzustellen – was unter anderem mit einem umweltgerechten Einsatz mineralischer Dünger möglich ist.
Wie das funktionieren kann, untersuchen die Verbundpartner im Projekt NOcsPS seit 1. Juni 2019 über ca. 4,5 Jahre. Der Ansatz wirft neue agronomische, ökonomische, ökologische, aber auch soziale Fragen auf, die die Projektpartner in 16 Teilprojekten und 20 Fachgebieten an der Universität Hohenheim, zwei Teilprojekten am JKI und eines an der Universität Göttingen beantworten wollen.
Das Arbeitspaket des FG 440d beinhaltet die Automatisierung der präzisen Aussaat von Getreide und die punktuelle pflanzengerechte Unterfuß-Düngung mithilfe von Robotern.
Beteiligte Personen
- Prof. Dr. sc. agr. Hans W. Griepentrog
- M.Sc. Alexander Stana
- Dr. sc. agr. David Reiser
Beteiligte Einrichtungen
- Fg. Verfahrenstechnik in der Pflanzenproduktion
Weitere Informationen
https://nocsps.uni-hohenheim.de/
Förderer
- BMBF
MR Digital - Überbetrieblicher Einsatz von informationsgestützter Landtechnik
Projektbeginn: 1.11.2018
Projektende: 31.10.2022
Förderkennzeichen:
Ziel des Projektes:
Die Digitalisierung stellt die Landwirtschaft in Baden-Württemberg vor besondere organisatorische und wirtschaftliche Herausforderungen. Für die in der Regel kleineren Familienbetriebe ist der Zugang zu Innovationen der Landwirtschaft 4.0 schwierig: Eine Eigenmechanisierung ist aufgrund der hohen Kosten oft unwirtschaftlich und deshalb würde sich ein überbetrieblicher Einsatz von innovativer Landtechnik und Sensortechnik anbieten. Die Maschinenringe betrachten es als ihre Aufgabe, digitalisierte Prozesse in der landwirtschaftlichen Produktion überbetrieblich zu Verfügung zu stellen, damit Smart Farming oder Landwirtschaft 4.0 auch für kleinere Betriebe in Baden-Württemberg möglich wird.
Das Projekt „MR digital“ soll jeder Betriebsform und -größe in Baden-Württemberg den Zugang zu digitalen Technologien und innovativer Technik im Bereich des Pflanzenbaus ermöglichen. Dabei werden u.a. folgende Innovationen in der Praxis umgesetzt:
- Aufbau einer Infrastruktur zur Auslieferung geodatengestützter Beratungs- und ggf. Steuerungsinformationen für Maschinen.
- Aufbau einer herstellerunabhängigen Plattform zur Organisation des überbetrieblichen Einsatzes von informationsgestützter Landtechnik.
- Förderung der dezentralen Datenhaltung in den Betrieben in Verbindung mit einem standardisierten Datenaustausch für die Dokumentation, Bearbeitung und die digitale Auftragsvergabe.
Beteiligte Personen
- Prof. Dr. sc. agr. Hans W. Griepentrog
- Dipl.-Agr. Biol. Sebastian Bökle
- Dr. sc. agr. David Reiser
- Dr. sc. agr. Dimitrios Paraforos
Beteiligte Einrichtungen
- Fg. Verfahrenstechnik in der Pflanzenproduktion
Weitere Informationen
Förderer
- EIP-Agri
Projektbeginn: 01.01.2018
Projektende: 31.12.2018
New technologies and innovations offer significant opportunities to farm businesses to improve the efficiency and effectiveness of operations, enhance yields and outputs, as well as reducing environmental impacts. However, uptake of new technologies on farms is patchy. Here we propose educational technology adoption tools with the following objectives:
- To deliver an innovative engagement framework that facilitates technology adoption on farms across Europe; e.g. to embrace the benefits of using enhanced animal genetics or to advance the use of precision machinery technologies in crop production.
- To demonstrate increased outputs as well as improved environmental performance through technology uptake.
- To ensure young farmers, businesses managers and advisors have the capability and foresight to engage with new technologies and can identify financial benefits that can accrue.
