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​​​​​​DAKIS

 

Roboter im Mohnfeld
Roboter im Mohnfeld, © Katarzyna Pe / Unsplash

Ziel dieses Projekts ist die Entwicklung eines komplexen digitalen Wissens- und Informationssystems für die Landwirtschaft. Unsere Vision von Agrarsystemen der Zukunft ist, dass räumlich sowie funktional diversifizierte Produktionssysteme in der Lage sind, widersprüchliche Ziele der Landnutzung zu harmonisieren. Das Digital Agricultural Knowledge and Information System (DAKIS) (bitte mit Link untersetzen https://adz-dakis.com/) 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 ist eines von acht Konsortien der BMBF Fördermaßnahme „Agrarsysteme der Zukunft“.​

DAKIS ist innovativ, weil es die fortschreitende Digitalisierung nutzt, um Ökosystemleistungen (ÖSL) und Biodiversität in moderne Planungsprozesse, Produktion und Vermarktung zu integrieren. DAKIS 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.

In je einer Testregion in Brandenburg und Bayern werden die natürlichen Potenziale und gesellschaftlichen Bedarfe an ÖSL und Biodiversität analysiert. Sensoren und Modelle werden entwickelt, die eine Erfassung und Simulation von ÖSL in Echtzeit ermöglichen. Die Ergebnisse werden in einem Softwaresystem integriert. Parallel werden auf den Forschungsflächen in Brandenburg auf kleinräumige Heterogenität, ÖSL und Biodiversität abgestimmte Anbausysteme entwickelt und in den Testregionen implementiert. Alle Aktivitäten werden von Foresightstudien, Nachhaltigkeits- und Rechtsbewertungen begleitet. Regionale Projektbeiräte werden in den beiden Testregionen etabliert, welche das DAKIS aktiv mit- und weiterentwickeln werden.

Verbindung zwischen DAKIS und patchCROP:

  • Analyse der Heterogenität auf Feld Ebene durch innovative statistische Ansätze und Entwicklung standortspezifischer Fruchtfolgen
  • Entwicklung des Konzepts der Diversifizierung der Landnutzung in Raum und Zeit
  • Verwendung der erhaltenen und gemessenen Felddaten zum Testen und Verbessern des Tools zur Entscheidungsunterstützung von DAKIS

 

Bisherige patchCROP relevante Projektergebnisse – und Leistungen:

Donat, M., Geistert, J., Grahmann, K., Bloch, R., Bellingrath-Kimura, S. 2022: Patch cropping- a new methodological approach to determine new field arr​​angements that increase the multifunctionality of agricultural landscapes. Computers and Electronics in Agriculture, Vol. 197.
DOI Logo   www.sciencedirect.com

 

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