Gegenüberstellung von Produktionsindex und Ackerzahl (WZ_2) der Finanzbodenschätzung, Fläche Putzing

© Projektautoren

BODAT

Allgemeine Projektinformationen

Titel (deutsch)

Bodendatenanalyse - Finanzbodenschätzung und Bodenkartierung

Titel (englisch)

Soil data analysis

Abstract (englisch)

Project goals:
- Evaluation of the usability of Austria's area-related soil data sets with regard to the development of digitisation in agriculture and as a basis for the European Common Agricultural Policy (CAP).
- Demonstration of the possibilities of the two data sets for microeconomic management and agricultural policy measures.
- Identification of correlations of specific parameters from both data sets with remote sensing data (Sentinel-2) by comparing information derived from the two maps with satellite images.
- Identification of correlations of individual parameters from both data sets with results from the GIS-ELA project.
- Investigation of possibilities and the added value of merging both data sets in their overlapping areas.
- Documentation of the necessary procedures for data preparation of soil taxation survey and soil mapping.

For achieving this target we are intending to use the two main soil data bases for agricultural land. The results will clarify whether or not a method for developing a map as a basis for precision farming technologies out of combining the two existing soil maps can be obtained successfully.

Schlagwörter (deutsch)

Bodendaten, Fernerkundungsdaten, Bodenschätzung, Bodenkarte

Projektleitung

Andreas Baumgarten

Forschungseinrichtung

Agentur für Gesundheit und Ernährungssicherheit

Finanzierungspartner

Bundesministerium für Landwirtschaft, Regionen und Tourismus

Projektnummer

101553

Projektlaufzeit

-

Projektziele

- Evaluierung der Anwendungsmöglichkeiten der beiden flächenbezogenen Bodendatensätze Österreichs hinsichtlich der Entwicklung der Digitalisierung in der Landwirtschaft und der gemeinsamen Agrarpolitik Europas (GAP).
- Aufzeigen der Möglichkeiten einer Verwendung der beiden Datensätze für betriebswirtschaftliche und agrarpolitische Maßnahmen.
- Identifizierung von Korrelationen einzelner Parameter aus beiden Datensätzen mit Fernerkundungsdaten (Sentinel-2) durch Abgleich der Informationen aus beiden Karten mit Satellitenbildern.
- Identifizierung von Korrelationen einzelner Parameter aus beiden Datensätzen mit Ergebnissen des Projektes GIS-ELA.
- Prüfung der Möglichkeiten und des anlassspezifischen Mehrwertes einer Zusammenführung beider Datensätze in deren inhaltlichen Überschneidungszonen. Klärung der Frage, wie in Zukunft eine optimierte Bodenkarte aussehen kann.
- Dokumentation der dafür notwendigen Abläufe zur Datenaufbereitung von Finanzbodenschätzung und Bodenkartierung.

