KODIAQ

as Projekt „KODIAQ – Konsistentes Daten- und Informationssystem zur Erfassung und Analyse von Frühindikatoren der Saatgutqualität“ soll die Auswirkung und die Interaktion von verschiedenen internen und externen Faktoren auf die Keimfähigkeit von Saatgut untersuchen und über Modellierungsansätze entsprechende Frühindikatoren für Keimfähigkeit entwickeln. Über eine frühzeitige und effiziente Kontrolle dieses Merkmals soll die Ressourceneffizienz und die Wertschöpfung in der Saatgutproduktion als einem hoch spezialisierten landwirtschaftlichen Teilbereich erhöht werden.

Exemplarisch werden wir diesen Ansatz in KODIAQ für die Saatguterzeugung von Hybridwinterraps verfolgen. Keimfähigkeit von Saatgut ist ein höchst komplexes Merkmal mit hohen Umwelt- und Jahreseinflüssen. Um hierfür geeignete Frühindikatoren in der Produktionskette entwickeln zu können, bedarf es einer umfassenden Datenbasis, die agronomische, Umwelt- und saatspezifische Daten miteinander verknüpft, integriert und schlussendlich Vorhersagen über die Qualität des Saatguts erzeugt.

Hierzu wollen wir ein Daten- und Informationssystem entwickeln, das die einzelnen Verfahrensketten und Prozessschritte der Saatgutproduktion abbildet und die große Menge an unterschiedlichen Daten aufnimmt und integriert. Zur Ableitung von Frühindikatoren werden wir mathematisch-informatorische Methoden des „Data Mining“ und des maschinellen Lernens anwenden. Durch kontinuierlichen weiteren Input an Daten, die sowohl projektspezifisch als auch dauerhaft im Standardbetrieb erhoben werden, sollen die Indikatoren iterativ weiter verbessert werden. Das bezieht sich auf die Genauigkeit, die Robustheit und – auf längere Sicht – breite Anwendbarkeit der Indikatoren, insbesondere um frühzeitige Maßnahmen ergreifen zu können, die auch bei Gefährdungssituationen die geforderte Saatgutqualität sicherstellen.