SuNinLand

Das Innovationsnetzwerk „SuNinLand – Sensoren und Netzwerke in der Landwirtschaft“ leistet einen Beitrag zur Digitalisierung der Landwirtschaft mit innovativen und anwendergetriebenen Technologieentwicklungen.

Entlang folgender Themen wird das Netzwerk entwickelt:

		Landmaschinen: Plattformunabhängige Sensorik. Beispiele: Sensoren zur Positionsbestimmung von Fahrzeugen, Sensorik zur Zustandsüberwachung von Landmaschinen (Beschleunigungssensoren, Dreh­raten­sensoren etc.), digitale Lösungen für die Ernteüberwachung und Verarbeitung.
		Pflanzen: Einzelpflanzendetektion und zerstörungsfreie Pflanzen-phänotypisierung. Beispiele: Ernährungsstatus von Pflanzen, Krankheits- und Schädlingsbefall und Qualität der erntereifen Produkte (Biomasse, Chlorophyllgehalt), Inhaltsstoffe von Körnerfrüchten und Leguminosen (Protein, Öl), Trockenmassebestimmung, Rohprotein Futter.
		Boden: Zustandserfassung des Bodens. Beispiele: Sensoren für Bodenfeuchte, Nährstoffhaushalt, Leitfähigkeit, pH-Wert, Schädlingsbefall, organische Substanz etc.
		Daten: Sensornetzwerke für Decision Support Systeme und Datenmanagement. Beispiele: Reduktion der Datenmenge, Vorverarbeitung auf dem Sensor, echtzeitfähige Datenerfassung und -analyse (taktiles Internet), Daten-Auswertealgorithmen, die künstliche Intelligenz nutzen.
		Ihre Themen: Welche Entwicklungen werden in Ihrem Unternehmen vorangetrieben?

Zielstellung und konkreter Entwicklungsbedarf

Die Zielstellung des Netzwerkes besteht darin, Methoden, Verfahren, Techniken und beispielgebende Anwendungen zu erforschen und zu entwickeln, um mit Hilfe heterogener Sensoriksysteme Daten über den Zustand von Pflanzen, Boden und Maschinen im Kontext einer digitalen Landwirtschaft zu erfassen, diese mit geeigneten Datenverarbeitungsverfahren aufzubereiten und Anwendern zur Verfügung zu stellen.

Im Netzwerk sollen verschiedene technische und technologische Teilziele erarbeitet und anhand von konkreten Anwendungsfällen erprobt werden. Die hierfür notwendigen FuE-Tätigkeiten adressieren u.a. folgende konkrete Entwicklungsbedarfe:

• Modularer Aufbau: Ermöglichung anwendungsübergreifend einsetzbarer Technologie- und Verfahrensbausteine durch modularen Aufbau und standardbasierte Schnittstellen zu gängigen Farm-Managementsystemen und landwirtschaftlichen Geräten und Maschinen
• Hoher Automatisierungsgrad: Ermöglichung von großflächigen Anwendungen durch automatisierte Datenverarbeitung sowie automatisierte und selbstlernende Analyse der erhobenen Daten (mittels Machine Learning und Deep Learning)
• Datenintegrität: Sicherstellung der Integrität und Sicherheit der erfassten Daten , u.a. um eine breite Akzeptanz bei Landwirten zu schaffen und bestehende Skepsis und Vorurteile zu überwinden.
• Nachvollziehbarkeit: Unterstützung von Fachexperten bei der Bewertung der erhobenen Daten und zur Ableitung von Handlungsempfehlungen für die Landwirte
• Kosteneffizienz: Vor dem Hintergrund der explodierenden Kosten und Einkaufspreise auf immer neuen Allzeithochs, erwarten immer mehr Analysten und Ökonomen deutlich schrumpfende Gewinne für die Landwirte im Jahr 2023. Die im Netzwerk zu entwickelten Lösungen können deshalb nur dann erfolgreich am Markt sein, wenn sie kosteneffizient sind.
• Langzeitstabiliät und Robustheit: Entwicklung von wartungsfrei und autonom arbeitenden Systemen, die gleichzeitig eine hohe Ausfallsicherheit bei den vorherrschenden extremen Umweltbedingungen garantieren
• Adaption auch für kleinere Märkte: Die zu entwickelnden Technologie- und Verfahrensbausteine sollen derart konzipiert werden, dass Sie den Partnern auch einen Zugang zu randständigen Märkten (blue green infrastructure: strategische Raumplanung für naturnahe Flächen mit unterschiedlicher naturräumlicher Ausstattung in Städten) ermöglichen.