{"id":10420,"date":"2024-06-06T23:18:01","date_gmt":"2024-06-06T21:18:01","guid":{"rendered":"https:\/\/geopard.tech\/?p=10420"},"modified":"2024-06-17T11:08:53","modified_gmt":"2024-06-17T09:08:53","slug":"visualisierung-der-wirtschaftlichen-auswirkungen-nachhaltiger-landwirtschaft-mithilfe-von-geopard-in-der-prazisionslandwirtschaft","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/geopard.tech\/de\/blog\/visualizing-economic-impacts-of-sustainable-farming-using-geopard-in-precision-agriculture\/","title":{"rendered":"Visualisierung wirtschaftlicher Auswirkungen nachhaltiger Landwirtschaft mit GeoPard in der Pr\u00e4zisionslandwirtschaft"},"content":{"rendered":"<p>Forscher der Bayerischen Landesanstalt f\u00fcr Landwirtschaft (LfL) und von GeoPard Agriculture haben gemeinsam die Wirtschaftlichkeit von Streifenanbausystemen f\u00fcr eine nachhaltige Landwirtschaft untersucht. Ihre Ergebnisse pr\u00e4sentierten sie auf der Veranstaltung \u201cF\u00f6rderung der Biodiversit\u00e4t durch digitale Landwirtschaft\u201d der Universit\u00e4t Hohenheim mit Fokus auf umweltfreundliche Anbaumethoden und deren finanzielle Auswirkungen.<\/p>\n<p>Ihr Projekt \u201cFuture Crop Farming\u201d hatte zum Ziel, neue Anbaumethoden zu erforschen, insbesondere den Streifenanbau. Bei dieser Technik werden verschiedene Nutzpflanzen in Streifen nebeneinander auf demselben Feld angebaut, was den Einsatz von Chemikalien reduzieren und die Artenvielfalt erh\u00f6hen k\u00f6nnte. Die Forscher wollten Wege finden, die Landwirtschaft umweltfreundlicher und gleichzeitig rentabel zu gestalten.<\/p>\n<p>Unter der Leitung von Olivia Spykman und Markus Gandorfer von LfL sowie Victoria Sorokina von GeoPard begann diese Zusammenarbeit im Rahmen des EIT Food Accelerator-Programms. Mit ihrem Wissen in den Bereichen Landwirtschaft, digitale Werkzeuge und Datenanalyse untersuchten sie die \u00f6konomischen Aspekte nachhaltiger Anbaumethoden.<\/p>\n<p>W\u00e4hrend <span style=\"font-weight: 400;\">Im Hinblick auf die Reduzierung synthetischer Betriebsmittel und die Steigerung der Biodiversit\u00e4t stellten sie fest, dass das \u00f6kologische Potenzial des Streifenanbaus gut erforscht ist. Dessen Mechanisierung und Wirtschaftlichkeit, insbesondere beim Einsatz autonomer Ger\u00e4te, bed\u00fcrfen jedoch weiterer Untersuchungen. <\/span><\/p>\n<p>Sie stellten fest, dass die Landwirte hinsichtlich der Praktikabilit\u00e4t, insbesondere im Hinblick auf neue Technologien, unsicher waren. Um dem entgegenzuwirken, sprachen sie mit Landwirten in einem Feldlabor f\u00fcr Streifenanbau, um deren Bedenken zu verstehen und besser mit ihnen zu kommunizieren.<\/p>\n<p>Dar\u00fcber hinaus k\u00f6nnen Landschaftsver\u00e4nderungen Landwirte verunsichern, weshalb eine klare Information im Vorfeld wichtig ist. Digitale Werkzeuge wie Visualisierungen k\u00f6nnen daher die Kommunikation zwischen Landwirten und ihren Gemeinden erleichtern und Akzeptanz und Wertsch\u00e4tzung f\u00fcr \u00f6kologisch vorteilhafte Landschaftsver\u00e4nderungen f\u00f6rdern.<\/p>\n<p>In Neuseeland beispielsweise nutzten Landwirte Virtual-Reality-Brillen, um geeignete Aufforstungsfl\u00e4chen zu visualisieren. Dies unterst\u00fctzte die Betriebsplanung, indem es die Auswirkungen auf die Rentabilit\u00e4t, die Landschafts\u00e4sthetik und die l\u00e4ndlichen Gemeinden veranschaulichte. Solche Visualisierungen k\u00f6nnen das Verst\u00e4ndnis und das Interesse der Landwirte an Landschaftsver\u00e4nderungen steigern, wobei der Erfolg der Umsetzung auch von ihrem Selbstvertrauen abh\u00e4ngt.