Challenge Project

Drop Advisor #7

⛶  Fullscreen ↓  Download

Interaktives Prototyp Umsetzungsdokument ▶ Video

Ausgangslage

Der Kanton Aargau zählt zu den Top-5-Agrarkantonen der Schweiz. Der Aargauer Landwirtschaft stehen jährlich ausreichende Niederschlagsmengen zur Verfügung. Trotzdem sind wichtige Anbaugebiete seit dem Jahr 2003 immer wieder von Trockenheit betroffen. Die Kombination aus höheren Temperaturen, häufigeren Hitzetagen und geringeren Niederschlagsmengen im Sommer führt zu häufigeren und längeren Trockenphasen. Mit diesen klimatischen Veränderungen sind Konsequenzen für die Landwirtschaft verbunden. Durch den Anstieg der mittleren Temperatur verlängert sich die Vegetationsperiode. Gleichzeitig nimmt die Verdunstung zu. Gerade an Hitzetagen erhöht sich die Verdunstung stark, wodurch der Bewässerungsbedarf steigt. Zudem treten Niedrigwasserereignisse häufiger und ausgeprägter auf, was die Wasserentnahmen aus Oberflächengewässer bereits heute einschränkt.

In Abhängigkeit der Witterung muss von April bis September insbesondere bei Obst, Beeren, Gemüse und Kartoffeln vermehrt bewässert werden um die vom Handel geforderte Produktequalität zu erreichen. Für den Landwirt bedeutet die Ausbringung von Wasser Ertrags- und Qualitätssicherung. Diese ist aber gleichzeitig mit hohen Kosten für Arbeit, Infrastruktur und Wasser verbunden. Häufig wird aufgrund langjähriger Berufserfahrung bewässert. Auch Sensortechnik ist verfügbar. Diese ist jedoch komplex, teuer und benötigt Unterhalt. Zudem sind aufgrund der heterogenen Böden viele Sensoren notwendig.

Idee/Lösungsvorschlag:

Wünschenswert wäre eine Applikation, welche bereits verfügbare Daten von unterschiedlichen Quellen (Messstationen und Satelliten) zusammenführt und dem Landwirt eine Art Frühwarnsystem zur Trockenstresserkennung für seine Kulturen resp. für seine Parzellen bieten könnte. Dies als Entscheidungshilfe für einen möglichen optimalen Bewässerungszeitpunkt.

Weitere Infos/Daten:

Datenquellen:

  • Sonden
  • Satelliten
  • Landwirt (Erfahrung, Bewässerung)
  • Meteo
  • Bodendaten
  • Parzellendaten
  • Pflanzenbauliche Daten

Ziel: smarte, wirtschaftliche Bewässerung ohne Trinkwasserverschwendung


04.09.2020 12:35


04.09.2020 14:45 Das Thema ist smarte Bewasserung, wir eintwickeln ein Tool für den Bauer. Wir haben rescherchiert und ein Canvas zusammengestellt, haben uns für Python entschieden, und für den Format (App mit Ampelanzeige), und welche Datenschnittstelle könnte noch weiter entstehen. Weiter haben wir eine Anwendungsfall besprochen und Wireframes für unser App gestaltet.


05.09.2020 10:10

Durchbruch im Modell :-) Multiple R-squared: 0.5623, Adjusted R-squared: 0.557

Edited

08.09.2020 20:54 ~ loleg

Event finished

Joined the team

04.09.2020 11:35 ~ Rebecca

Event started

Edited

02.09.2020 07:07 ~ ChristianW

Joined the team

01.09.2020 13:44 ~ ChristianW

Edited

28.07.2020 06:43 ~ CWOI

Joined the team

24.07.2020 14:42 ~ CWOI

First post View challenge

24.07.2020 14:42 ~ CWOI

Challenge

 
Contributed 3 years ago by CWOI for Open Farming Hackdays 2020

#openfarming

All attendees, sponsors, partners, volunteers and staff at our hackathon are required to agree with the Hack Code of Conduct. Organisers will enforce this code throughout the event. We expect cooperation from all participants to ensure a safe environment for everybody. For more details on how the event is run, see the Guidelines on our wiki.

Creative Commons LicenceThe contents of this website, unless otherwise stated, are licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.