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Teilprojekt 5

Das Projekt "Teilprojekt 5" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Fritzmeier Umwelttechnik GmbH & Co. KG durchgeführt. Ziel des Projektes ist die Entwicklung eines georeferenzierten Sensor-gestützten Expertensystems zur teilflächenspezifischen gekoppelten N-Düngungs- und Bewässerungssteuerung im Freilandgemüsebau. Der spezifische N-Bedarf soll auf Basis eines Verbundes aus Stützpunkten des Nmin-Systems sowie N-Mineralisierungsraten aus der Boden spezifischen C-N-Dynamik geschätzt wer-den. Die Einbindung des C-N Modells CANDY wird die Nmin- und C-Dynamik des Bodens im Vergleich zu gegenwärtigen Systemen besser abbilden. Die Bestandes-entwicklung und der N-Bedarf der Modellkultur Spinat soll über spektrale Absorption bzw. Emission mit Hilfe des ISARIA-Sensors gemessen werden. Der Bewässerungsbedarf wird durch die Verbindung von Wasserbilanzierung mit der Geisenheimer Steuerung, Bodensaugspannungsmessung, spektraler Vegetationsindices und neuronalen Netzen abgeleitet. Die wissenschaftliche Prüfung des modellierten Wasserbedarfs erfolgt mit Hilfe der Messung der aktuellen Evapotranspiration und des modellierten N Bedarfs anhand Nmin Proben. Informationen der Bodencharakteristik, der C-N-Dynamik, der Bestandesentwicklung und des Bewässerungsbedarfs sollen durch intelligente Regelsysteme verbunden und für Entscheidungen der Anwender als browserbasierte Webanwendung visualisiert werden. So werden auch Bewässerungs- und N-Düngungskarten für Teilflächen auf Grundlage räumlich hoch aufgelöster, sensorbasierter Bodenkartierung erstellt. Die Webanwendung integriert In-formationen georeferenzierter Daten, um teilflächenspezifische Handlungsempfehlungen ausgeben zu können.

Teilprojekt 1

Das Projekt "Teilprojekt 1" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Hochschule Geisenheim University, Zentrum für Wein- und Gartenbau, Institut für Gemüsebau durchgeführt. Ziel des Projektes ist die Entwicklung eines georeferenzierten Sensor-gestützten Expertensystems zur teilflächenspezifischen gekoppelten N-Düngungs- und Bewässerungssteuerung im Freilandgemüsebau. Der spezifische N-Bedarf soll auf Basis eines Verbundes aus Stützpunkten des Nmin-Systems sowie N-Mineralisierungsraten aus der Boden spezifischen C-N-Dynamik geschätzt wer-den. Die Einbindung des C-N Modells CANDY wird die Nmin- und C-Dynamik des Bodens im Vergleich zu gegenwärtigen Systemen besser abbilden. Die Bestandes-entwicklung und der N-Bedarf der Modellkultur Spinat soll über spektrale Absorption bzw. Emission mit Hilfe des ISARIA-Sensors gemessen werden. Der Bewässerungsbedarf wird durch die Verbindung von Wasserbilanzierung mit der Geisenheimer Steuerung, Bodensaugspannungsmessung, spektraler Vegetationsindices und neuronalen Netzen abgeleitet. Die wissenschaftliche Prüfung des modellierten Wasserbedarfs erfolgt mit Hilfe der Messung der aktuellen Evapotranspiration und des modellierten N Bedarfs anhand Nmin Proben. Informationen der Bodencharakteristik, der C-N-Dynamik, der Bestandesentwicklung und des Bewässerungsbedarfs sollen durch intelligente Regelsysteme verbunden und für Entscheidungen der Anwender als browserbasierte Webanwendung visualisiert werden. So werden auch Bewässerungs- und N-Düngungskarten für Teilflächen auf Grundlage räumlich hoch aufgelöster, sensorbasierter Bodenkartierung erstellt. Die Webanwendung integriert In-formationen georeferenzierter Daten, um teilflächenspezifische Handlungsempfehlungen ausgeben zu können.