- To develop agricultural student amabassadors to work with farmers to increase technology adoption
Beteiligte Personen
- Prof. Dr. sc. agr. Hans W. Griepentrog
- Dr. sc. agr. Dimitrios Paraforos
- M.Sc. Tetiana Pavlenko
- Dr. sc. agr. Dimitrios Argyropoulos
- Susanne Braun
Beteiligte Einrichtungen
- Fg. Verfahrenstechnik in der Pflanzenproduktion
- Forschungszentrum für Bioökonomie
Weitere Informationen
- John Deere
- University of Reading
- ABP Food Group
Förderer
Projektbeginn: 01.09.2018
Projektende: 31.10.2021
Förderkennzeichen: 281B300116
Ziel des Projektes ist, das Fachwissen und die Erfahrungen des Landwirts oder Beraters als sogenannt‚ unscharfe Informationen zu nutzen, um einen Algorithmus für die optimierte Stickstoffdüngung je Teilgabe zu ermitteln, der automatisiert mehrere relevante Parameter verknüpft. 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. Komplettiert wird der Ansatz durch die Entwicklung eines Applikationssystems, das in Echtzeit mit Hilfe des generierten Algorithmus Sensor- und Karteninformationen für eine präzise und kleinräumige Düngerverteilung nutzt. Ein Gesamtmodell des Applikationsgerätes optimiert dabei die Düngerapplikation sowohl in Querrichtung mit unterschiedlichen Dosiermengen als auch zeitlich dynamisch in Längsrichtung.
Beteiligte Personen
- Prof. Dr. sc. agr. Hans W. Griepentrog
- M.Sc. Andreas Heiß
- Dr. sc. agr. Dimitrios Paraforos
Beteiligte Einrichtungen
- Fg. Verfahrenstechnik in der Pflanzenproduktion
Weitere Informationen
- Technische Universität Chemnitz
- Hanse Agro GmbH
- Disy Informationssysteme GmbH
- YARA GmbH & Co. KG
- Rauch Landmaschinenfabrik GmbH
Förderer
iFAROS - Decision Support for Optimized Site-Specific Fertilization based on Multi-source Data and Standardized Tools
Projektbeginn: 01.09.2018
Projektende: 31.08.2021
Förderkennzeichen: 2817ERA09H, 2817ERA10H
http://ict-agri.eu/node/38661
The overarching aim of the iFAROS project is to sustain and increase agronomic productivity and environmental performance for small European farmers by exploiting multi-source data to optimize fertilization in wheat cultivation.
The specific technical objectives of iFAROS are:
- To develop a novel cloud-based application, acting as an intelligent middleware with data analytics capabilities.
- To realize better decision-support algorithms for farm management and operations.
- To develop an advanced FMS for applying and exploiting (1) and (2) in an easy-to-understand manner, also for small farmers.
- To apply the produced site-specific management fertilizer application map in an automated way by utilizing ISOBUS.
Beteiligte Personen
- Prof. Dr. sc. agr. Hans W. Griepentrog
- Dr. sc. agr. Dimitrios Argyropoulos
- Dr. sc. agr. Dimitrios Paraforos
- Susanne Braun
- M.Sc. Galibjon Sharipov
- M.Sc. Tetiana Pavlenko
Beteiligte Einrichtungen
- Fg. Verfahrenstechnik in der Pflanzenproduktion
- Forschungszentrum für Bioökonomie
Weitere Informationen
- AgroPlanning
- Perdum NV
- Agroscope, Digital Production Group
- disy Informationssysteme GmbH
Förderer
Projektbeginn: 01.03.2017
Projektende: 28.02.2019
Beteiligte Personen
- Dr. sc. agr. Dimitrios Paraforos
- Prof. Dr. sc. agr. Hans W. Griepentrog
Beteiligte Einrichtungen
- Fg. Verfahrenstechnik in der Pflanzenproduktion
- Palestine Technical University - Kadoorie (PTUK), Disy Informationssysteme GmbH
Ein wichtiges Qualitätskriterium von Fertigrasen ist seine Reißfestigkeit. Sie beeinflusst unter anderem das Schälverhalten, bestimmte Transporteigenschaften wie auch die Verlegbarkeit des Rasens. Zur prüftechnischen Ermittlung der Reißfestigkeit von Rasensoden wurde in den USA an der Michigan State University bereits 1965 der sogenannte „Michigan Sod Strength Test“ entwickelt. Obwohl in der Vergangenheit ständig verbessert, fehlt bis heute im Rahmen dieses Prüfverfahrens eine einfache Prüfeinrichtung, die es ermöglicht direkt vor Ort, an den Schälstellen oder beim Verlegen auf der Baustelle, genaue und reproduzierbare Ergebnisse zu liefern. Im Rahmen des Projektes soll eine solche mobile Prüfeinrichtung entwickelt und evaluiert werden.
