Stickstoffdüngung
WeRaNIQ optimiert die Stickstoffdüngung durch die Integration einzelbetrieblicher, heterogener Datenquellen in einer interoperablen Open-Source Plattform.
Minimierung der Nitratauswaschung & Lachgasemissionen
Einhaltung gesetzlicher Richtlinien
Weniger Überfahrten – CO₂, Diesel & Kosten einsparen
Variabler N-Bedarf durch inhomogene Böden & ungleichmäßiges Wachstum
Das Ziel des Projekts ist die Entwicklung einer innovativen Interoperabilitätslösung, welche die Wertschöpfungskette der Land- und Ernährungswirtschaft optimiert.
Die Integration einzelbetrieblicher, heterogener Datenquellen in einer interoperablen Open-Source Software, ermöglicht die Optimierung der Stickstoffdüngung.
Das benutzerfreundliche und übersichtliche Dashboard von WeRaNIQ versorgt Landwirte mit Handlungsempfehlungen in Form von Stickstoff-Applikationskarten.
Zwei Anwendungsfälle im Fokus
Winterweizen
Winterraps
Die Open-Source Software WeRaNIQ gibt Anwendern verständliche Handlungsempfehlungen in Form von direkt umsetzbaren Stickstoff-Applikationskarten, indem automatisiert eine zentrale Datensammlung und -verarbeitung erfolgt. Mit Hilfe der Stickstoff-Applikationskarten kann die richtige Menge Stickstoff-Dünger an den richtigen Teilflächen automatisiert ausgebracht werden.
Die Open-Source Software WeRaNIQ gibt Anwendern verständliche Handlungsempfehlungen in Form von direkt umsetzbaren Stickstoff-Applikationskarten, indem automatisiert eine zentrale Datensammlung und -verarbeitung erfolgt. Mit Hilfe der Stickstoff-Applikationskarten kann die richtige Menge Stickstoff-Dünger an den richtigen Teilflächen automatisiert ausgebracht werden.
Das Verbundprojekt WeRaNIQ adressiert zunächst beispielhaft den Bereich der Entscheidungsunterstützung in der Stickstoffdüngung.
Verschiedene am Markt frei verfügbare Sensoren zur Erfassung der Bodenfeuchte und meteorologischer Parameter werden in der Praxis erprobt. Darüber hinaus kommt ein Unmanned Aircraft-System (UAS) zum Einsatz, um weitere Bodendaten – beispielsweise mithilfe von Multispektralkameras – zu erfassen. Hierfür wird ein benutzerfreundlicher Workflow entwickelt, der eine einfache und schnelle Integration dieser Daten in den WeRaNIQ-Hub ermöglicht.
WeRaNIQ erforscht neue Ansätze zur Modellierung des Pflanzenwachstums und des Bodenwasserhaushalts, um den Düngebedarf teilflächenspezifisch zu optimieren. Sämtliche Daten – etwa von Sensoren, UAS-Befliegungen und weiteren Quellen – fließen zentral in den WeRaNIQ-Hub ein. Dieser verarbeitet die Daten und stellt sie übersichtlich auf dem WeRaNIQ-Dashboard dar. Ebenfalls werden ökologische und ökonomische Effekte der umgesetzten Maßnahmen visualisiert, wie z. B. Ertragsmengen oder die Treibhausgasbilanz. Über interoperable Schnittstellen können die aufbereiteten Daten problemlos in externe Systeme überführt und weiterverwendet werden.
Die Open-Source Software WeRaNIQ gibt Anwendern verständliche Handlungsempfehlungen in Form von direkt umsetzbaren Stickstoff-Applikationskarten, indem automatisiert eine zentrale Datensammlung und -verarbeitung erfolgt. Mit Hilfe der Stickstoff-Applikationskarten kann die richtige Menge Stickstoff-Dünger an den richtigen Teilflächen automatisiert ausgebracht werden.
Das Verbundprojekt WeRaNIQ adressiert zunächst beispielhaft den Bereich der Entscheidungsunterstützung in der Stickstoffdüngung.
Verschiedene am Markt frei verfügbare Sensoren zur Erfassung der Bodenfeuchte und meteorologischer Parameter werden in der Praxis erprobt. Darüber hinaus kommt ein Unmanned Aircraft-System (UAS) zum Einsatz, um weitere Bodendaten – beispielsweise mithilfe von Multispektralkameras – zu erfassen. Hierfür wird ein benutzerfreundlicher Workflow entwickelt, der eine einfache und schnelle Integration dieser Daten in den WeRaNIQ-Hub ermöglicht.
