Forschung

Die geo-konzept GmbH engagiert sich seit Jahren intensiv in nationalen und EU-Forschungsprojekten. Im Verbund mit internationalen Partnern aus Forschung und Wirtschaft arbeiten wir an wegweisenden Technologien, Geräten und Software. Hierbei ist vor allem unsere Erfahrung mit hochgenauen Satellitenpositionsdaten, Parallelführung, GIS, Sprengplanung und Datenverarbeitung gefragt.

SuperNav

Präzise Positionsbestimmung von Forstmaschinen im Submeterbereich – Verbundprojekt vom Fraunhofer Institut für integrierte Schaltungen, Forstliche Versuchs- und Forschungsanstalt BW, HSM GmbH und geo-konzept GmbH

Holzproduktion soll nachhaltig, bodenschonend und gleichzeitig effektiv sein. Wie auch in der Landwirtschaft ist hierfür eine möglichst genaue Verortung der Maschinen entscheidend, was sich aktuell in der Praxis noch schwierig gestaltet: Abschattung, Beugung und schlechtes Signal-Rausch-Verhältnis in den Wäldern sind Faktoren, die eine durchgängige Satellitenpositionierung in Echtzeit kaum möglich machen.
Das Verbundprojekt „Submeterpositionierung in der Forstwirtschaft unter schwierigen Sat/Nav-Bedingungen“ (SuperNav) soll genau diese Probleme umgehen: durch optimierte Technologien und die Kombination verschiedener Sensorik werden innovative GNSS-Antennen und Empfänger entwickelt und praxiserprobt, die eine Submetergenauigkeit sicherstellen sollen – durchgängig und in Echtzeit.
Für Waldbesitzer, Forstbetriebe, Forstunternehmen und rohstoffverarbeitende Holzindustriebetriebe ergeben sich hiermit erhebliche Verbesserungen hinsichtlich Arbeitssicherheit, Zuverlässigkeit bei der Einhaltung des Bodenschutzes als Aspekt der Umweltvorsorge und Erfüllung der Zertifizierungsanforderungen und Wirtschaftlichkeit der involvierten Betriebe.

EDA

Elektronische Deichsel für landwirtschaftliche Arbeitsmaschinen mit Umfeldsensorik und zusätzlichen Geoinformationen

Die elektronische Deichsel arbeitet nach dem Master-Slave-Prinzip. Ein bemanntes Fahrzeug (Master) gibt den Kurs vor, ein Unbemanntes (Slave) folgt diesem autonom. Zur Steigerung von Sicherheit und Automatisierungsgrad wird das System um Geoinformationen und Sensoren zur Umfeldüberwachung ergänzt. Ziel ist es, den rechtlichen Sicherheitsanforderungen bedienerloser Maschinen im Feldeinsatz besser gerecht zu werden.
Wir sind hierbei für Pfadplanung, Lenkalgorithmik, telemetrische Datenübertragung zwischen den Schleppern sowie die Einbindung zusätzlicher Geoinformationen verantwortlich.

GeoFarm

Im Fokus steht die Entwicklung eines Verfahrens zur Anbauempfehlung und Entscheidungsunterstützung für eine standortspezifische Pflanzenproduktion. Anforderungen an ein solches Verfahren sind eine hohe räumliche Präzision unter Beachtung der großflächig skalierbaren, überregionalen und dabei kosteneffizienten Einsetzbarkeit.
In der auf einer Internetplattform basierenden Prozesskette sind wir für die Berechnung von Managementzonen-, Aussaat- und Pflanzenschutzkarten sowie die Wettermodellierung zuständig. Weiterhin implementieren wir Module für Ertragsdatenauswertung, Erntelogistik und Prozessdatenverwaltung.

In-Field

Standortangepasstes N-Management auf Basis teilflächenspezifischer Informationsverarbeitung – System-, Hard- und Softwarelösung

Ziel ist die Detektion des betriebswirtschaftlich optimalen Stickstoffdüngereinsatzes im Winterweizen. Dieser wird von einem künstlichen neuronalen Netz (KNN) anhand eines Bodenprozessmodells ermittelt. Als Ergebnis wird die teilflächenspezifische Stickstoffmenge unter Berücksichtigung der von einem Stickstoff-Sensor während der Überfahrt gemessenen Werte ausgegeben.
Die Kommunikation mit dem Düngerstreuer übernimmt dann ein sogenannter In-Field-Controller. Dessen Entwicklung nach dem Standard ISO 11783 liegt genauso in unserer Hand wie die Mobilfunkverbindung zu einem Datenportal, das als Benutzerschnittstelle dient.

PROGReSs

Prediction and Modeling of Hybrid Performance and Yield Gain in Oilseed Rape by Systems Biology

Geplant ist, das „Phänomen“ Heterosis beim Raps in einem systembiologischen Ansatz zu untersuchen. Hierfür werden iterative Prädiktionsmodelle mit experimentell erzeugten Daten kombiniert. Wir übernehmen dabei die sensorgestützte Phänotypisierung von Rapshybriden per Drohnenbefliegung inkl. Entwicklung der Auswertealgorithmen, die Charakterisierung des Bodens sowie die Erhebung von Klimadaten.

RapiD

Ertragsfaktoren von Raps als Nachwachsender Rohstoff: Phänotypisierung unter dynamischen Praxisbedingungen

Das Ziel dieses Vorhabens ist die Entwicklung und Praxiserprobung neuartiger nicht-invasiver Phänotypisierungsmethoden für die Erfassung von ertragsbildenden Faktoren beim Raps sowie deren Einsatz zur Identifizierung neuer genetischer Variation für die Züchtung. Diese neuartigen nicht-invasiven Phänotypisierungsmethoden beinhalten Sensoren für ertragsrelevante Merkmale, die zum Beispiel an einem UAV montiert werden und beim Überfliegen einer Versuchsparzelle objektive Messdaten liefern.

KODIAQ

Konsistentes Daten- und Informationssystem zur Erfassung und Analyse von Frühindikatoren der Saatgutqualität

Das Projekt KODIAQ untersucht die Auswirkung und die Interaktion von verschiedenen internen und externen Faktoren auf die Keimfähigkeit von Saatgut. geo-konzept ist im Projekt für die Erzeugung Geodaten-gestützter Sensor- und Umweltdaten verantwortlich. Im Projekt bringt geo-konzept die langjährige Erfahrung mit unbemannten Flugsystemen und multispektraler Sensorik ein. Dazu gehört neben der Befliegung auch die Verarbeitung der Aufnahmen zu multispektralen Orthophotos. Weitere Faktoren, die für die Erzeugung von Saatgut und dessen Keimfähigkeit von Bedeutung sind, sollen durch von geo-konzept zur Verfügung gestellte Klima- und Wetterdatenströme identifiziert werden.