<\/p>\n<p>In dieser Studie wurde das cloudbasierte Programm GeoPard eingesetzt, um ein Streifenanbausystem aus verschiedenen Perspektiven zu analysieren. Die Gleichungen von GeoPard wurden mit empirischen Daten des Projekts \u201eFuture Crop Farming\u201c parametrisiert. Erste Ergebnisse umfassen Visualisierungen des Herbizid- und Stickstoffeinsatzes sowie des Ertrags; komplexere Berechnungen sind geplant.<\/p>\n<p><img data-recalc-dims=\"1\" fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" data-attachment-id=\"10431\" data-permalink=\"https:\/\/geopard.tech\/de\/blog\/visualizing-economic-impacts-of-sustainable-farming-using-geopard-in-precision-agriculture\/herbicide-application-map-displaying\/\" data-orig-file=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/Herbicide-application-map-displaying.jpg?fit=1075%2C767&amp;ssl=1\" data-orig-size=\"1075,767\" data-comments-opened=\"1\" data-image-title=\"Herbicide application map displaying\" data-image-description=\"\" data-image-caption=\"\" data-large-file=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/Herbicide-application-map-displaying.jpg?fit=1024%2C731&amp;ssl=1\" class=\"alignnone size-full wp-image-10431\" src=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/Herbicide-application-map-displaying.jpg?resize=810%2C578&#038;ssl=1\" alt=\"Herbizidanwendungskarte (Anzeige)\" width=\"810\" height=\"578\" srcset=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/Herbicide-application-map-displaying.jpg?w=1075&amp;ssl=1 1075w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/Herbicide-application-map-displaying.jpg?resize=300%2C214&amp;ssl=1 300w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/Herbicide-application-map-displaying.jpg?resize=1024%2C731&amp;ssl=1 1024w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/Herbicide-application-map-displaying.jpg?resize=768%2C548&amp;ssl=1 768w\" sizes=\"(max-width: 810px) 100vw, 810px\" \/><\/p>\n<p>Dar\u00fcber hinaus integrierte das System verschiedene Datenquellen, darunter:<\/p>\n<ul>\n<li>Ertrags- und Inputdatens\u00e4tze<\/li>\n<li>Preisinformationen f\u00fcr Feldfr\u00fcchte und Pflanzenschutzmittel (vom Nutzer bereitgestellt)<\/li>\n<li>Satellitenbilder (Sentinel-2, Landsat, Planet)<\/li>\n<li>Topografiedaten<\/li>\n<li>Zonenkarten historischer Daten sind in GeoPard verf\u00fcgbar.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Die wichtigsten angewandten Techniken umfassten die r\u00e4umliche Analyse und die effiziente Verarbeitung r\u00e4umlicher Daten mithilfe des NumPy-Frameworks. Die Daten stammten aus .xlsx- und .shp-Dateien. Da die Shapefile jedoch keine spezifischen Informationen zu den einzelnen Streifen enthielt, war die Integration verschiedener Datenformate erforderlich.<\/p>\n<p>GeoPard erm\u00f6glichte die r\u00e4umliche Organisation von Daten, um streifenspezifische Details mit ihren jeweiligen Standorten im Gel\u00e4nde zu verkn\u00fcpfen. Der so entstandene integrierte Datensatz, der die Streifen darstellte, bildete die Grundlage f\u00fcr die deskriptive Versuchsanalyse in GeoPard.<\/p>\n<p>Obwohl die Studie die variable Ausbringung von Betriebsmitteln nicht untersuchte, erm\u00f6glichte die hochaufl\u00f6sende Kartierung von GeoPard (Pixelgr\u00f6\u00dfe: 3 \u00d7 3 Meter) eine detaillierte Visualisierung auf Pixelebene und erh\u00f6hte damit die Komplexit\u00e4t. Diese detaillierte Kartierung ist wertvoll f\u00fcr zuk\u00fcnftige Anwendungen, wie die Kombination mehrerer Ebenen oder die Integration r\u00e4umlich variablerer Informationen, beispielsweise Ertragsprofile, die auf kleinr\u00e4umigen Ertragsdaten basieren, welche im Rahmen des Forschungsprojekts mit Parzellenm\u00e4hdreschern erhoben wurden.