Image d'un drone survolant un champs agricole.

Optimierte Stickstoffdüngung

Landwirtinnen und Landwirte dabei unterstützen, ihre Stickstoffdüngung mithilfe von Daten optimal anzupassen – für eine nachhaltigere Landwirtschaft.

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Image d'un drone survolant un champs agricole.

„Die Teilnahme an den systemischen Projekten hat es uns ermöglicht, Praxisversuche durchzuführen und eine neue innovative Technologie zu entwickeln.“

Aurélie Moulin-Moix, Grangeneuve
  • Kontext und Herausforderungen
    Kontext

    Die Stickstoffdüngung ist entscheidend, um landwirtschaftliche Erträge zu sichern, hat jedoch erhebliche Auswirkungen auf die Umwelt, insbesondere auf die Biodiversität und die Wasserqualität.

    Die heute verfügbaren Methoden zur Anpassung der Stickstoffdüngung werden nur wenig genutzt, da sie häufig komplex, kostspielig oder für Landwirtinnen und Landwirte nur schwer zugänglich sind.

    Die Herausforderung besteht darin, eine einfache, zuverlässige und leicht zugängliche Lösung bereitzustellen, mit der sich die Düngergaben auf der Ebene jeder einzelnen Parzelle optimieren lassen.

  • Ziele und Auswirkungen
    Ziele und Auswirkungen

    Das Projekt verfolgt das Ziel, ein Werkzeug zu entwickeln, das den Stickstoffbedarf von Kulturen präzise berechnet. Grundlage dafür sind Felddaten, Bodenanalysen sowie Technologien wie Drohnenaufnahmen.

    Dadurch kann die Effizienz der Stickstoffdüngung verbessert, der Einsatz von Betriebsmitteln und deren Umweltauswirkungen reduziert sowie gleichzeitig ein hohes Ertragsniveau aufrechterhalten werden.

  • Erwartete Ergebnisse
    Ergebnisse

    Auf mehreren Landwirtschaftsbetrieben wurden Versuche durchgeführt, um verschiedene Düngungsstrategien zu testen und Daten aus neuen Technologien in die Auswertung einzubeziehen.

    Die Ergebnisse zeigen, dass sich die Stickstoffgaben deutlich reduzieren lassen, ohne Ertragseinbussen in Kauf nehmen zu müssen, und dass gleichzeitig die Effizienz der Düngung verbessert werden kann.

    Diese Arbeiten ebnen den Weg für die Entwicklung datenbasierter Entscheidungsunterstützungssysteme für eine nachhaltigere Landwirtschaft.

Projektbeteiligte

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