Forschung und Projekte

BioMLAgrar - Biodiversität, Maschinelles Lernen und Agrarwirtschaft

Landwirtschaftsflächen haben im Industrieland Deutschland einen Anteil von mehr als der Hälfte der Gesamtfläche und können damit die Biodiversität im Land maßgeblich beeinflussen. Das Projekt BioMLAgrar zielt darauf ab, die von Sensoren aktueller Landwirtschaftsmaschinen erzeugten Datenmengen für das Biodiversitätsmonitoring zu nutzen. Mithilfe von KI-Methoden sollen Biodiversitätsdaten von Agrarflächen sowie die dazugehörigen landwirtschaftlichen Betriebsdaten genutzt werden, um Prognosemodelle für die Biodiversitätssteuerung zu entwickeln. Ein Schwerpunkt ist das maschinelle Lernen, um Expertenwissen aus dem Bereich der Biodiversität zu modellieren und trotz der Small-Data-Situation belastbare Prognosemodelle zu erhalten. In der ersten Phase wurde ein Kennzahlensystem für den Status der Biodiversität entwickelt. Dabei wurden Parameter für Biodiversität sowie ergänzende Parameter aus der Agrarwirtschaft und dem Umweltmonitoring betrachtet. Förderung durch das BMFTR mit Unterstützung der Forschungsinitiative zum Erhalt der Artenvielfalt (FEdA). 

In der zweiten Phase soll das entwickelte Kennzahlensystem in der Praxis unter Einbezug von biologischen Stationen, Kommunen und Umweltverbänden erprobt werden und für das Biodiversitätsmonitoring zur Verfügung stehen. Ein Fokus wird hier auf die Übertragbarkeit des Kennzahlensystems auf andere Regionen gerichtet. Zudem steht mit Abschluss der zweiten Phase ein interdisziplinärer Datenpool für weitere Forschungsarbeiten zur Verfügung. Hieraus soll auch ein Prognosewerkzeug für die Stakeholder entwickelt werden. Dieses dient dazu, Planungsaufgaben zu unterstützen und transparente Handlungsempfehlungen zu ermöglichen.

Kooperationspartner:Innen: Helmut Schmidt-Universität der Bundeswehr (Hamburg), Institut für Agrarökologie und Biodiversität (ifab, Mannheim) und Landesamt für Natur, Umwelt und Klima NRW (LANUK). Die Konsortialführung liegt bei der Technischen Hochschule Ostwestfalen-Lippe.

BRISA

Das BRISA-Projekt untersucht die Vorhersage des See-Wind-Effektes in semi-ariden Regionen, insbesondere an der Atlantik-Küste Spaniens, auf der Insel Mallorca sowie das Marinada-Phänomen an der Ostküste Kataloniens. Dabei stehen das Verständnis sowie die Wechselwirkung mit Luftströmungen auf unterschiedlichen Skalen und ihre Efffekte auf lokale bis regionale meteorologische Bedingungen im Fokus.

Kooperationspartner:Innen: Universität Cadiz (Konsortialführung), Universität der Balearen (Palma de Mallorca), Météo France, Forschungszentrum Jülich, Technische Hochschule Ostwestfalen-Lippe, Universität Utah, Universität Bergen.