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Drop Advisor #7

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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

08.09.2020 20:54

Documentation

Worked on by loleg

08.09.2020 18:48

Documentation

Worked on by Rebecca

08.09.2020 14:59

Documentation

Worked on by anni

08.09.2020 14:21

Documentation

Worked on by Andrea

08.09.2020 10:58

Documentation

Worked on by anni

06.09.2020 06:27

Documentation

Worked on by loleg

05.09.2020 13:00

Hackathon finished

05.09.2020 11:37

Documentation

Worked on by anni

04.09.2020 11:42

Documentation

Worked on by Rebecca

04.09.2020 11:35

Team forming

Rebecca has joined

04.09.2020 10:16

Team forming

anni has joined

04.09.2020 08:00

Hackathon started

02.09.2020 07:07

Documentation

Worked on by ChristianW

01.09.2020 13:44

Team forming

ChristianW has joined

01.09.2020 08:23

Team forming

jcs has joined

25.08.2020 13:01

Team forming

Urs Podzorski has joined

28.07.2020 06:43

Documentation

Worked on by CWOI

24.07.2020 14:42

Team forming

CWOI has joined

24.07.2020 14:42

Project started

Initialized by CWOI

#openfarming

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