Teilprojekt 2

Das Projekt "Teilprojekt 2" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Leibniz-Institut für Gemüse- und Zierpflanzenbau Großbeeren e.V. durchgeführt. Ziel des Projektes ist die Entwicklung eines georeferenzierten Sensor-gestützten Expertensystems zur teilflächenspezifischen gekoppelten N-Düngungs- und Bewässerungssteuerung im Freilandgemüsebau. Der spezifische N-Bedarf soll auf Basis eines Verbundes aus Stützpunkten des Nmin-Systems sowie N-Mineralisierungsraten aus der Boden spezifischen C-N-Dynamik geschätzt wer-den. Die Einbindung des C-N Modells CANDY wird die Nmin- und C-Dynamik des Bodens im Vergleich zu gegenwärtigen Systemen besser abbilden. Die Bestandes-entwicklung und der N-Bedarf der Modellkultur Spinat soll über spektrale Absorption bzw. Emission mit Hilfe des ISARIA-Sensors gemessen werden. Der Bewässerungsbedarf wird durch die Verbindung von Wasserbilanzierung mit der Geisenheimer Steuerung, Bodensaugspannungsmessung, spektraler Vegetationsindices und neuronalen Netzen abgeleitet. Die wissenschaftliche Prüfung des modellierten Wasserbedarfs erfolgt mit Hilfe der Messung der aktuellen Evapotranspiration und des modellierten N Bedarfs anhand Nmin Proben. Informationen der Bodencharakteristik, der C-N-Dynamik, der Bestandesentwicklung und des Bewässerungsbedarfs sollen durch intelligente Regelsysteme verbunden und für Entscheidungen der Anwender als browserbasierte Webanwendung visualisiert werden. So werden auch Bewässerungs- und N-Düngungskarten für Teilflächen auf Grundlage räumlich hoch aufgelöster, sensorbasierter Bodenkartierung erstellt. Die Webanwendung integriert In-formationen georeferenzierter Daten, um teilflächenspezifische Handlungsempfehlungen ausgeben zu können.

Teilprojekt 3

Das Projekt "Teilprojekt 3" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Dienstleistungszentrum Ländlicher Raum - Rheinpfalz durchgeführt. Ziel des Projektes ist die Entwicklung eines georeferenzierten Sensor-gestützten Expertensystems zur teilflächenspezifischen gekoppelten N-Düngungs- und Bewässerungssteuerung im Freilandgemüsebau. Der spezifische N-Bedarf soll auf Basis eines Verbundes aus Stützpunkten des Nmin-Systems sowie N-Mineralisierungsraten aus der Boden spezifischen C-N-Dynamik geschätzt wer-den. Die Einbindung des C-N Modells CANDY wird die Nmin- und C-Dynamik des Bodens im Vergleich zu gegenwärtigen Systemen besser abbilden. Die Bestandes-entwicklung und der N-Bedarf der Modellkultur Spinat soll über spektrale Absorption bzw. Emission mit Hilfe des ISARIA-Sensors gemessen werden. Der Bewässerungsbedarf wird durch die Verbindung von Wasserbilanzierung mit der Geisenheimer Steuerung, Bodensaugspannungsmessung, spektraler Vegetationsindices und neuronalen Netzen abgeleitet. Die wissenschaftliche Prüfung des modellierten Wasserbedarfs erfolgt mit Hilfe der Messung der aktuellen Evapotranspiration und des modellierten N Bedarfs anhand Nmin Proben. Informationen der Bodencharakteristik, der C-N-Dynamik, der Bestandesentwicklung und des Bewässerungsbedarfs sollen durch intelligente Regelsysteme verbunden und für Entscheidungen der Anwender als browserbasierte Webanwendung visualisiert werden. So werden auch Bewässerungs- und N-Düngungskarten für Teilflächen auf Grundlage räumlich hoch aufgelöster, sensorbasierter Bodenkartierung erstellt. Die Webanwendung integriert In-formationen georeferenzierter Daten, um teilflächenspezifische Handlungsempfehlungen ausgeben zu können.

