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Active projects and challenges as of 03.04.2025 09:21.

Cow Value #3

Decision support tool für die Wirtschaftlichkeit einer Kuh


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Challenge

Welchen wirtschaftlichen Wert haben meine Tiere (Kühe, Rinder)? Sind meine Tiere heute und künftig rentabel? Soll eine Kuh/Rind auf dem Betrieb bleiben? Wird mit ihr weitergezüchtet? Wird mit einer Mastrasse besamt? Muss man sich dazu entschliessen, die Kuh zu schlachten?

All das sind Fragen, die für einen Landwirt nicht leicht zu beantworten sind. Der Cow Value soll ein Schätzwert für den aktuellen und künftigen wirtschaftlichen Wert der Kuh sein und den Landwirt dabei unterstützen, die wirtschaftlich optimale Entscheidung für seinen Betrieb zu treffen. Für die Kalkulierungen des Cow Values sollen z.B. der Milchpreis, Kälberpreis, Aufzuchtkosten (Aufzuchtsvertrag Agridea), Besamungskosten, Schlachtpreis Kühe (Proviande) dienen. Darüber hinaus sollen beispielsweise Daten aus der Milchleistungsprüfung, Zuchtwerte, Milchleistung, Besamungsdaten genutzt werden.

04.09.2020 14:05 Wir müssen nicht nur die Rohdaten nutzen, sondern auch abgelegte Werte bearbeiten. Wir haben einfache Kostenindikatoren zusammengestellt: die Daten sind baer nicht im richten Format. Es gibt nirgendwo eine historische Bewertung, darum müssen wir anhand von Kühe die gestorben sind ein Wert ausrechnen. Schauen mal wie weit wir kommen!

Decision Support Besamung #6

Decision Making Tool als Entscheidungshilfe für Besamungsentscheidung


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Challenge

Die Frage, wann und ob eine Kuh/Rind besamt werden soll oder nicht, ist für den Landwirt von grosser Bedeutung. Jede erfolglose Besamung kostet den Landwirt letztendlich Geld. Das Decision Making Tool soll den Landwirt bei der Entscheidung unterstützen, ob und wann er eine Kuh nach der Abkalbung am besten wieder besamen soll. Konkret soll vorhergesagt werden, wie wahrscheinlich es ist, dass die erste Besamung der Kuh nach dem Abkalben erfolgreich ist respektive eines Rindes. Für das Entwicklung des Decision Making Tools sollen Daten aus der Milchleistungsprüfung, der Linearen Beschreibung (BCS), Gesundheitsdaten, Abkalbedaten, Zuchtwerte sowie Besamungsdaten genutzt werden.

04.09.2020 15:05 Wir haben diskutiert wie wir Datenstze zusammenlinken können, versuchen jetzt die erste ergebnisse mit Jupyter Hub zu visualisieren.

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Die gesunde Kuh #2

Früherkennung von Krankheiten zur Reduktion von Medikamenten-Einsatz


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🗎 Konzept Früherkennung ▶ Video

Ausgangslage

Tierhaltende möchten möglichst gesunde Tiere, da diese leistungsfähig und langlebig sind, keine Krankheiten verschleppen oder Schmerzen erleiden müssen. Zudem wird mit der Strategie Antibiotikaresistenz (StAR) verlangt, dass der Einsatz von Antibiotika in der Veterinär- und Humanmedizin rückläufig ist. Es gilt also, die Krankheiten möglichst früh zu erkennen und sofort zu reagieren. So braucht es nur einen minimalen Medikamenteneisatz. Das frühe Erkennen von Krankheiten ist eine Herausforderung für die Landwirte. Kühe als Fluchttiere machen nur lautlos auf ihre Schmerzen aufmerksam. Sobald erste Symptome / Anzeichen einer Krankheit da sind, reagieren die Landwirte mit Salben, Medikamenten oder alternativer Medizin. Sensoren und Messstationen können Anomalien schon früher ermitteln und die Tierhaltenden unterstützen, kranke Tiere zu eruieren.

Idee/Lösungsvorschlag:

Mithilfe bestehender Gesundheitsdatensätze und verschiedenen Korrelationen soll ein Früherkennungssystem geschaffen werden, um ein Kuh möglichst früh und mit möglichst wenig Medikamente zu behandeln. Zum Beispiel könnte das System Stoffwechselstörungen via MIR-Spektren ermitteln. Dieses System könnte Daten von Melkrobotern, Beobachtungen des Landwirtes, Daten der Milchleistungsprüfungen, Umweltdaten, Wetterdaten und vieles mehr beinhalten.

Weitere Informationen:

04.09.2020 15:02 Es wurde viel analog gearbeitet. Ein Entscheidungsbaum wurde erstellt. R wird optimiert. Später werden die Daten eingelesen.

Drop Advisor #7


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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

EVAS - Automatisiertes Auslaufjournal #17

Automatisierung der Einträge im Auslaufjournal


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Screenshots

screenshot gve management

Screenshot Standort der GVE's

Challenge

Der Erhalt von Direktzahlungen ist in der Schweiz an die Erfüllung des ökologischen Leistungsnachweises (ÖLN) geknüpft. Im Rahmen des ÖLN müssen die Landwirtinnen und Landwirte diverse Journale und Formulare ausfüllen, um zu belegen, dass sie mit ihrer Bewirtschaftung die erforderlichen Auflagen im Umwelt- und Tierwohlbereich erfüllen (Aufzeichnungspflicht). Das manuelle Ausfüllen dieser Dokumente bedeutet einen beachtlichen administrativen Aufwand für die Betriebsleitenden. Dementsprechend hoch wäre der Nutzen, wenn die Aufzeichnungspflicht automatisiert werden könnte.

