StartseiteLänderAfrikaKeniaVerbundprojekt Landmanagement Subsahara-Afrika: Effizienzsteigerung in extensiven weidebasierten Tierhaltungssystemen durch Co-Design digitaler Technologien und maschineller Lernverfahren - Teilprojekt 1: Transdisziplinäre Integration und Co-Creation

Verbundprojekt Landmanagement Subsahara-Afrika: Effizienzsteigerung in extensiven weidebasierten Tierhaltungssystemen durch Co-Design digitaler Technologien und maschineller Lernverfahren - Teilprojekt 1: Transdisziplinäre Integration und Co-Creation

Laufzeit: 15.12.2022 - 14.12.2026 Förderkennzeichen: 01LL2201A
Koordinator: Deutsches Institut für tropische und subtropische Landwirtschaft, Gesellschaft mit beschränkter Haftung

Die pastorale Viehhaltung in Rangelands ist ein wichtiges Landnutzungssystem und trägt zwischen 15-60% zum landwirtschaftlichen BIP der Länder im östlichen und südlichen Afrika bei. Weitgehend mobile Herden nutzen die zeitliche und räumliche Heterogenität der Ressourcenverfügbarkeit in Rangelands. Diese Produktionsstrategie hat den Vorteil niedrigsten Verbrauchs fossiler Brennstoffe, ist aber sehr wissens- und informationsintensiv. Daher bieten die mit der Digitalisierung verbundenen Möglichkeiten ein hohes Potenzial zur Effizienzsteigerung ("Precision Pastoralism"). Um die Technologie erfolgreich einzuführen, nutzt InfoRange, vergleichend an vier Projektstandorten in Kenia und Namibia, einen transdisziplinären Ansatz, in dem IKT-Lösungen zusammen mit den Nutzern gestaltet werden. Durch einen akteurs- und aktivitätsorientierten Ansatz bauen wir auf dem Wissen der verschiedenen beteiligten Akteursgruppen auf, um zu erarbeiten, wie deren Entscheidungsfindung durch IKT unterstützt werden kann. Daraus werden digitale Lösungen zur Verbesserung von Weidemanagement und tierärztlicher Versorgung entwickelt. Dazu werden nutzergenerierte Informationen (ähnlich wie beim Geotagging von Fotos in Google Maps oder Live-Verkehrsmeldungen) mit fernerkundeten Daten kombiniert. Mit den Methoden des Maschinellen Lernens werden die generierten Crowd-Daten (z.B. Zeitreihen) analysiert, Phänomene wie Unterschiede in der Weidenutzungsintensität erfasst, sowie Muster in verschiedenen Szenarien erkannt. Die Einbindung von Vertretern verschiedener Entscheidungsgremien von Beginn des Projekts an ermöglicht die Erstellung von Ergebnissen in Formaten, die zur Verbesserung politischer Entscheidungen geeignet sind.

Verbund: InfoRange Quelle: Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) Redaktion: DLR Projektträger Länder / Organisationen: Kenia Namibia Themen: Förderung Umwelt u. Nachhaltigkeit

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