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Gesunde Reben dank Künstlicher Intelligenz

Das Verbund-Forschungsprojekt «Entwicklung und Test eines Prognosemodells mit künstlicher Intelligenz am Beispiel Falscher Mehltau im Rebbau» hat zum Ziel, ein treffsicheres Prognosemodell für die Erkennung und Behandlung von Falschem Mehltau im Rebbau zu entwickeln und testen. Dies in Ergänzung und parallel zum bestehenden und praxiserprobten Prognosemodell Agrometeo.

Massnahmen und Eckdaten des lernenden Prognosemodells

Lokale Wetterstationen
auf Rebbau-Betrieben zur Messung lokaler Umweltbedingungen

  • Luft

  • Regen

  • Blattnässe

  • Boden

Kontinuierliche Datenerfassung von mind. 90 Parzellen in der gesamten Schweiz

  • Koordinaten der
    Parzelle, Rebsorte, etc.

  • Spritztermine und -mittel

  • Befall

Modellentwicklung, Test und Anpassung des Algorithmus während drei Jahren Projektphase

  • Felddaten

  • Biologie

  • Algorithmen machine learning

  • Überprüfung Prognose im Feld

Projektträger des Verbund-Forschungsprojekts

Projektleitung,
Schnittstelle Betriebe

www.weinbauzentrum.ch

Biologie, Forschung, Expertise Agrometeo

www.agroscope.admin.ch

Plattform,
Technische Umsetzung

www.databaum.ch

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Entwicklung und Optimierung über 3 Jahre

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