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Coordinating institute

Projects

Title:Agrarsysteme der Zukunft: DAKIS - Digitales Wissens- und Informationssystem für die Landwirtschaft, Teilprojekt H
Start:01.04.2019
End:31.03.2024
Coordinating institute:Leibniz-Zentrum für Agrarlandschaftsforschung e.V. (ZALF), Müncheberg
Coordinator:Sonoko Dorothea Bellingrath-Kimura
ATB contact:Cornelia Weltzien
Funding:Projektträger Jülich (PtJ) / Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) , Jülich/Berlin
Grant agreement number:03180729H
Funding framework:Agrarsysteme für die Zukunft
Partner:Europa-Universität Viadrina, Frankfurt/Oder; Forschungszentrum Jülich GmbH, Jülich; Forschungszentrum Karlsruhe GmbH der Helmholtz-Gemeinschaft, Karlsruhe; Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V., München; Hochschule für Nachhaltige Entwicklung Eberswalde, Eberswalde; IHP GmbH - Innovations for High Performance Microelectronics/ Leibniz-Institut für innovative Mikroelektronik, Frankfurt/Oder; Universität Osnabrück, Osnabrück
  
Part of research program:Precision farming in crop and livestock production
Abstract:Die Vision, die DAKIS (Digital Agricultural Knowledge and Information System) zugrunde liegt, ist, dass räumlich sowie funktional diversifizierte Produktionssysteme in der Lage sind, widersprüchliche Ziele der Landnutzung zu harmonisieren. Das Projekt realisiert diese Vision durch automatisierte, kleinskalige Produktionssysteme, die landschaftsspezifisch auf die Bedürfnisse der Gesellschaft zugeschnitten sind. Dies wird ermöglicht durch die Nutzung neuer, innovativer Informations- und Management-Methoden. DAKIS nutzt die fortschreitende Digitalisierung, um Ökosystemleistungen (ÖSL) und Biodiversität in moderne Planungsprozesse, Produktion und Vermarktung zu integrieren. Das Projekt ermöglicht eine neue ressourceneffiziente Arbeitsorganisation, liefert dem Landwirt Informationen und Entscheidungshilfen und fördert dabei Kooperationen von Landwirten durch eine digitale Plattform und vernetzte Roboter. Die Analyse der standortspezifischen Eigenschaften verändert die Agrarlandschaft, u.a. durch "Insel- bzw. Patch-Anbau". Neue konzentrische Nutzungstypgradienten werden um den urbanen Kern gezogen. Das DAKIS macht die ökologischen Leistungen der Agrarsysteme sichtbarer und führt zu einer selbstverständlichen Honorierung von ÖSL und Biodiversität.
Das ATB entwickelt für DAKIS technische Prinzipien zur Erfassung und Umsetzung der multikriteriellen Optimierung in landwirtschaftlichen Produktionsverfahren. Anhand der Anforderungen wird exemplarische Beispieltechnik ausgewählt, auf den Forschungsflächen getestet und in den Testregionen implementiert. Sensoren werden genutzt, um bewirtschaftungsrelevante Biodiversitätsparameter zu erfassen um darauf aufbauend die Steuerung für autonome, operative Maßnahmen zu Bodenbearbeitung und Weiderobotik zu entwickeln.
Abstract:The vision underlying DAKIS (Digital Agricultural Knowledge and Information System) is that spatially and functionally diversified production systems are able to harmonize contradictory land use goals. The project realizes this vision through automated, small-scale production systems that are tailored to the needs of society in a landscape-specific way. This is made possible by the use of new, innovative information and management methods.
DAKIS uses the advancing digitization to integrate ecosystem services (ÖSL) and biodiversity into modern planning processes, production and marketing. The project enables a new resource-efficient work organization, provides the farmer with information and decision-making tools, and encourages farmers' cooperation through a digital platform and networked robots. The analysis of site-specific characteristics changes the agricultural landscape, e.g. through "island or patch cultivation". New concentric usage type gradients are being drawn around the urban core. The DAKIS makes the ecological services of the agricultural systems more visible and leads to a self-evident reward for eco system services and biodiversity.
The ATB develops technical principles for recording and implementing multi-criteria optimization in agricultural production processes. Based on the requirements, exemplary sample technology is selected, tested on the research areas and implemented in the test regions. Sensors are used to record management-relevant biodiversity parameters in order to develop the control for autonomous, operational measures for soil cultivation and grazing robotics.
 

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