SPoHF

Der Obst- und Gemüseanbau arbeitet in der deutsch-niederländischen Grenzregion trotz seiner guten Etablierung mit einem hohen Energie- und Ressourceneinsatz. Wichtige Qualitäts- und Umweltparameter werden bislang weder effizient noch ganzheitlich erfasst, wodurch Optimierungspotenziale ungenutzt bleiben und die Produktionsprozesse ökologisch wie ökonomisch nicht nachhaltig sind. Diese Defizite verdeutlichen die Notwendigkeit neuer, datenbasierter und ressourcenschonender Ansätze, wie sie im Projekt SPoHF entwickelt werden sollen.

Das Projekt SPoHF zielt darauf ab, den Obst- und Gemüseanbau durch digitale Zwillinge und fortschrittliche Sensortechnologien zu optimieren.

Die Hauptziele sind:

1. Präzise Überwachung und Simulation von Pflanzenzuständen zur Optimierung von Wachstum und Gesundheit.

2. Steigerung der Ressourceneffizienz, insbesondere durch:

   • Reduzierung von Energieverbrauch (z. B. durch KI-gesteuertes LED-Management)

   • Präzise Dosierung von Dünger und Pestiziden

3. Sicherstellung der Lebensmittelqualität und Förderung einer gesünderen Ernährung.

4. Unterstützung einer nachhaltigen, ressourceneffizienten Kreislaufwirtschaft durch Reduzierung von Umweltbelastungen.

Das SPoHF-Projekt gliedert sich in mehrere Arbeitspakete, die auf die Entwicklung software-intensiver Lösungen für den Obst- und Gemüseanbau abzielen. Ziel ist es, die Produktivität, Ressourceneffizienz und Lebensmittelqualität zu steigern.

Die Arbeitspakete 1 bis 6 decken den gesamten Prozess von der Technologieentwicklung bis zur praktischen Anwendung ab. Sie umfassen den Aufbau und die Integration von Sensoriksystemen, darunter Messstationen für Mikroklima, Bodenparameter und Pflanzenzustände, sowie die Entwicklung digitaler Zwillinge einzelner Pflanzen zur präzisen Überwachung und Simulation.

Im Arbeitspaket 7 wird durch analytische Untersuchungen evaluiert inwiefern die Lebensmittelqualität und die Nährstoffzusammensetzung durch die Maßnahmen zur Verbesserung der Ressourceneffizienz und zur Reduzierung von Umweltbelastungen beeinflusst wird. Daneben werden pflanzenphysiologische Parameter zur Steuerung der Anbauprozesse und zur Entwicklung digitaler Zwillinge ermittelt und bereit gestellt.