Praxisrelevanz

Die Digitalisierung ist derzeit dabei auch in der Landwirtschaft Einzug zu halten. Während Precision Farming weltweit immer mehr an Bedeutung gewinnt, nutzten im Jahr 2016 in Österreich nur ca. 6% der LandwirtInnen diese Technologie. Das wirtschaftliche und ökologische Potential (etwa der effiziente Einsatz von Betriebsmitteln), das in dieser Technologie steckt, kann jedoch vor allem dann umfassend ausgeschöpft werden, wenn grundlegende Informationen aus Bodenkarten und Satellitendaten bestmöglich genutzt werden. Der erzielbare Mehrwert einer Zusammenführung all dieser Grundlagen soll im geplanten Projekt überprüft werden. Die optimierten Eingangsdaten können schließlich zur verlässlichen Anwendung moderner Technologien und damit zu einem verbesserten Landnutzungsmanagement führen.
Dies steht auch im Einklang mit dem in der Digitalisierungsstrategie des Ministeriums (BMNT, 2018: „Digitalisierung in der Landwirtschaft – Entwicklung, Herausforderungen und Nutzen der neuen Technologien für die Landwirtschaft“) angeführten Handlungsbedarf „Open Data“ des Handlungsfeldes Technik in der Außenwirtschaft („Für die Landwirtschaft relevante Daten bzw. Karteninformationen (…hochauflösende Bodenkarten…etc.) sollten in maschinenlesbarer Form der Landwirtschaft frei zur Verfügung gestellt werden“).
Die beträchtlich erhöhte Verfügbarkeit von zeitlich, räumlich und radiometrisch hochaufgelösten Satellitendaten ermöglicht ein sehr aktuelles Monitoring der Erdoberfläche. Mit Hilfe dieser Daten kann jederzeit der aktuelle Zustand der Vegetation auf landwirtschaftlichen Flächen abgefragt werden. In Kombination mit beiden feldbodenkundlich erarbeiteten Bodeninformationssystemen in Österreich, der Finanzbodenschätzung und der österreichischen Bodenkarte, eröffnen sich dadurch neue Möglichkeiten die Information zu Bodenparametern in ihrer Genauigkeit und Aktualität erheblich zu verbessern. Die Ergebnisse dieses Projekts liefern wertvolle Inputs, um die Landwirtschaft mit Hilfe von Digitalisierung sowohl nachhaltiger, als auch effizienter und ökonomischer zu gestalten. Die Datensätze liefern u.a. wertvolle Informationen und Kenngrößen für die Umsetzung der EU-Nitratrichtlinie zum Schutz der Grundwasserkörper, für das Katastrophenmanagement bei Extremwetterereignissen (Dürre) und zur Erstellung von Ernteertragsschätzungen.
Weiters ist geplant, die Erkenntnisse aus dem vorliegenden Projekt in das WP6 des European Joint Program Soil (EJP Soil) sowie in allfällige, im Rahmen des EJP Soil ausgeschriebene Projekte, einzubringen.
einzubringen.
Zudem erscheinen die Erkenntnisse und die angestrebte österreichweite Weiterentwicklung im Zuge eines Folgeprojektes für das derzeit laufende, öffentlich-geförderte Projekt „TerraZo - Digitale Datenplattform zur Erstellung von georeferenzierten Applikationskarten für die Landwirtschaft“ von großem Interesse. Eine verbesserte Grundlage für die Erstellung von Ertragspotential- und die darauf aufbauenden Applikationskarten sollte durch die Verschneidung der verfügbaren Karten und der Fernerkundungsdaten erreicht werden. „TerraZo“, ist ein angestrebtes frei nutzbares Internet-Portal mit einfacher Schnittstellen und minimalen System- und Wissens-Voraussetzungen, wo standortangepasste Applikationskarten auf Basis von Versuchs- und Expertenwissen zur Verfügung gestellt werden.
Ein wichtiger Schritt wird durch die Verbesserung der Bodeninformationen infolge der Vernetzung der erwähnten ProjektpartnerInnen und das Zusammenführen des Know-Hows und vorhandener Ressourcen u.a. aus Projekten, etc. erreicht. Eine große Anzahl an LandwirtInnen wird schließlich davon profitieren können.

Berichte

Abschlussbericht

Die Digitalisierung ist derzeit dabei auch in der Landwirtschaft Einzug zu halten. Das wirtschaftliche und ökologische Potential, welches in der Technologie „Precision Farming“ steckt, kann vor allem dann umfassend ausgeschöpft werden, wenn grundlegende Informationen aus Bodenkarten und Satellitendaten bestmöglich genutzt werden. In Kombination mit beiden österreichischen Bodeninformationssystemen – Finanzbodenschätzung und Bodenkartierung – eröffnen sich potentiell neue Möglichkeiten aktueller indirekte Information zu Bodeneigenschaften zu erhalten. Der erzielbare Mehrwert einer Zusammenführung dieser Grundlagen wurde im gegenständlichen Projekt innerhalb von sechs Pilotflächen überprüft und dabei die auftretenden Schwierigkeiten und daraus resultierende Unsicherheiten erfasst. Nach den durchgeführten Arbeiten lässt sich das Potential der verschiedenen Datenquellen erkennen. Vor allem die Kombination von Fernerkundungsdaten mit im Feld erhobenen Daten eröffnet neue Möglichkeiten. So können die Informationen der Satellitenaufnahmen für die Abgrenzung von Bodeneinheiten, vor allem solcher mit extremen Eigenschaften im Feld sehr aufschlussreich sein. Weiters ist die ständige Verfügbarkeit und Aktualität der Fernerkundungsdaten von sehr hohem Wert. Aus den Satellitendaten wurde ein Vegetationsindex (Normalized Difference Vegetation Index – NDVI) und drei biophysikalische Variablen (Leaf Area Index – LAI, Fraction of absorbed photosynthetically active radiation – FAPAR, Fraction of Green Vegetation Cover – FCOVER, Enhanced Vegetation Index – EVI) berechnet und daraus für den Boden wichtige Indikatoren abgeleitet. Durch Hinzuziehung von Bodeneigenschaften aus den Bodendaten (Gründigkeit, Bodenschwere, Wasserstufe und Grobbodenanteil) wurden Düngeapplikations- und Aussaatkarten für manche Flächen der Pilotgebiete erstellt. Während der Versuch einer Zusammenführung der beiden Bodendatenbestände zu keinem zufriedenstellenden Ergebnis geführt hat und dies in der derzeit vorliegenden Datenstruktur für größere Untersuchungsgebiete automatisiert auch grundsätzlich gar nicht möglich ist, konnte gezeigt werden, dass in der Kombination der Finanzbodenschätzungsdaten mit jenen der Fernerkundung durchaus Potential für die Erstellung von Karten als Grundlage für eine Präzisionslandwirtschaft gegeben ist.