Teilprojekt 4

Das Projekt "Teilprojekt 4" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von GID GeoInformationsDienst GmbH durchgeführt. Ziel des Projektes ist die Entwicklung eines georeferenzierten Sensor-gestützten Expertensystems zur teilflächenspezifischen gekoppelten N-Düngungs- und Bewässerungssteuerung im Freilandgemüsebau. Der spezifische N-Bedarf soll auf Basis eines Verbundes aus Stützpunkten des Nmin-Systems sowie N-Mineralisierungsraten aus der Boden spezifischen C-N-Dynamik geschätzt wer-den. Die Einbindung des C-N Modells CANDY wird die Nmin- und C-Dynamik des Bodens im Vergleich zu gegenwärtigen Systemen besser abbilden. Die Bestandes-entwicklung und der N-Bedarf der Modellkultur Spinat soll über spektrale Absorption bzw. Emission mit Hilfe des ISARIA-Sensors gemessen werden. Der Bewässerungsbedarf wird durch die Verbindung von Wasserbilanzierung mit der Geisenheimer Steuerung, Bodensaugspannungsmessung, spektraler Vegetationsindices und neuronalen Netzen abgeleitet. Die wissenschaftliche Prüfung des modellierten Wasserbedarfs erfolgt mit Hilfe der Messung der aktuellen Evapotranspiration und des modellierten N Bedarfs anhand Nmin Proben. Informationen der Bodencharakteristik, der C-N-Dynamik, der Bestandesentwicklung und des Bewässerungsbedarfs sollen durch intelligente Regelsysteme verbunden und für Entscheidungen der Anwender als browserbasierte Webanwendung visualisiert werden. So werden auch Bewässerungs- und N-Düngungskarten für Teilflächen auf Grundlage räumlich hoch aufgelöster, sensorbasierter Bodenkartierung erstellt. Die Webanwendung integriert In-formationen georeferenzierter Daten, um teilflächenspezifische Handlungsempfehlungen ausgeben zu können.

Teilvorhaben: Smarte Microgrids als Ansatz zur Elektrifizierung in der Landwirtschaft

Das Projekt "Teilvorhaben: Smarte Microgrids als Ansatz zur Elektrifizierung in der Landwirtschaft" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von MicroEnergy International GmbH durchgeführt. Die Modernisierung einer wachsenden Landwirtschaft im Maghreb impliziert eine zunehmende Nachfrage nach Energie und Wasser. Letzteres ist ein knappes Gut in der Region, und erneuerbare Energien spielen, trotz des enormen Potentials, nur eine marginale Rolle. MicroEnergy International (MEI) ist einem Konsortium erfahrener Partner aus der EU, Algerien und Marokko beigetreten. Die Arbeitspakete umfassen unter anderem die Begleitung der wissenschaftlichen Forschung, die Organisation des Technologietransfers und der Kapazitätsentwicklung. Darüber hinaus wird MEI eigene Erfahrungen im Bereich Entwicklung, Implementierung und Betrieb von Mikronetzen einbringen um die Modellierung und Simulation der Systemleistung, den Bau von TRL4-Prototypen und deren Pilotierung im Maßstab von TRL6/7-Demonstratoren auf ausgewählten Projektfarmen zu unterstützen. Die Digitalisierung und das Monitoring dieser Systeme soll wiederrum Daten liefern, die eine Extrapolation der Ergebnisse zusammen mit der Entwicklung praktikabler Modelle für die Hochskalierung der Technologie in der MENA-Region ermöglichen soll. Um sicherzustellen, dass die Projektergebnisse nachhaltig sind, ist MEI für deren umfassende und akteursgerechte Kommunikation verantwortlich. MicroEnergy International GmbH hat sich sowohl als Beratungsunternehmen, als auch als Produkt und Softwareentwickler im Bereich Mikronetze im Globalen Süden bereits einen guten Ruf erarbeitet. Mit diesem Projekt wird sich MEI zum Einen auf Mikronetze im Landwirtschaftssektor spezialisieren und neue hybride Speichertechniken erforschen, die später in Form von Software und Regeltechnik vermarktet werden können, zum Anderen sollen Netzwerke und der Markt in der MENA Region für Beratungsleistungen erschlossen werden. MEI hat dabei nicht nur Akteure aus dem Energiesektor im Blick. Dieses NEXUS Projekt soll bewusst dafür eingesetzt werden, auch Kontakte, Netzwerke und zukünftige Kunden im Wasser und im Landwirtschaftssektor zu gewinnen.

