Die Big Data-Technologien (BDT) sind ein neues technologisches Paradigma, das die gesamte Wirtschaft treibt, darunter auch die Low-Tech-Branchen wie die Landwirtschaft, wo sie unter der Bezeichnung „Precision Farming“ (PF) umgesetzt wird.
BDT baut auf geo-codierten Karten der landwirtschaftlichen Felder und der Echtzeit-Überwachung der Aktivitäten im landwirtschaftlichen Betrieb auf, um die Effizienz der Ressourcennutzung zu erhöhen und die Unsicherheit der Managemententscheidungen zu reduzieren. Unter PF wird die Rendite insbesondere durch die präzise Auswahl und Anwendung genauer Arten und Mengen landwirtschaftlicher Inputs (Pflanzensorten, Düngemittel, Pestizide, Herbizide, Bewässerungswasser) für ein optimales Pflanzenwachstum und -entwicklung erhöht.
Das europäische Landwirtschaftssystem stellt eine Mischung aus kleinen und größeren landwirtschaftlichen Betrieben dar. Damit dieser Pilot sowohl kleine als auch größere landwirtschaftliche Betriebe berücksichtigen kann, werden die in das Big Data-Analytics-Systemen eingegebenen Landwirtschaftsdaten in einem größeren und detaillierteren Maßstab gesammelt. Die detailliertere Skala ist auf beide landwirtschaftlichen Größen zugeschnitten, aber mit besonderem Schwerpunkt auf Betriebe mit mehr finanziellen Ressourcen wie Großbetrieben oder Anbausystemen mit hohen Nettoerträgen pro Hektar Land. Die kleineren Skalendaten werden hauptsächlich von den proximalen Sensoren gesammelt, während größere Skalendaten hauptsächlich aus der Erdbeobachtung (EO) abgeleitet werden und landwirtschaftlich relevante Informationen umfassen, die mit Hilfe von Fernerkundungstechnologien und Vermessungstechniken gesammelt wurden, und aus Daten, die aus landwirtschaftlichen Maschinen stammen.
EO und detailliertere Skaleninformationen werden durch Big Data-Analytics (WP4) ausgewertet, um den Status und die Veränderungen in den, in diesem Projekt umgesetzten Landwirtschaftspiloten zu überwachen und zu bewerten.
Das Big Data-Analytics-Systemen stellt den Pilotmanagern dann präzise lokalisierte beschreibende Pläne (besserer und fortschrittlicherer Betrachtungsweise einer Operation), präskriptive Pläne (rechtzeitige Empfehlungen für Operationsverbesserungen, d.h. Saatgut, Dünger und andere landwirtschaftliche Eingaben, die Bodenanalyse und lokalisierte Wetter- und Krankheits- / Schädlingsberichte, basierend auf Echtzeit- und historischen Daten) und prädiktive Pläne (Verwendung von aktuellen und historischen Datensätzen, um zukünftige lokalisierte Ereignisse und Renditen zu prognostizieren) zur Verfügung.
Struktur der Landwirtschaftspiloten
A. Präzisionsgartenbau mit Reben und Oliven
A1. Präzisionslandwirtschaft in Oliven, Früchten, Trauben und Gemüse
A2. Big Data Management in Gewächshaus-Ökosystemen
B. Präzisionsackerbau
B1. Getreide und Biomasse
B2. Maschinenmanagement und Umweltausgabe
C. Subventionen und Versicherungen
C1. Versicherung
C2. CAP Unterstützung
Piloten im Fischereisektor
Nach Angaben der Ernährungs- und Landwirtschaftsorganisation (FAO) hat sich die weltweite Meeresfischerei im Jahr 1996 kontinuierlich auf eine Produktionsspitze von 86,4 Millionen Tonnen ausgeweitet, hat aber seither einen allgemeinen rückläufigen Trend gezeigt. Die weltweite Produktion betrug 82,6 Millionen Tonnen im Jahr 2011 und 79,7 Millionen Tonnen im Jahr 2012. Der Anteil der bewerteten Bestände, die in biologisch nachhaltigen Niveaus gefischt wurden, zeigte einen rückläufigen Trend und sank von 90 Prozent im Jahr 1974 auf 71,2 Prozent im Jahr 2011.
Nach Angaben der Weltbank und der FAO ist die Fischerei ein leistungsschwacher globaler Posten. Es wird geschätzt, dass seine Produktion um 50 Milliarden Dollar pro Jahr erhöht werden könnte, wenn man ein besseres Management und eine geringere Überkapitalisierung der Fischereiflotten erreichen könnte. Dies bedeutet, dass ein weiteres Wachstum der Blauen Wirtschaft vor allem durch eine bessere Bewirtschaftung der Meeresressourcen, eine Verringerung des Fischereiaufwands und einen erhöhten Wert der gefangenen Fische entstehen wird.
Die Fischereipiloten konzentrieren sich auf die kleinen pelagischen Fischereien im Nordatlantik und die tropische Thunfisch-Fischerei. Die von diesen Piloten umschlossenen Gebiete haben eine jährliche Fangproduktion von über 13 Millionen Tonnen.
