AISAAC: KI-basierte Nachhaltigkeitsbewertung von Ackerland
LAUFZEIT:
04/2025
—
03/2027
Projektlaufzeit gesamt:
2 Jahre
Foto: iStock
Das Projekt
Ziel von AISAAC ist die Entwicklung eines KI-basierten Monitoringsystems, das die Nachhaltigkeit landwirtschaftlicher Flächen kleinräumig bewertet. Damit sollen unproduktive Teilflächen identifiziert, Renaturierungsmaßnahmen unterstützt und der Ressourceneinsatz in der Landwirtschaft optimiert werden. Ein Prototyp des Monitoringsystems wird auf einem Referenzfeld des Projektpartners Weinland Agrar erprobt.
Unsere Tätigkeiten im Projekt
Fokus von POLICIES im Projekt AISAAC ist die Entwicklung von erklärbaren KI-Modellen (Explainable AI, XAI). Diese sollen Zusammenhänge zwischen Bodenqualität, Wetterdaten, Ressourceneinsatz und Ernteerträgen sichtbar machen – und daraus Ertragspotenziale einzelner Flächenabschnitte prognostizieren. Neben historischen Erntedaten fließen auch hochaufgelöste Satellitenbilder (PlanetScope und Sentinel-2) sowie Feuchtesensordaten in die Modelle ein. Damit lassen sich präzise Karten erstellen, die Entscheidungen in Bezug auf Bewirtschaftung und Renaturierung unterstützen.
Forschungsgruppen
Downloads
Auftraggeber
FFG
Projektpartner
JR DIGITAL
Forschung Burgenland GmbH
WEINLAND AGRAR GMBH
Dipl.-Ing. Georg Brunnhofer AGRAR-ZT
Maschinenring Agrar Concept GmbH
Details zum Projekt
Um den steigenden Nahrungsmittelbedarf einer wachsenden Weltbevölkerung zu decken und gleichzeitig die Umwelt zu schützen, ist es entscheidend, die Felderträge durch innovative landwirtschaftliche Praktiken zu optimieren und einen effizienten Ressourceneinsatz sicherzustellen.
Der für eine hochproduktive Landwirtschaft benötigte Ressourcenaufwand hängt nicht nur von den angebauten Pflanzen ab, sondern auch von Faktoren wie der Bodenfruchtbarkeit, Gelände, Wetter oder Schädlingsbefall. Obwohl Precision Farming und teilflächenspezifische Bewirtschaftung darauf abzielen, den Ressourceneinsatz zu optimieren, können kleine Gebiete innerhalb der Felder weiterhin niedrige Erträge aufweisen. Um den Naturschutz und die Biodiversität effektiv zu fördern und gleichzeitig die Effizienz und Resilienz der landwirtschaftlichen Produktion sicherzustellen, müssen diese Flächen identifiziert und für Renaturierungsmaßnahmen im Sinne der EU-Verordnung zur Wiederherstellung der Natur vorgesehen werden.
Im Projekt AISAAC wird deshalb ein Monitoring-Ansatz zur systematischen, kleinräumigen Bewertung der Nachhaltigkeit landwirtschaftlicher Flächen entwickelt. In diese Bewertung sollen Ressourceneinsatz und Ernteerträge einfließen.
Der Fokus des Projekts liegt daher in der Erforschung KI-basierter Methoden zur Vorhersage der Ernteerträge von teilflächenspezifisch bewirtschafteten landwirtschaftlichen Flächen. Durch die Identifikation potenzieller Renaturierungsflächen unterstützt das Projekt eine verantwortungsvolle Landbewirtschaftung und die Förderung der Biodiversität.
