DigiDārzs — mēslošanas un augu aizsardzības stratēģiju izstrāde ar viedo tehnoloģiju pielietošanu dārzeņu polikultūru stādījumos.
Projekta mērķis:
Risināmās problēmas:
-Atbilstoši ES nostādnēm jāsamazina MML un AAL lietošana par 50%, saglabājot ražību.
-Lauka apstākļos nav iespējams pastāvīgi sekot barības vielu izmaiņām augsnē.
-Pat klimatkontrolētos apstāķļos nav iespējams nepārtraukti sekot katra barības elementa uzņemšanas svārstībām.
-Lai pieņemtu MI balstītus lēmumus, nav datu par temperatūras, augsnes īpašību, gaismas intensitātes, barības šķīdumu utt. un augu attīstības korelāciju.
-Klimatu pārmaiņas rosina pasargāt stādījumus pret sausuma periodiem.
-Gatavība kontrolēt nitrātu saturu drenāžas ūdenī un laikus pieņemt korekcijas mēslojuma lietošanā un piesārņojuma samazinašanā.
Projekta īstenošanas laiks: 01.01.2025.–31.12.2027.
Projekta vadošais partneris: APP “Dārzkopības institūts”
Projekta partneri:
Bulduru Tehnikums SIA
Rīgas Tehniskā Universitāte MZI
Latvijas Dārznieks
Daugavpils Universitāte
Bračas z/s
LLDC SIA
Projekta kopsavilkums:
Divās saimniecībās ierīkos burkānu, kāpostu, puravu stādījumus, ar dažādiem laistīšanas, mēslošanas, augu aizsardzības paņēmieniem.
Izgatavos inovatīvus elektroķīmiskus sensorus, kas var pārraidīt faktisko izšķīdušo barības vielu daudzumu ūdenī, minerālās barošanas precizēšanai reāllaikā. Tos izmēģinās laboratorijas, lauka apstākļos, kā arī, lai noteiktu slāpekļa noplūdi no stādījumiem. Iegūtos reāllaika vides datus, augu fenoloģiskos mērījumus un ražas datus apvienos dārzeņu datu bāzē, datu analīzei un turpmākai izmantošanai lēmumu pieņemšanā.
Projekts ilgtermiņā veicinās ilgtspējīgu lauksaimniecību, samazinot agroķīmisko līdzekļu un darbaspēka patēriņu, nodrošinot ekonomisku laistīšanu. Īpaša uzmanība tiks pievērsta laistīšanas sistēmu automatizācijai, vides parametru un augsnes sastāva monitorēšanai, kā arī augu fenotipiskai novērtēšanai, izmantojot dažādas mēslošanas metodes. Ierīkos audzēšanas tehnoloģiju salīdzinājumus pieprasītu dārzeņu: kāpostu, burkānu, puravu u. c. audzēšanai, izmantojot integrētās, bioloģiskās un dinamiskas audzēšanas dārzkopības pamatprincipus. Datu datorizēta apstrāde un apkopošana, kam seko lielas datu kopas ieguve par vairākiem gadiem ir būtiska, lai varētu uzsākt lietot mākslīgo intelektu datos balstītai lēmumu pieņemšanai.
Projekta kopējais finansējums: 297 857,73 EUR
