Möglichkeiten der digitalen Unkraut- und Resistenzmanagement-Beratung basierend auf Praxisdaten aus einem deutschlandweiten Monitoring der Jahre 2019-2021
Das Vorkommen resistenter Ungräser stellt für Landwirte und Beratung ein zusätzliches Problem für die langfristige Planung des Unkrautmanagements dar. Wir stellen hier einen Ansatz zur individuellen Risikoermittlung der Resistenzentwicklung und der Ableitung individueller Maßnahmen zur Resistenzvermeidung und Kontrolle von Ungräsern vor. Die Basis für die Entwicklung eines Beratungs- Algorithmus bildet dabei ein deutschlandweit durchgeführtes Monitoring der Jahre 2019-2021. Auf Basis dieser Daten, zusammen mit weiteren externen Daten, wird mit Hilfe von Verfahren des maschinellen Lernens ein Algorithmus erarbeitet, der frühzeitig auf Resistenz-Probleme einzelner Flächen hinweist und eine Anpassung von Maßnahmen vorschlägt. Ein Prototyp ist für die Saison 2022/23 geplant.
The occurrence of resistant weeds poses an additional challenge for farmers and consultants in the strategic planning of weed management practices. We here describe an approach for an individual risk assessment for weed resistance and the development of individual management practices. The basis sets a weed monitoring conducted in the years 2019-2021 in Germany. Based on this data and by combining external data, we will develop a forecasting algorithm based on machine learning. This algorithm shall detect resistance problems on a field level early and provide individual recommendations. A first prototype is planned for the season 2022/23.
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