Anhand des Anwendungsfalls «Einträge im Auslaufjournal» soll aufgezeigt werden, wie die Aufzeichnungspflicht mit neuen technologischen Möglichkeiten (GPS-Tracker, App, etc.) automatisiert und damit der administrative Aufwand der Betriebsleitenden reduziert werden kann. Beim Auslaufjournal geht es darum, dass die Landwirtin oder der Landwirt täglich dokumentiert, wo sich die Tiere aufgehalten haben (Stall, Laufhof, Weide). Basierend auf diesen Aufzeichnungen wird bei der Betriebskontrolle überprüft, ob die Auflagen bezüglich «Weidegang» und/oder «Laufhofzugang», die zum Erhalt von Tierwohlbeiträgen berechtigen, eingehalten worden sind.

In der Schweiz tragen Tiere der Rinder-, Schaf- und Ziegengattung zwei Ohrmarken. Diese könnten mit einem GPS-Tracker ausgestattet werden. Damit wäre die Technologie verfügbar, damit der Aufenthaltsort (Stall, Laufhof, Weide) und die Aufenthaltszeit am entsprechenden Ort automatisch erfasst werden können. Auf dieser Grundlage soll im Rahmen dieser Challenge ein Programmcode entwickelt werden, mit dem die Daten des GPS-Trackers verwendet werden, um die täglichen Einträge in ein Auslaufjournal in Form einer App zu automatisieren.

04.09.2020 13:44 Wir setzen eine Datenbank zusammen, starten danach mit dem Logik. Wir haben viel diskutiert was der Ziel sein soll. Haben eine kleine Krise erlebt und uns "entkrisiert". Wir interessieren uns für Zugang zum Agate API, werden im Slack nachfragen.

04.09.2020 17:40 API-Endpoint für GPS Datenerfassung programmiert.

05.09.2020 08:33 Die haben aus der Tierverkehrsdatenbank Daten erhalten und bei sich integriert. Jetzt wöllen sie das mit einem Tier-tracking System zu ergänzen, und versuchen das mit LoRAWAN zu machen.

TRIVAtünder #10

Hof- und Recyclingdünger ressourcenschonend finden


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Challenge

Ausgangslage:

Alle Abgaben von Hof- und Recyclingdünger müssen gemäss Direktzahlungsverordnung (DZV) im HODUFLU erfasst und bestätigt sein. Hoduflu ist ein Internetprogramm des Bundes zur einheitlichen Verwaltung von Hof- und Recyclingdüngerverschiebungen in der Landwirtschaft. Im Kanton Aargau als Beispiel, waren dies im Jahr 2019 ca. 415‘000 t flüssige und feste Hof- und Recyclingdünger entsprechend ca. 734 to Phosphor (P2O5), welche an Landwirte abgegeben wurden.

Problemstellung:

  • Hoduflu ist eine Anwendung für Hofdüngerverschiebungen, nicht aber eine Börse oder ein Marktplatz wo Angebot und Nachfrage platziert werden kann.

  • Landwirte mit Tierhaltungen suchen Abnehmer weil sie mehr Nährstoffe produzieren als sie auf den eigenen Flächen einsetzen dürfen. Betreiber von Kompostier- und Vergäranlagen produzieren wertvolle Recyclingdünger. Abnehmer in möglichst naher Umgebung sind gesucht.

  • Landwirte mit Nutzflächen und wenig oder gar keinen Tieren könnten Nährstoffe brauchen. Statt Kunstdünger, könnten sie wertvollen einheimischen Hof- und Recyclingdünger einsetzen.

  • Transporteure von Hof- und Recyclingdünger beliefern in ihrer Kundschaft Landwirte mit Hof- oder Recyclingdünger. Sie sind oft auf der Suche nach Gülle oder Gärgut.

  • Das Angebot ist zwar gross und vielfältig, aber oft nicht genügend bekannt.

Lösungsansatz:

Es wird ein internetbasierter Marktplatz für Hof- und Recyclingdünger geschaffen. Angebot und Nachfrage wird sichtbar gemacht. Durch die optimierten Transporte kann für Abgeber, Abnehmer und für die Umwelt einen Mehrwert geschaffen werden. Der Marktplatz soll mit HODUFLU interagieren können. Der administrative Aufwand soll aufs absolut nötige Minimum beschränkt bleiben. In HODUFLU sind die möglichen Marktplatz-Teilnehmer bereits angemeldet und vorhanden, dies mittels einer Einbindung in das Portal Agate.ch des BLW.

Links:

https://www.youtube.com/watch?v=7khCbVddK7U&feature=youtu.be

https://www.ag.ch/de/dfr/landwirtschaft/natuerliche_ressourcen/stofflicher_gewaesserschutz/hof_recyclingduenger/hof_recyclingduenger.jsp

https://www.agrarbericht.ch/de/betrieb/datenmanagement/hoduflu-datenauswertung?highlight=hoduflu

https://www.diegruene.ch/artikel/hofduenger-sind-wichtigster-naehrstofflieferant

05.09.2020 09:39

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