Publikationen & Prüfberichte

Die Krpan Seilwinde 6.5 DH mit konstanter Zugkraft gibt es seit 2016. Sie wurde mehrmals modifiziert und jetzt mit neuen Funktionen ausgestattet. Zusammen mit der BLT Wieselburg und der FAST Traunkirchen haben wir sie getestet.

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Um die Sojabohne als Futter- bzw. Lebensmittel nutzbar zu machen ist eine thermische Aufbereitung (als Sojatoastung oder Sojaröstung bezeichnet) erforderlich. Durch gleichmäßige Erwärmung der Bohne auf mindestens 110°C Kerntemperatur können enthaltene antinutritive Faktoren (ANF) zum Großteil inaktiviert werden (Monari 1989, Qin 1996). Der Abbau von ANF (vorrangig Trypsininhibitoren TI) unter Gewährleistung einer hohen Verdaulichkeit wertvoller Inhaltsstoffe stellt eine der großen Herausforderungen in diesem Verarbeitungsschritt dar. Zur qualitativen Beurteilung der Wärmebehandlung stehen unterschiedliche Kenngrößen zur Verfügung. Die aufgrund der Wärmebehandlung eintretende Schädigung von Aminosäuren kann unter anderem mittels Proteinlöslichkeit in Kalilauge überprüft wer-den (ARABA und DALE 1990, PARSON et.al. 1991). Um eine Überbehandlung zu vermeiden, soll der Grenzwert von 72 Prozent nicht unterschritten werden. Der Abbau von Trypsininhibitoren erfolgt mittels Analyse der Trypsininhibitoraktivität (TIA). Um eine Unterbehandlung der Bohne zu gewährleisten, ist ein Grenzwert von 4 mg/g zu unterschreiten (CLARKE und WISEMAN 2005, QIN et.al. 1996).
Die nährstoffliche Qualität der Aufbereitung wird von verschiedenen Parametern (Gutfeuchte, Partikelgröße, Behandlungstemperatur, etc.) maßgeblich beeinflusst (RAFIEE-YARANDI et.al. 2016, WHITE et.al. 2000, OLSON et.al. 1975). Jedoch können eventuell erforderliche Prozessanpassungen nur a posteriori am Produkt durchgeführt werden.

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Hanf, Cannabis sativa L., ist eine uralte Nutzpflanze. Die aus ihr gewonnenen reißfesten Fasern waren der Ausgangsrohstoff für Stoffe und Seile. Die Nutzpflanze Hanf hat somit auch beigetragen, die Welt mit Segelschiffen zu befahren, zu erforschen und neue Länder zu entdecken.
In diesem Beitrag wird ein kurzer Abriss der Hanfnutzung in Österreich gegeben und versucht, die aktuellen Herausforderungen darzustellen.

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Echtzeit- Methoden zum Schätzen von Ertrag und Pflanzenarten im Grünland dienen als Grundlage für die automatisierte Maschinensteuerung, standortspezifische Anwendungen, der In-Field-Logistik und der logistischen Optimierung während der Ernte sowie der objektiven Betriebsmittelplanung. Neue kamerabasierte Methoden bieten das Potential zur effizienten Bonitierung von Grünland.

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Erste Feldroboter, die am Schlag autonom arbeiten, wurden in den vergangenen Jahren vorgestellt (SHAMSHIRI et al. 2018, FOUNTAS et al. 2020). Diese Roboter weisen im Vergleich zu den üblichen traktorbetriebenen Maschinen kleine Arbeitsbreiten auf, wodurch sie leichter und damit bodenschonen-der sind. Um dieselbe Fläche zeitgerecht bearbeiten zu können, müssen mehrere Roboter zeitgleich ein-gesetzt werden und diese müssen auch außerhalb der Dienstzeit der Bedienperson weiterarbeiten. Sie dürfen aber unter den heutigen technischen und verkehrsrechtlichen Rahmenbedingungen noch nicht autonom auf öffentlichen Straßen den Schlag wechseln. Sie müssen für das Umstellen am Dreipunkt eines Traktors angebaut oder auf ein Transportfahrzeug verladen werden. Da die Schlaggröße in vielen Betrieben zwischen einem und zwei Hektar liegt und die Betriebe nicht arrondiert sind, hat der Arbeits-zeitbedarf für den Schlagwechsel eine große Bedeutung.
Weiters stellten MARINOUDI et al. (2019) und LOWENBERG-DEBOER et al. (2020) in Literaturrecherchen fest, dass für eine ökonomische Bewertung von Feldrobotern Daten bezüglich ihres Arbeitszeitbedarfes und der Veränderung von Arbeitsabläufen fehlen.
Im Folgenden werden deshalb der Arbeitszeitbedarf bzw. die auftretenden Wartezeiten bei den Feldrobotern in Zusammenhang mit dem Schlagwechsel und die Zeitspanne, die die Roboter nach Ende der täglichen Dienstzeit der Bedienperson autonom weiterarbeiten können, untersucht.