Neben dem Kraftstoffverbrauch sind Kosten und Ausfallzeiten, die mit Wartung und Ausfall verbunden sind, sowohl für die Gefährdung als auch für die Umweltbelastung wichtig. Dieser Pilot wird Technologien entwickeln, um die Energieeffizienz von Fahrzeugen und die vorbeugende Instandhaltung von Motoren zu verbessern, indem sie Unterstützung für betriebliche Entscheidungen bieten, wie zum Beispiel:
- Behälterbeladung (um den Rumpfwiderstand zu reduzieren und den Kraftstoffverbrauch zu senken);
- Wetterführung (Reduzierung des Kraftstoffverbrauchs unter Berücksichtigung der Wetterbedingungen);
- Condition Based Maintenance (Proaktive Wartung auf Maschinensensoren);
- Zur Optimierung der Bestellung werden Fischaggregationsgeräte (FADs) aufgesucht;
- Die Besatzung und die Schiffseigner mit Informationen versehen, die der Fischereiplanung entsprechen, die auf den besten geeigneten Fischgründen basiert, kombiniert mit den besten geeigneten Fischereimethoden und –werkzeugen.
Auf der anderen Seite wird der Fischereipilot:
- Zeigen, dass die Kombination von verfügbaren Informationen aus vorhandenen Quellen, wie z.B. Fangberichte, ozeanographische Messungen, ozeanographische Simulationen, Bestandsimulationen und Bestandsbeobachtungen, zur Verbesserung der Bewertung der Fischbestände und deren Verteilung genutzt werden können. Ein Teil dieser Daten wird aus der Fernerkundung abgeleitet, während andere mit Gefäßen gesammelt werden, die mit geeigneten Sensoren und Kommunikations- und Kommunikationswerkzeugen ausgestattet sind.
- Informationen zur Vorhersage der Entwicklung verschiedener Marktsegmente bereitstellen, damit die Fischerei auf die nutzbringendste Fischerei ausgerichtet werden kann; Der Verbraucher wird über die Umweltverträglichkeit der Fischereiprodukte informiert, damit er eine fundierte Kaufentscheidung treffen kann.
Die Struktur der Piloten ist in der folgenden Tabelle dargestellt:
A: Fischereifahrzeuge sofortige operative Entscheidungen
A1: Ozeanische Thunfischfischerei sofortige operative Entscheidungen (AZTI)
A2: Kleine pelagische Fischerei sofortige operative Entscheidungen (SINTEF-Fischerei)
B: Fischereifahrzeugreise und Fischereiplanung
B1: Ozeanische Thunfisch-Fischerei (AZTI)
B2: Kleine pelagische Fischereiplanung (SINTEF FISHERY)
C: Nachhaltigkeit und Wert der Fischerei
C1: Pelagische Fischbestandsbewertungen (SINTEF FISHERY)
C2: Kleine pelagische Marktvorhersagen und Rückverfolgbarkeit (SINTEF FISHERY)
Piloten im Forstsektor
Die Forstpiloten zielen darauf ab:
- automatische Identifizierung von Waldgesundheit und Schäden wie Schnee, Gewitter (Wind), Trockenheit, Regen und Feuer, aus Satellitenbildern; Erstellung von Karten von gepflanzten Stecklingen für Überwachungszwecke.
- Optimierung der Baumressourcen durch detaillierte Charakterisierung von Bäumen mit Werkzeugen wie luftgetragenem Laserscanning (Knottiness, Carvery) und intelligenter Bäume Zuordnung, d.h. welche Bäume zu Sägemühlen, Zellstoff / Papier, Textilien, Biokraftstoffen usw. gehen, um Angebot und Nachfrage anzupassen.
- Es werden integrierte Werkzeuge entwickelt und neue Managementpläne umgesetzt, die Nicht-Holzprodukte und Naturschutzgebiete berücksichtigen und gleichzeitig die Holzproduktion und den wirtschaftlichen Ertrag maximieren. Dies ist ein Schritt vorwärts für die meisten europäischen Länder, in denen traditionelle Methoden für die Waldbewirtschaftung auf “statischen” Managementplänen basieren, die während der Anpflanzungsphase erstellt wurden.
Struktur der Forstpiloten
A. Multisource und Daten Crowdsourcing / E-Services
A1. Einfache Datenverteilung und -vernetzung
A2. Überwachungs- und Kontrollwerkzeuge für Waldbesitzer
B. Waldgesundheit / Fernerkundung
B1. Invasive ausländische Artenkontrolle – Plagen – Waldbewirtschaftung
B2. Waldschaden Fernerkundung
C. Walddatenmanagement-Dienstleistungen
C1. Web-Mapping-Service für die Regierungsentscheidung
C2. Gemeinsame Mehrbenutzer-Walddatenumgebung
Daniel Touchette ist Apotheker in leitender Anstellung und gilt als staatlich geprüfter Experte im Medikamententherapiemanagement. Sein Studium der Biochemie schloss er an der SUNY Binghamton University mit einem Bachelor ab. An der University of Florida erhielt Herr Touchette einen Doktortitel in Philosophie und Pharmazie. In verschiedenen Gesundheitsmagazinen hat er bereits wissenschaftliche Beiträge veröffentlicht. Seine Expertise in der Pharmakogenomik hilft Patienten dabei, die richtigen Medikamente zu finden und damit mehrere unnötige Versuche oder einen ernsthaften Irrtum zu vermeiden.
