Revolutionäre Software zur Simulation von Pflanzenwachstum: Zukunft der Landwirtschaft in Bonn

Revolution in der Landwirtschaft: Virtuelle Simulationen für optimales Pflanzenwachstum

In einer wegweisenden Entwicklung haben Forscher an der Universität Bonn ein Softwaretool entwickelt, das mithilfe von Drohnenfotos das zukünftige Wachstum von Ackerpflanzen simulieren kann. Dieser technologische Fortschritt ermöglicht es Landwirten, präzise Ertragsprognosen zu erstellen und wichtige Entscheidungen zur Optimierung ihrer Anbauprozesse zu treffen. Die innovative Software basiert auf einem lernfähigen Algorithmus, der Tausende von Feldexperiment-Fotos analysiert hat und nun in der Lage ist, anhand eines einzigen Ausgangsbildes die künftige Entwicklung von Pflanzen vorherzusagen.

Durch die Visualisierung verschiedener Kulturparameter wie Blattfläche oder Ertrag können Landwirte potenzielle Szenarien virtuell durchspielen und beispielsweise Auswirkungen von unterschiedlichen Düngemitteln oder Pflanzenschutzmitteln auf den Ernteertrag abschätzen. Diese innovative Technologie markiert einen bedeutenden Schritt in Richtung einer nachhaltigen und effizienten Landwirtschaft, ohne Kompromisse bei der Ernteertragseinbußen eingehen zu müssen.

Ein Schlüsselelement dieses Softwaretools ist die Fähigkeit, Pflanzenmischungen zu analysieren. Die Aussaat verschiedener Pflanzenarten auf demselben Feld, auch bekannt als Mischkultur, bietet zahlreiche Vorteile wie die Reduzierung von Konkurrenz zwischen den Pflanzen und eine effizientere Nutzung von Ressourcen wie Stickstoff. Durch die Integration von Machine-Learning-Algorithmen in die Untersuchung von Mischkulturen können genauere Empfehlungen zur optimalen Kombination und Anbauverhältnissen verschiedener Pflanzenarten abgeleitet werden.

Es ist bemerkenswert, dass die Simulation des Pflanzenwachstums auf bildbasierter und prozessbasierter Grundlage eine relativ neue Entwicklung in der Landwirtschaft darstellt. Im Gegensatz zu traditionellen prozessbasierten Modellen, die auf einem grundlegenden Verständnis von Nährstoff- und Umweltbedingungen beruhen, verwendet diese Software ausschließlich Erfahrungswerte aus Trainingsbildern für ihre Prognosen.

Die Kombination von bild- und prozessbasierten Ansätzen verspricht eine erhebliche Verbesserung der Vorhersagequalität. Durch die intensive Forschung an der Universität Bonn und in Zusammenarbeit mit dem Forschungszentrum Jülich wurde das Softwaretool entwickelt und durch die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) im Rahmen der deutschen Exzellenzstrategie gefördert. Diese wegweisende Technologie markiert einen wichtigen Meilenstein auf dem Weg zu einer effizienten und nachhaltigen Landwirtschaft.