Beteiligte Personen
- Prof. Dr. Dr. h.c. mult. Karlheinz Köller
- Dr. sc. agr. Jörg Morhard
Beteiligte Einrichtungen
- Fg. Verfahrenstechnik in der Pflanzenproduktion
Projektbeginn: 01.06.2017
Projektende: 31.05.2020
Förderkennzeichen: ZF4337403AW7
Ziel des Vorhabens ist die Entwicklung einer naturbelassenen, multifunktionellen Vegetationstragschicht für Rasenflächen. Das Gesamtsystem ist eine nachhaltige Alternative zu Kunststoff- und Hybridrasensystemen. Für ein verbessertes Wassermanagement werden neu zu entwickelnde kapillarbildende Textilstrukturen aus natürlichen Materialien in die Tragschicht eingearbeitet. Diese sollen einen selbstregulierenden Wasserhaushalt bei Trockenheit und Starkregenereignissen in Wechselwirkung der Wurzeln mit tieferen Bodenschichten ermöglichen. Eine gute Wasserversorgung im Wurzelraum bringt erhöhte Scherfestigkeiten, eliminiert die Oberflächenversiegelung und trägt damit erheblich zur Verbesserung des Kleinklimas bei. Zum Einbringen der Kapillaren ist ein Maschinenprototyp zu entwickeln. Zum dosiert-homogenen Mischen von neuen Substratkomponenten unterschiedlicher Dichte wird eine neue Mischtechnologie entwickelt. Weiter wird eine Regelbauweise konzipiert, in dem neuartige und bewährte Substratkomponenten und Zusatzstoffe ortsbezogen kombiniert werden. Dies wird durch eine webbasierte Datenbank im Baukastensystem unterstützt, die eine regionsspezifische Abstimmung der Komponenten ermöglicht.
Beteiligte Personen
- M.Sc. Bastian Stürmer-Stephan
- Prof. Dr. sc. agr. Hans W. Griepentrog
- Dr. sc. agr. Jörg Morhard
Beteiligte Einrichtungen
- Fg. Verfahrenstechnik in der Pflanzenproduktion
- Institut für Agrartechnik
Projektbeginn: 01.04.2013
Projektende: 31.03.2016
Untersuchung der Einsatzprofilen von Traktor-Geräte-Kombinationen in Abhängigkeit betriebsspezifischer und regionaler Einflüsse
- Erstellung einer Datenbank von Einsatzprofilen für die wichtigsten Maschineneinsätze
- Analyse von Maschineneinsätzen mithilfe der aktuellen Einsatzprofile
- Aufzeigen von Optimierungspotential bei landwirtschaftlichen Produktionsprozessen
Beteiligte Personen
- Prof. Dr. sc. agr. Hans W. Griepentrog
- M.Sc. Dietrich Kortenbruck
Beteiligte Einrichtungen
- Fg. Verfahrenstechnik in der Pflanzenproduktion
- DLG-Testzentrum KTBL Agroscope, CH
Publikationen im Rahmen des Projekts
- Kortenbruck D., Griepentrog H.W., Paraforos D.S. (2017):
Machine operation profiles generated from ISO 11783 communication data - Kortenbruck D., Griepentrog H.W. (2016):
Automatisierte, teilzeitenspezifische Analyse von Maschinendaten am Beispiel der Bodenbearbeitung - Kortenbruck, D., Geiger, J., Paraforos, D.S., Griepentrog, H.W., Holzhauer, A. (2016):
Einfluss der Flächenstruktur auf Einsatzprofile von Landmaschinen am Beispiel des Schwadens - Paraforos, D. S.; Kortenbruck, D.; Griepentrog, H. W.; Holzhauer, A.; Katzameyer, J. (2015):
Methodology for accelerated durability testing of agricultural machinery - D. Kortenbruck, H.W. Griepentrog, A. Holzhauer (2014):
Ermittlung von Einsatzprofilen durch automatisierte Arbeitszeitanalyse an Landmaschinen