Teilprojekt 1

Das Projekt "Teilprojekt 1" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Hochschule Koblenz, Fachbereich bauen - kunst - werkstoffe, Fachrichtung Bauingenieurwesen - Siedlungswasserwirtschaft und Wasserbau durchgeführt. Starkregen bzw. hieraus resultierende Sturzfluten haben in den letzten Jahren vermehrt zu weitreichenden Schäden an technischen und sozialen Infrastrukturen geführt. Bei solchen Extremereignissen müssen die Wassermengen möglichst schadlos durch die urbane Bebauung abgeleitet werden. Gemeinsam mit fünf Pilotkommunen, die bereits von Starkregen betroffen waren, entwickelt das dreijährige Verbundprojekt Urban Flood Resilience - Smart Tool FloReST innovative, technologiebasierte Lösungen, die klassische und KI-Ansätze zur belastungsunabhängigen und -abhängigen Ausweisung von Notabflusswegen verfolgen. Ein intelligenter, dialog-orientierter Weg zur nachhaltigen Umsetzung von Hochwasservorsorgemaßnahmen in urbanen Räumen wird durch einen begleitenden Wissenstransfer eingeschlagen. So wird ein robotergestütztes System mit integrierter Positionierungs- und Mess-Sensorik entwickelt, KI-Technologie ersetzt den aufwändigen Einsatz hydraulisch-numerischer Modelle zum lokalen Nachweis von Notabflusswegen durch Machine-Learning-Verfahren, Hochwasservorsorgemaßnahmen werden durch den Einsatz von UAV-Drohnentechnik und Dotierversuchen zur experimentellen Ausweisung belastungsabhängiger Notabflusswege zielgenau umgesetzt und die Infrastruktur zur digitalen Daten- und Methodenbereitstellung in Form eines Geo-Data-Warehouse und einer Smart App wird entwickelt. Alle Smart Tools werden in einer vernetzten Risikokommunikation mit den Pilotkommunen und Betroffenen in einem Fünf-Phasen-Modell der Partizipation überprüft und getestet. Alle Smart Tools haben eine hohe Anwendungsorientierung, die durch Tests in Pilotkommunen und Austausch im Projektbeirat verifiziert wird.

Teilprojekt 6

Das Projekt "Teilprojekt 6" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Universität Trier, Fachbereich VI Raum- und Umweltwissenschaften, Fach Hydrologie durchgeführt. Starkregen bzw. hieraus resultierende Sturzfluten haben in den letzten Jahren vermehrt zu weitreichenden Schäden an technischen und sozialen Infrastrukturen geführt. Bei solchen Extremereignissen müssen die Wassermengen möglichst schadlos durch die urbane Bebauung abgeleitet werden. Gemeinsam mit fünf Pilotkommunen, die bereits von Starkregen betroffen waren, entwickelt das dreijährige Verbundprojekt Urban Flood Resilience - Smart Tools FloReSt innovative, technologiebasierte Lösungen, die klassische und KI-Ansätze zur belastungsunabhängigen und -abhängigen Ausweisung von Notabflusswegen verfolgen. Ein intelligenter, dialog-orientierter Weg zur nachhaltigen Umsetzung von Hochwasservorsorgemaßnahmen in urbanen Räumen wird durch einen begleitenden Wissenstransfer eingeschlagen. So wird ein robotergestütztes System mit integrierter Positionierungs- und Mess-Sensorik entwickelt, KI-Technologie ersetzt den aufwändigen Einsatz hydraulisch-numerischer Modelle zum lokalen Nachweis von Notabflusswegen durch Machine-Learning-Verfahren, Hochwasservorsorgemaßnahmen werden durch den Einsatz von UAV-Drohnentechnik und Dotierversuchen zur experimentellen Ausweisung belastungsabhängiger Notabflusswege zielgenau umgesetzt und die Infrastruktur zur digitalen Daten- und Methodenbereitstellung in Form eines Geo-Data-Warehouse und einer Smart App wird entwickelt. Alle Smart Tools werden in einer vernetzten Risikokommunikation mit den Pilotkommunen und Betroffenen in einem Fünf-Phasen-Modell der Partizipation überprüft und getestet. Alle Smart Tools haben eine hohe Anwendungsorientierung, die durch Tests in Pilotkommunen und Austausch im Projektbeirat verifiziert wird.

