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Das FarmLab ist jetzt DLG zertifiziert!
Großartige Neuigkeiten! Das FarmLab ist jetzt DLG zertifiziert.
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Förderung ProFIT


Die Stenon GmbH wird durch den Europäischen Fonds für Regionale Weiterentwicklung der Europäischen Union bei dem Projekt „HyperDRIVE – modulares Sensorsystem zur On-The-Go Bodenkartierung” unterstützt.

In der Landwirtschaft sind die exakte Planung der Düngemenge sowie die Art und Zusammensetzung der verwendeten Düngemittel von wesentlicher Bedeutung für die Erhaltung der Bodenfruchtbarkeit, das Einhalten von Gesetzesvorgaben sowie der Funktion des Bodens als Produktionsgrundlage für Nahrungs- und Futtermittel. Aufgrund der vielfältigsten unterschiedlichen Boden- und Pflanzenarten müssen Düngemittel an ihre spezifischen Bedürfnisse angepasst werden, damit Landwirte maximale Erträge bei gleichzeitig geringstem Materialaufwand erreichen und zudem gesetzliche Vorgaben einhalten. Diese gesetzlichen Vorgaben zur Düngung können bei Missachtung bzw. Verstößen zu hohen Strafen von bis zu 150.000€ führen.

Um größere Betriebe effizient bei der Bodenanalyse zu unterstützen, entwickelt die Stenon GmbH im Rahmen des ProFIT-Projektes die weltweit erste massentaugliche, Echtzeit-in-situ Lösung für die Analyse von Böden, welche in ein Fahrsystem integrierbar ist. Dadurch werden Landwirte befähigt, größere Flächen schnell und effizient zu analysieren.
Die Stenon GmbH hat bereits mit dem Bodenmessgerät Farmlab eine Lösung im Handheld-Format entwickelt, um Landwirte in Echtzeit bei der Bestimmung der Bodenqualität und pflanzenverfügbaren Nährstoffen und daraus abgeleiteten Handlungsempfehlungen zu unterstützen.

Durch die gezielte anwendungsorientierte Entwicklung wird der Hyperdrive nach der Entwicklung direkt im landwirtschaftlichen Anbaugebiet genutzt werden können. Alle Bodenanalysen werden damit innerhalb kürzester Zeit direkt vor Ort, kostengünstig, ohne aufwendige Probenpräparation und in einer nicht-destruktiven Messung analysiert werden können. Zudem wird die Analyse durch den Einsatz von innovativen Machine Learning Modellen optimiert, wodurch den Landwirten Empfehlungen zur Düngemittelgabe ausgestellt werden können.

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