Projektdetails

BMLRT101553
25.09.2020
07.11.2022
beendet
Bodendatenanalyse - Finanzbodenschätzung und Bodenkartierung
-
95.688,00
Programm für Forschung und Entwicklung im BML
nein

beteiligte Personen/Organisationen

RolleLfnrName
Auftraggeber1Bundesministerium für Landwirtschaft, Regionen und Tourismus (bis 17.07.2022)
Auftraggeber2Bundesministerium für Land- und Forstwirtschaft, Regionen und Wasserwirtschaft
Auftragnehmer1Österreichische Agentur für Gesundheit und Ernährungssicherheit GmbH

zugeordnete Wissenschaftszweige

Wissenschaftszweige
Land- und Forstwirtschaft, Fischerei

Abstract deutsch

Die Digitalisierung ist derzeit dabei auch in der Landwirtschaft Einzug zu halten. Das wirtschaftliche und ökologische Potential, welches in der Technologie ​„Precision Farming“ steckt, kann vor allem dann umfassend ausgeschöpft werden, wenn grundlegende Informationen aus Bodenkarten und Satellitendaten bestmöglich genutzt werden. In Kombination mit beiden österreichischen Bodeninformationssystemen – Finanzbodenschätzung und Bodenkartierung – eröffnen sich potentiell neue Möglichkeiten aktueller indirekte Information zu Bodeneigenschaften zu erhalten. Der erzielbare Mehrwert einer Zusammenführung dieser Grundlagen wurde im gegenständlichen Projekt innerhalb von sechs Pilotflächen überprüft und dabei die auftretenden Schwierigkeiten und daraus resultierende Unsicherheiten erfasst. Nach den durchgeführten Arbeiten lässt sich das Potential der verschiedenen Datenquellen erkennen. Vor allem die Kombination von Fernerkundungsdaten mit im Feld erhobenen Daten eröffnet neue Möglichkeiten. So können die Informationen der Satellitenaufnahmen für die Abgrenzung von Bodeneinheiten, vor allem solcher mit extremen Eigenschaften im Feld sehr aufschlussreich sein. Weiters ist die ständige Verfügbarkeit und Aktualität der Fernerkundungsdaten von sehr hohem Wert. Aus den Satellitendaten wurde ein Vegetationsindex (Normalized Difference Vegetation Index – NDVI) und drei biophysikalische Variablen (Leaf Area Index – LAI, Fraction of absorbed photosynthetically active radiation – FAPAR, Fraction of Green Vegetation Cover – FCOVER, Enhanced Vegetation Index – EVI) berechnet und daraus für den Boden wichtige Indikatoren abgeleitet. Durch Hinzuziehung von Bodeneigenschaften aus den Bodendaten (Gründigkeit, Bodenschwere, Wasserstufe und Grobbodenanteil) wurden Düngeapplikations- und Aussaatkarten für manche Flächen der Pilotgebiete erstellt. Während der Versuch einer Zusammenführung der beiden Bodendatenbestände zu keinem zufriedenstellenden Ergebnis geführt hat und dies in der derzeit vorliegenden Datenstruktur für größere Untersuchungsgebiete automatisiert auch grundsätzlich gar nicht möglich ist, konnte gezeigt werden, dass in der Kombination der Finanzbodenschätzungsdaten mit jenen der Fernerkundung durchaus Potential für die Erstellung von Karten als Grundlage für eine Präzisionslandwirtschaft gegeben ist.

Abstract englisch

Digitalisation is currently making its way into agriculture. The economic and ecological potential inherent in precision farming technology can be fully exploited if basic information from soil maps and satellite data is used in the best possible way. In combination with both Austrian soil information systems – soil taxation and soil mapping — potentially new possibilities open up for obtaining up-to-date indirect information on soil properties. The achievable added value of combining these bases was examined in this project within six pilot areas and the difficulties and resulting uncertainties were recorded. After the work carried out, the potential of the different data sources can be recognised. Especially the combination of remote sensing data with data collected in the field opens up new possibilities. For example, information from satellite imagery can be very informative for the delineation of soil units in the field, especially those with extreme properties. Furthermore, the constant availability and topicality of the remote sensing data is of very high value. A vegetation index (Normalised Difference Vegetation Index — NDVI) and three biophysical variables (Leaf Area Index — LAI, Fraction of absorbed photosynthetically active radiation — FAPAR, Fraction of Green Vegetation Cover — FCOVER, Enhanced Vegetation Index — EVI) were calculated from the satellite data and used to derive important indicators for the soil. By adding soil properties from the soil data (green cover, soil severity, water stage and coarse soil content), fertiliser application and seeding maps were created for some areas of the pilot areas. While the attempt to merge the two sets of soil data did not lead to a satisfactory result and this is not even possible in principle in an automated way in the data structure currently available for larger study areas, it could be shown that there is certainly potential for the production of maps as a basis for precision agriculture in the combination of the financial soil estimation data with those of remote sensing.