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Ein Entscheidungshilfetool für Stickstoffdüngung unter unsicherem Wetter.

DÜNGEcht verbindet Fernerkundung, ein wissenschaftliches Pflanzenmodell und Wettervorhersagen zu einem praxistauglichen Werkzeug — entwickelt gemeinsam mit Landwirt:innen aus Brandenburg.

01 — Das Problem

Trockenheit, sandige Böden, unsicheres Wetter.

Brandenburg zählt mit rund 500 mm Niederschlag im Jahr zu den trockensten Regionen Deutschlands, und fast zwei Drittel der landwirtschaftlichen Flächen bestehen aus sandigen, wasserarmen Böden. Das macht Trockenheit zum wichtigsten ertragsbegrenzenden Faktor im Ackerbau der Region.

Landwirt:innen müssen Zeitpunkt und Menge ihrer Stickstoffdüngung planen, ohne zu wissen, wie viel Regen in den kommenden Wochen fällt. Zu wenig Dünger kostet Ertrag, zu viel kostet Geld und schadet der Umwelt durch Auswaschung.

Fernerkundungsbasierte Ansätze — etwa Satellitenbilder — helfen bereits dabei, die Stickstoffgabe an räumliche Unterschiede im Feld anzupassen. Was diese Ansätze bislang nicht können: die Unsicherheit des zukünftigen Wetters mit einbeziehen.

500 mm
durchschnittlicher Jahresniederschlag — eine der trockensten Regionen Deutschlands
⅔
der Ackerflächen bestehen aus sandigen, wasserarmen Böden

Quelle: LfU Brandenburg – Boden und Klimawandel

02 — Die Idee

Drei Datenquellen, eine Empfehlung.

DÜNGEcht verbindet drei Datenquellen zu einem gemeinsamen Werkzeug:

Das Ergebnis: Landwirt:innen erhalten Prognosen zu erwarteten Ertragsspannen und Stickstoffverlusten für die von ihnen geplante Düngungsstrategie, sowie konkrete Empfehlungen zu Zeitpunkt und Menge der nächsten Ausbringung — angepasst an ihr individuelles Risikoempfinden.

03 — Wie wir arbeiten

Sechs Arbeitspakete, ein gemeinsames Ziel.

Das Projekt ist in sechs Arbeitspakete gegliedert. Zentral ist ein iterativer Co-Design-Prozess: Die App wird gemeinsam mit den beteiligten Betrieben entwickelt und laufend anhand ihres Feedbacks verbessert — von einer ersten Konzeptversion bis zum praxiserprobten Endprodukt Ende 2028.

AP1

Co-Design

Ermittelt gemeinsam mit Landwirt:innen und Beratung die gewünschten Funktionen und Spezifikationen des Tools.

AP2

Wissenschaftliches Instrument

Entwicklung des hybriden Modells aus Fernerkundung, Pflanzenmodell und Wettervorhersage.

AP3

Software für Landwirte

Übersetzung des wissenschaftlichen Tools in eine benutzerfreundliche App mit intuitiver Oberfläche.

AP4

Tests in landwirtschaftlichen Betrieben

Alpha- und Beta-Tests mit Projektlandwirten und einer breiteren Gruppe regionaler Betriebe.

AP5

Datenmanagement

Erfassung, Verknüpfung und verantwortungsvolle Verwaltung aller benötigten Daten.

AP6

Projektkoordination

Koordination zwischen allen Arbeitspaketen, Berichtswesen und Öffentlichkeitsarbeit.

04 — Projektdaten

Auf einen Blick.

Projekttitel
Dünge-Entscheidungssystem mit Echtzeitdaten
Akronym
DÜNGEcht
Laufzeit
01.03.2026 – 31.12.2028
Förderprogramm
EIP-Agri, Land Brandenburg
Leadpartner
Leibniz-Zentrum für Agrarlandschaftsforschung (ZALF) e.V.