Hier beginnt der Hauptinhalt dieser Seite
Im Kontext einer schnell wachsenden globalen Bevölkerung ist es entscheidend, die Ernteerträge zu erhöhen, um den steigenden Nahrungsmittelbedarf zu decken. Jedoch gefährden abiotische Stressoren wie Dürren und Hitzewellen sowie biotische Stressoren wie Schädlinge und Krankheiten die Ertragsfähigkeit von Kulturpflanzen. Diese Stressoren treten aufgrund des Klimawandels häufiger auf und erfordern eine proaktive Anpassung des landwirtschaftlichen Managements.
Das Projekt EOAgriTwin ist ein Teil der Digital Twin Earth (ESA DTE) Initiativen der Europäischen Weltraumorganisation und zielt darauf ab, eine virtuelle Nachbildung landwirtschaftlicher Systeme zu schaffen. Dies ermöglicht die Überwachung von Erntebedingungen und -produktion unter verschiedenen Stressfaktoren. Die Ziele des Projekts sind es, das Verständnis für Anbausysteme unter biotischen und abiotischen Stressfaktoren zu verbessern und handlungsrelevante Erkenntnisse und Informationen abzuleiten, um eine nachhaltige Lebensmittelproduktion und die globale Ernährungssicherheit zu unterstützen.
Deutschland, Italien und Kenia wurden aufgrund ihrer vielfältigen landwirtschaftlichen Systeme und ihrer Vulnerabilität gegenüber verschiedenen Stressfaktoren als Anwendungsgebiete ausgewählt. Deutschland ist in den letzten Jahrzehnten mit zunehmender Dürre und Hitzestress konfrontiert, was sich auf wichtige Kulturpflanzen wie Weizen, Gerste und Mais auswirkt. Der Anwendungsfall konzentriert sich auf die Bewertung dürrebedingter Ertragsrisiken und die Überwachung des Wasserverbrauchs von Kulturpflanzen mithilfe von Erdbeobachtungsdaten (EO) und prozessbasierten Modellen.
In Italien, insbesondere in der Poebene, kommt es häufig zu Dürren und Pflanzenkrankheiten, die sich auf Grundnahrungsmittel wie Mais und Tomaten auswirken. Der Schwerpunkt liegt auf der Integration von EO-Daten und verschiedenen datengesteuerten sowie mathematisch-wetterbasierten Modellen zur Überwachung von Dürreauswirkungen auf die Pflanzenvitalität und Krankheitsrisiken.
Kenia ist überwiegend von Kleinbauernwirtschaft geprägt. Aufgrund biotischer und abiotischer Stressfaktoren, darunter Schädlinge und unvorhersehbare Wetterverhältnisse, stellt dies eine besondere Herausforderung dar. Der Anwendungsfall evaluiert das Push-Pull-Anbausystem und nutzt dabei EO- und Modellierungsansätze zur Unterstützung klimafreundlicher und umweltverträglicher Strategien zur Schädlingsbekämpfung. Diese vielfältigen Bedingungen ermöglichen es, den Digitalen Zwilling über mehrere agroklimatische Zonen hinweg zu testen und so seine Anpassungsfähigkeit und Skalierbarkeit sicherzustellen.
Leibniz-Zentrum für Agrarlandschaftsforschung (ZALF) Koordinator
Humboldt-Universität zu Berlin (HU) / Earth Observation Lab (EOL)
Remote Sensing Solutions GmbH
Università Cattolica del Sacro Cuore (UCSC)
International Centre of Insect Physiology and Ecology (ICIPE)