<\/p>\n<p><img data-recalc-dims=\"1\" decoding=\"async\" data-attachment-id=\"10432\" data-permalink=\"https:\/\/geopard.tech\/de\/blog\/visualizing-economic-impacts-of-sustainable-farming-using-geopard-in-precision-agriculture\/yield-per-crop-map-in-full-view-and-zoomed-in-to-show-pixel-level-details\/\" data-orig-file=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/Yield-per-crop-map-in-full-view-and-zoomed-in-to-show-pixel-level-details.jpg?fit=1365%2C767&amp;ssl=1\" data-orig-size=\"1365,767\" data-comments-opened=\"1\" data-image-title=\"Yield-per-crop map in full view and zoomed-in to show pixel-level details\" data-image-description=\"\" data-image-caption=\"\" data-large-file=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/Yield-per-crop-map-in-full-view-and-zoomed-in-to-show-pixel-level-details.jpg?fit=1024%2C575&amp;ssl=1\" class=\"alignnone size-full wp-image-10432\" src=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/Yield-per-crop-map-in-full-view-and-zoomed-in-to-show-pixel-level-details.jpg?resize=810%2C455&#038;ssl=1\" alt=\"Ertragskarte pro Kulturpflanze in Gesamtansicht und vergr\u00f6\u00dfert, um Details auf Pixelebene anzuzeigen\" width=\"810\" height=\"455\" srcset=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/Yield-per-crop-map-in-full-view-and-zoomed-in-to-show-pixel-level-details.jpg?w=1365&amp;ssl=1 1365w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/Yield-per-crop-map-in-full-view-and-zoomed-in-to-show-pixel-level-details.jpg?resize=300%2C169&amp;ssl=1 300w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/Yield-per-crop-map-in-full-view-and-zoomed-in-to-show-pixel-level-details.jpg?resize=1024%2C575&amp;ssl=1 1024w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/Yield-per-crop-map-in-full-view-and-zoomed-in-to-show-pixel-level-details.jpg?resize=768%2C432&amp;ssl=1 768w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/Yield-per-crop-map-in-full-view-and-zoomed-in-to-show-pixel-level-details.jpg?resize=1200%2C674&amp;ssl=1 1200w\" sizes=\"(max-width: 810px) 100vw, 810px\" \/><\/p>\n<p>Forscher haben zudem herausgefunden, dass GeoPard zwar bisher haupts\u00e4chlich beschreibende Funktionen erf\u00fcllte, aber Potenzial f\u00fcr komplexere Visualisierungen bietet. Beispielsweise k\u00f6nnten Ertragsdaten und Preisinformationen auf Streifenebene dazu beitragen, Gewinnkarten zu erstellen, die Randeffekte zwischen benachbarten Anbaustreifen aufzeigen.<\/p>\n<p>Dar\u00fcber hinaus k\u00f6nnten arbeits\u00f6konomische Daten die Auswirkungen einer Reduzierung von Skaleneffekten zur F\u00f6rderung der Biodiversit\u00e4t aufzeigen. Solche Daten k\u00f6nnen die Szenariomodellierung unterst\u00fctzen und die Untersuchung verschiedener Fruchtfolgen, Streifenbreiten und Mechanisierungsarten erm\u00f6glichen, wobei der Fokus auf feldspezifischen Ergebnissen liegt, um das landwirtschaftliche Management und die Entscheidungsfindung zu verbessern.<\/p>\n<p>Das System k\u00f6nnte daher als digitaler Zwilling fungieren und Daten in Echtzeit von Feldmaschinen und Sensoren an GeoPard \u00fcbertragen \u2013 eine F\u00e4higkeit, die mit einigen kommerziellen Technologien und Satellitendaten bereits realisierbar ist. Die Bedenken der Landwirte hinsichtlich der Technologiekompatibilit\u00e4t unterstreichen jedoch die Notwendigkeit, zus\u00e4tzliche Datenquellen f\u00fcr eine breitere Anwendbarkeit zu integrieren.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Forscher der Bayerischen Landesanstalt f\u00fcr Landwirtschaft (LfL) und von GeoPard Agriculture haben sich zusammengetan, um die Wirtschaftlichkeit von Streifenanbausystemen f\u00fcr eine nachhaltige Landwirtschaft zu untersuchen. 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