Teilprojekt 3

Das Projekt "Teilprojekt 3" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von disy Informationssysteme GmbH durchgeführt. Starkregen bzw. hieraus resultierende Sturzfluten haben in den letzten Jahren vermehrt zu weitreichenden Schäden an technischen und sozialen Infrastrukturen geführt. Bei solchen Extremereignissen müssen die Wassermengen möglichst schadlos durch die urbane Bebauung abgeleitet werden. Gemeinsam mit fünf Pilotkommunen, die bereits von Starkregen betroffen waren, entwickelt das dreijährige Verbundprojekt Urban Flood Resilience - Smart Tool FloReSt innovative, technologiebasierte Lösungen, die klassische und KI-Ansätze zur belastungsunabhängigen und -abhängigen Ausweisung von Notabflusswegen verfolgen. Ein intelligenter, dialog-orientierter Weg zur nachhaltigen Umsetzung von Hochwasservorsorgemaßnahmen in urbanen Räumen wird durch einen begleitenden Wissenstransfer eingeschlagen. So wird ein robotergestütztes System mit integrierter Positionierungs- und Mess-Sensorik entwickelt, KI-Technologie ersetzt den aufwändigen Einsatz hydraulisch-numerischer Modelle zum lokalen Nachweis von Notabflusswegen durch Machine-Learning-Verfahren, Hochwasservorsorgemaßnahmen werden durch den Einsatz von UAV-Drohnentechnik und Dotierversuchen zur experimentellen Ausweisung belastungsabhängiger Notabflusswege zielgenau umgesetzt und die Infrastruktur zur digitalen Daten- und Methodenbereitstellung in Form eines Geo-Data-Warehouse und einer Smart App wird entwickelt. Alle Smart Tools werden in einer vernetzten Risikokommunikation mit den Pilotkommunen und Betroffenen in einem Fünf-Phasen-Modell der Partizipation überprüft und getestet. Alle Smart Tools haben eine hohe Anwendungsorientierung, die durch Tests in Pilotkommunen und Austausch im Projektbeirat verifiziert wird. Hauptziel des vorliegenden Teilprojekts sind Entwurf, prototypische Entwicklung, Demonstration und Test des Geo Data Warehouse als zentraler Datenplattform zwischen Teilprojekten, Datenbereitstellern, Anwendern und Bürgern sowie allgemein die Unterstützung der geoinformatischen Aufgaben im Gesamtvorhaben.

Teilprojekt: Analyse des Kundenverhaltens im Testfeld des KIT Campus Nord

Das Projekt "Teilprojekt: Analyse des Kundenverhaltens im Testfeld des KIT Campus Nord" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Karlsruher Institut für Technologie (KIT), Institut für Automation und angewandte Informatik durchgeführt. Ziel von SMaaS ist es, ein komplexes Service-System zu entwickeln, das den individuell optimierten Betrieb eines lokalen Energiesystems ermöglicht. Dazu wird eine Softwarelösung für die Installation lokaler Märkte entwickelt mit entsprechender IT-Infrastruktur inklusive der Spezifikation und Realisierung von Werkzeugen zur optimalen Planung und Steuerung sowie Instandhaltung lokaler Strom- Wärme- und Kältemärkte. Es entsteht ein marktlicher Koordinationsmechanismus, der zwischen Kunden, einer Schnittstelle für deren Präferenzerfassung, verschiedenen Optimierungslösungen für den Verbrauch von Strom, Wärme und Kälte, sowie weiteren angeschlossenen Smart Services vermittelt. Dieser komplexe und intelligente Service soll als ein möglichst generisches Produkt entwickelt werden, damit er quasi 'von der Stange' für verschiedene Kunden, z.B. Quartieren aus Altbaubestand, modular und individuell angepasst werden kann. Die Ziele des Teilprojektes stellen sich wie folgt dar: - Modellierung des Strom- und Wärmeverbrauchsverhaltens in einer sektorengekoppelten Experimentalumgebung ohne den Einfluss des SMaaS-Systems ('Messkampagne 1') - Modellierung des Strom- und Wärmeverbrauchsverhaltens in einer sektorengekoppelten Experimentalumgebung mit dem Einfluss des SMaaS-Systems ('Messkampagne 2') - Evaluation der Effizienzgewinne durch Vergleich der datengetriebenen Modelle der beiden Messkampagnen - Gestaltung eines Energieagenten für Endverbraucher zur Optimierung des Energieverbrauchs von Wärme und Strom für einzelne Teilnehmer innerhalb einer sogenannten 'Kundenanlage'.

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