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Landwirtschaftliche Betriebe sind im Zuge der fortschreitenden (agrar-) technologischen, ökologischen ökonomischen sowie rechtlichen Entwicklungen verstärkt mit der Erfassung von Daten bei der Bewirtschaftung sowie Dokumentation am Betrieb konfrontiert. Ebenso gilt es steigende Verbrauchererwartungen in puncto Nachhaltigkeit an die produzierten Lebensmittel mit der Bewirtschaftung in Einklang zu bringen. Um den daraus resultierenden Herausforderungen besser entsprechen, sowie LandwirtInnen bei der Bewirtschaftung bessere Entscheidungsgrundlagen bieten zu können, ist der Einsatz eines digitalen Werkzeuges für das Büro durch den Einsatz eines sog. FMIS, einem Farmmanagement- und Informationssystem, sinnvoll. Welchen Nutzen ein solches FMIS für den Anwender haben kann, hängt unter anderem vom Anwender selbst, der Nutzerfreundlichkeit, der Kompatibilität, den rechtlichen Rahmenbedingungen und den verschiedenen Funktionalitäten eines FMIS ab. In diesem Rahmen wird versucht, durch eine Übersicht einzelner ausgewählter Funktionalitäten den Nutzen des digitalen Werkzeuges FMIS aufzuzeigen.

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Die Basis von Stickstoff Düngemodellen ist eine elektronische Bestandesbeschreibung. Dabei wird ein Zusammenhang zwischen N-Aufnahmestatus des Bestandes und Messwerten aus Werkzeugen zur elektronischen Bestandesbeschreibung hergestellt (SÖDERSTRÖM et al. 2017). Durch zeitlich wiederholte Messungen und Regressionsanalysen kann der N-Aufnahme Verlauf festgehalten werden. Je nach Ertragserwartung kann über eine idealisierte N-Aufnahme Kurve und einem Messwert eine wachstumsangepasste N-Menge verabreicht werden (SHARIFI 2020). Zu hohe oder zu niedrige N-Aufnahmen können ermittelt und über die Düngung ausgeglichen werden. Unterschiedliche Ertragspotenziale innerhalb eines Standortes müssen durch Anpassung der Aufnahmekurven berücksichtigt werden. Ertragspotenziale können auf Basis von elektronischen Bodeninformationen und/oder auf Basis mehrjähriger Reflexionsmessungsanalysen ermittelt werden (YUZUGULLU et al. 2020). Zusätzlich ist zu beachten, dass Standorte, welche nicht kompensationsfähig sind, von bestehenden Systemen ausgenommen und gesondert behandelt werden müssen (KASTENHOFER et al. 2021).
Ziel dieser Arbeit war es, spektrale Pflanzenmessungen aus Satellitendaten zu verarbeiten und zu interpretieren, um daraus möglichst exakte Vorhersagen unter Berücksichtigung der Einflussfaktoren auf den benötigten Nährstoffbedarf zu ziehen. So soll das standortspezifische Ertragspotential ausgeschöpft wer-den und Nährstoffverlagerungen in tiefere Bodenschichten minimiert werden.

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Zehn Partner aus fünf europäischen Ländern (Italien, Polen, Ungarn, Slowenien und Österreich) haben im April 2019 das Interreg Projekt TransFarm4.0 gestartet.
Dieses Vorhaben verfolgt das Ziel, Precision Farming (PF) Technologien zu fördern. Die Nutzung von PF durch EU Landwirte ist aber noch verbesserungswürdig [SCHRIJVER, R., et. al. (2016), BOSCARO, D. and TOMASI, D, 2020]. Ein Teil des Projekts ist eine Umfrage bei Landwirten in CE-Ländern hinsichtlich deren Erwartungshaltung und Akzeptanz. Aus den Ergebnissen sollten Schlüsse für künftige PF Innovationen und Verbesserungen abgeleitet werden. Zudem sollten die Anforderungen und Bedürfnisse der Landwirte in den jeweiligen mitteleuropäischen Ländern (IT, PL, HU, SLO und AT) für mögliche zukünftige technologische Innovationen gesammelt und ausgewertet werden.
Darüber hinaus geben die Ergebnisse der Online-Umfrage unter anderem einen Einblick in die Frage, in welchen PF-Anwendungen (z. B. Tracking-Systeme (GPS), Einsatz von Robotern oder Drohnen usw.) die Landwirte eher einen Nutzen oder eine Chance sehen als einen Nachteil oder ein Risiko, wenn sie auf ihrem Betrieb angewendet werden.
Die TransFarm4.0 Precision Farming-Umfrage aus dem Jahr 2019 wurde in Zusammenarbeit mit den Projektpartnern CREA für Italien, der Universität Maribor für Slowenien, der Szent István-Universität für Ungarn und KIRG für Polen ausgewertet. Die Ergebnisse werden nachfolgend auszugsweise dargestellt.

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Im Jahr 2019 veröffentlichte das Bundesministerium für Nachhaltigkeit und Tourismus einen Aufruf zur Einreichung von Projekteinreichung auf Basis der Sonderrichtlinie „LE-Projektförderungen“. Die inhaltliche Zielsetzung umfasste unter anderem den Aufbau von Demonstrationsbetrieben zu digitalen Technologien, um den Nutzen innovativer Technologien für die österreichische Landwirtschaft aufzuzeigen und in weiterer Folge die Anwendung zu fördern. Bei diesem Aufruf war ein breit getragenes Konsortium mit über 20 Partnern erfolgreich, woraus das im Jänner 2020 gestartete Projekt „Innovation Farm“ entstand.

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Consumers are willing to pay significantly higher prices for food and beverage products of certain, es-pecially valued geographic origin. The control of declared geographic origin of food and beverages thus is an important issue, as it represents protection and prevention of consumer deception and fraud.

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