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Verbundprojekt: Dynamische Agrarwetterindikatoren zur Extremwetterprognose in der Landwirtschaft mit Methoden der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens (KI/ML) - Teilprojekt A (DynAWI)
Projekt
Förderkennzeichen: 28DK118A20
Laufzeit: 05.07.2021
- 04.07.2024
Fördersumme: 285.066 Euro
Forschungszweck: Angewandte Forschung
Stichworte: Künstliche Intelligenz, Ackerbau, Datenmanagement, Klima (Klimarelevanz / Klimaschutz /Klimawandel), Boden (Bodenschutz, Bodenfruchtbarkeit, Bodenbearbeitung, Bodengesundheit), Fernerkundung, Prognose
Der BMEL-Ackerbaustrategie 2035 zufolge steht die Landwirtschaft in Deutschland vor der Herausforderung, sich an ein in Folge des Klimawandels verändertes Auftreten von Extremwettersituationen (z.B. Trockenheit, Dürre, Spätfrost, Starkregen, Hagel) anpassen zu müssen. Das Projektvorhaben Dynamische Agrar-Wetterindikatoren (AWI) zur Extremwetterprognose in der Landwirtschaft (DynAWI) verfolgt das Ziel, eine Prozesskette zur Geodatenintegration und -analyse durch die Kopplung von skalierbaren Geodateninfrastrukturen mit Methoden der künstlichen Intelligenz bzw. des Maschinellen Lernens (KI/ML) zu entwickeln. Das Projektvorhaben wird am Beispiel der Extremwettersituationen Dürre/Trockenheit, Spätfrost und Bodenerosion durch Wasser umgesetzt.
Abschnittsübersicht
Fachgebiete
- Pflanzenbau
Rahmenprogramm
Förderprogramm
Ausführende Einrichtung
Julius Kühn-Institut, Bundesforschungsinstitut für Kulturpflanzen (JKI)
Zugehörige Projekte: DynAWI
- Verbundprojekt: Dynamische Agrarwetterindikatoren zur Extremwetterprognose in der Landwirtschaft mit Methoden der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens (KI/ML) - Teilprojekt B
- Verbundprojekt: Dynamische Agrarwetterindikatoren zur Extremwetterprognose in der Landwirtschaft mit Methoden der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens (KI/ML) - Teilprojekt C
- Verbundprojekt: Dynamische Agrarwetterindikatoren zur Extremwetterprognose in der Landwirtschaft mit Methoden der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens (KI/ML) - Teilprojekt D
- Verbundprojekt: Dynamische Agrarwetterindikatoren zur Extremwetterprognose in der Landwirtschaft mit Methoden der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens (KI/ML) - Teilprojekt E