Anhänge

Dateiname

20221005_BODAT_Endbericht_final_BF.pdf

Beschreibung

aktualisierter Endbericht

Abstract (deutsch)

Die Digitalisierung ist derzeit dabei auch in der Landwirtschaft Einzug zu halten. Das wirtschaftliche und ökologische Potential, welches in der Technologie „Precision Farming“ steckt, kann vor allem dann umfassend ausgeschöpft werden, wenn grundlegende Informationen aus Bodenkarten und Satellitendaten bestmöglich genutzt werden. In Kombination mit beiden österreichischen Bodeninformationssystemen – Finanzbodenschätzung und Bodenkartierung – eröffnen sich potentiell neue Möglichkeiten aktueller indirekte Information zu Bodeneigenschaften zu erhalten. Der erzielbare Mehrwert einer Zusammenführung dieser Grundlagen wurde im gegenständlichen Projekt innerhalb von sechs Pilotflächen überprüft und dabei die auftretenden Schwierigkeiten und daraus resultierende Unsicherheiten erfasst.

Nach den durchgeführten Arbeiten lässt sich das Potential der verschiedenen Datenquellen erkennen. Vor allem die Kombination von Fernerkundungsdaten mit im Feld erhobenen Daten eröffnet neue Möglichkeiten. So können die Informationen der Satellitenaufnahmen für die Abgrenzung von Bodeneinheiten, vor allem solcher mit extremen Eigenschaften im Feld sehr aufschlussreich sein. Weiters ist die ständige Verfügbarkeit und Aktualität der Fernerkundungsdaten von sehr hohem Wert. Aus den Satellitendaten wurde ein Vegetationsindex (Normalized Difference Vegetation Index – NDVI) und drei biophysikalische Variablen (Leaf Area Index – LAI, Fraction of absorbed photosynthetically active radiation – FAPAR, Fraction of Green Vegetation Cover – FCOVER, Enhanced Vegetation Index – EVI) berechnet und daraus für den Boden wichtige Indikatoren abgeleitet. Durch Hinzuziehung von Bodeneigenschaften aus den Bodendaten (Gründigkeit, Bodenschwere, Wasserstufe und Grobbodenanteil) wurden Düngeapplikations- und Aussaatkarten für manche Flächen der Pilotgebiete erstellt.

Während der Versuch einer Zusammenführung der beiden Bodendatenbestände zu keinem zufriedenstellenden Ergebnis geführt hat und dies in der derzeit vorliegenden Datenstruktur für größere Untersuchungsgebiete automatisiert auch grundsätzlich gar nicht möglich ist, konnte gezeigt werden, dass in der Kombination der Finanzbodenschätzungsdaten mit jenen der Fernerkundung durchaus Potential für die Erstellung von Karten als Grundlage für eine Präzisionslandwirtschaft gegeben ist.

Abstract (englisch)

Digitalisation is currently making its way into agriculture. The economic and ecological potential inherent in precision farming technology can be fully exploited if basic information from soil maps and satellite data is used in the best possible way. In combination with both Austrian soil information systems – soil taxation and soil mapping - potentially new possibilities open up for obtaining up-to-date indirect information on soil properties. The achievable added value of combining these bases was examined in this project within six pilot areas and the difficulties and resulting uncertainties were recorded.

After the work carried out, the potential of the different data sources can be recognised. Especially the combination of remote sensing data with data collected in the field opens up new possibilities. For example, information from satellite imagery can be very informative for the delineation of soil units in the field, especially those with extreme properties. Furthermore, the constant availability and topicality of the remote sensing data is of very high value. A vegetation index (Normalised Difference Vegetation Index - NDVI) and three biophysical variables (Leaf Area Index - LAI, Fraction of absorbed photosynthetically active radiation - FAPAR, Fraction of Green Vegetation Cover - FCOVER, Enhanced Vegetation Index - EVI) were calculated from the satellite data and used to derive important indicators for the soil. By adding soil properties from the soil data (green cover, soil severity, water stage and coarse soil content), fertiliser application and seeding maps were created for some areas of the pilot areas.

While the attempt to merge the two sets of soil data did not lead to a satisfactory result and this is not even possible in principle in an automated way in the data structure currently available for larger study areas, it could be shown that there is certainly potential for the production of maps as a basis for precision agriculture in the combination of the financial soil estimation data with those of remote sensing.

Autor/innen

Andreas Baumgarten, Hans-Peter Haslmayr, Michael Schwarz, Günther Aust, Stefan Forstner, Christian Rodlauer, Martin Neuwirth, Josef Springer, Roland Neissl, Markus Gansberger, Philipp Kastenhofer