Ergebnispräsentation Projekt "SatGrass" in Raumberg-Gumpenstein
Erntemengen am Grünland oft schwer einzuschätzen
Im Ackerbau ist es wesentlich einfacher Erntemengen und damit auch die entzogenen Nährstoffe in Zahlen zu fassen. Am Ende des Tages liefert die Waage die notwendigen Zahlen und Fakten für diese Berechnungen. Daten in dieser Qualität sind in der praktischen Grünlandbewirtschaftung kaum zu erheben. Das Projekt "SatGrass" liefert einen Ansatz, diese Lücke zu schließen.
Finanziert von der Österreichischen Forschungsfördergesellschaft (FFG), dem Bundesministerium für Land- und Forstwirtschaft, Regionen und Wasserwirtschaft (BML) und dem Bundesministerium für Klimaschutz, Umwelt, Energie, Mobilität, Innovation und Technologie (BMK) hat das Projektteam in mehrjähriger Arbeit mittels künstlicher Intelligenz, satellitengestützter Daten und Daten aus 7.000 Ertragserhebungen an 190 Standorten in Österreich, ein Modell zur Schätzung des Ertrages und der Futterqualität von Grünlandflächen entwickelt.
Modell liefert Daten in hoher Genauigkeit
Das entwickelte Modell liefert Daten in bisher nicht erreichter Qualität. Es funktioniert gleichermaßen für alle Aufwüchse, Nutzungsintensitäten und Regionen. Durch Ergänzung um lokale Wetterdaten kann die kleinräumige Genauigkeit der Vorhersagen weiter erhöht werden. Eine Besonderheit des Modells liegt auch darin, dass für die Vorhersagen ausschließlich Daten verwendet werden, die frei zugänglich sind. Weitere Eingaben, wie z.B. Informationen über die Bewirtschaftung der Grünlandflächen, sind nicht notwendig.
Potenzielle Anwendungsbereiche
Betrachtet man den Einsatzbereich des Risikomanagements, so könnten in Zeiten großer Trockenheit mit dem Modell Futterbilanzen erstellt werden, um frühzeitig einer möglichen Futterknappheit entgegenzuwirken oder aber, es können auch die Einflüsse des Klimawandels auf die Ertragsfähigkeit der Grünlandbestände untersucht werden. Eine wertvolle Anwendung für den Einzelbetrieb wäre die Möglichkeit, auf Basis der Daten Futterrationen oder Düngermengen zu optimieren und als großer Mehrwert, die einfache Ermittlung des optimalen Schnittzeitpunktes für ein ideales Verhältnis von Ertrag und Qualität.
