Wheat Advisor - Site-adapted variety choice for winter wheat in Switzerland

Die schweizerische Getreidebranche unternimmt seit längerem gemeinsame Anstrengungen zur Verbesserung der Brotweizenqualität. Im Rahmen ihrer Qualitätsstrategiewurde bspw. die Protein-bezahlung für TOP-Weizen eingeführt und weiterentwickelt (swiss granum 2018 / 2014). Die stand-ortgerechte Weizenproduktion soll vor den bestehenden Anforderungen z.B. betreffend Nachhaltig-keit oder Ressourceneffizienz weiter gefördert werden. Dazu wurde von der Branche dieses Forschungsprojekt initiiert. Die bestehenden Lücken möchte swiss granum zusammen mit den Forschungsinstituten IDIAP (Kernkompetenz künstliche Intelligenz / maschinelles Lernen) und Agroscope schliessen. Mit dem Forschungsprojekt wird eine Methodik entwickelt und getestet, mit welcher die Sortenempfehlung weiterentwickelt wird. Konkret wird mittels datenbasierter Modellierung anhand validierter Ver-suchsergebnisse die bestehende Charakterisierung der TOP-Weizensorten verbessert. Dadurch werden ein standortgerechter Anbau sowie eine optimierte Düngung durch parzellenspezifische Sortenwahl und N-Düngung gefördert. Mit Hilfe von künstlicher Intelligenz (machine learning) wer-den Vorhersagen und damit weitere Verbesserungen ermöglicht. Mit der richtigen Sorte am richti-gen Standort und der mengenmässig richtigen Düngung resultiert ein optimierter Ertrag für die Landwirte und eine bedarfsgerechte Qualität für die Abnehmer. Von der Verbesserung der Weizen-qualität und erhöhten Ressourceneffizienz profitieren neben den Produzenten die ganze Wert-schöpfungskette und die Umwelt.
Agroscope, Idiap Research Institute
Federal Office for Agriculture
Jan 01, 2020
Jun 30, 2024