WeRaNIQ erforscht neue Ansätze zur Modellierung des Pflanzenwachstums und des Bodenwasserhaushalts, um den Düngebedarf teilflächenspezifisch zu optimieren. Sämtliche Daten – etwa von Sensoren, UAS-Befliegungen und weiteren Quellen – fließen zentral in den WeRaNIQ-Hub ein. Dieser verarbeitet die Daten und stellt sie übersichtlich auf dem WeRaNIQ-Dashboard dar. Ebenfalls werden ökologische und ökonomische Effekte der umgesetzten Maßnahmen visualisiert, wie z. B. Ertragsmengen oder die Treibhausgasbilanz. Über interoperable Schnittstellen können die aufbereiteten Daten problemlos in externe Systeme überführt und weiterverwendet werden.
Das Verbundprojekt WeRaNIQ adressiert zunächst beispielhaft den Bereich der Entscheidungsunterstützung in der Stickstoffdüngung.
Verschiedene am Markt frei verfügbare Sensoren zur Erfassung der Bodenfeuchte und meteorologischer Parameter werden in der Praxis erprobt. Darüber hinaus kommt ein Unmanned Aircraft-System (UAS) zum Einsatz, um weitere Bodendaten – beispielsweise mithilfe von Multispektralkameras – zu erfassen. Hierfür wird ein benutzerfreundlicher Workflow entwickelt, der eine einfache und schnelle Integration dieser Daten in den WeRaNIQ-Hub ermöglicht.
WeRaNIQ erforscht neue Ansätze zur Modellierung des Pflanzenwachstums und des Bodenwasserhaushalts, um den Düngebedarf teilflächenspezifisch zu optimieren. Sämtliche Daten – etwa von Sensoren, UAS-Befliegungen und weiteren Quellen – fließen zentral in den WeRaNIQ-Hub ein. Dieser verarbeitet die Daten und stellt sie übersichtlich auf dem WeRaNIQ-Dashboard dar. Ebenfalls werden ökologische und ökonomische Effekte der umgesetzten Maßnahmen visualisiert, wie z. B. Ertragsmengen oder die Treibhausgasbilanz. Über interoperable Schnittstellen können die aufbereiteten Daten problemlos in externe Systeme überführt und weiterverwendet werden.
Gegenstand des Vorhabens ist die Erforschung einer innovativen Interoperabilitäts-Lösung für die Stickstoffdüngeoptimierung als Beispiel einer landwirtschaftlichen Wertschöpfungskette.
Der WeRaNIQ-Hub führt die Daten von marktüblichen Sensoren für z. B. Bodenfeuchte, Witterung oder Bestandsparameter mit den Daten aus bestehenden Datenquellen zusammen und bereitet diese intelligent auf. Als bestehende Datenquellen können z. B. der DWD, das John Deere Operations Center oder myfarm24 sowie Sentinel- und UAV-Daten dienen. Alle Informationen werden über das anwenderfreundliche WeRaNIQ-Dashboard in aggregierter Form dargestellt.
Die wissenschaftlichen Arbeitsziele fokussieren sich auf die Optimierung pflanzenbaulicher Modellierung durch die Verbesserung des Workflows – von der Datenintegration aus verschiedenen Quellen bis hin zur Modellanwendung. Zentrale Aspekte sind die Erprobung moderner, kostengünstiger Sensorik in der Praxis, die Anpassung bestehender Algorithmen zur Stickstoff (N)-Düngung in Winterraps und Winterweizen an aktuelle Datenströme sowie die Weiterentwicklung eines prozessbasierten Modells für die teilflächenspezifische N-Düngung. Ergänzend wird eine Toolbox zur Bewertung ökologischer und ökonomischer Effekte von Düngeanpassungen entwickelt.
Beim ersten Vernetzungstreffen am 26. und 27. März tauschten sich die Experten von elf Forschungsprojekten über digitale Lösungen für die Landwirtschaft aus. Eine thematische Vernetzung in Arbeitsgruppen soll den zukünftigen Wissensaustausch erleichtern. Weitere Infos zum Vernetzungstreffen gibt es hier.
Wir freuen uns, ab heute mit unserem Forschungsprojekt starten zu dürfen! Herzlichen Dank an das Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft sowie den Projektträger, die Bundesanstalt für Landwirtschaft und Ernährung, für die Förderung sowie den bisherigen Support im Antragsverfahren.
Ab sofort finden Sie hier die aktuellen News zum Projekt. Sie wollen sofort mehr wissen? Kontaktieren Sie uns gerne unter bukowiecki@pflanzenbau.uni-kiel.de (CAU Kiel) bzw. kontakt@wille-engineering.com (Wille Engineering).
Das Projekt WeRaNIQ startet am 1. November 2024. Wir freuen uns darauf, Sie an dieser Stelle über den aktuellen Fortschritt des Projekts zu informieren.
