Über das Projekt
Das Projekt Futurewheat möchte Grundlagen erarbeiten, die zukünftig heimische Erntequalität besser und schneller einschätzen und clustern zu können. Hierfür werden Untersuchungen auf verschiedenen Ebenen durchgeführt. Alternative Back- und Teigtests werden etabliert und mit den Standardmethoden verglichen. Der zukünftige Anbau mit reduzierter Agrochemie hat Auswirkungen auf agronomische Eigenschaften, aber Konsequenzen für Backqualität und Ernährungsqualität sind unklar und sollen mit diesem Projekt erarbeitet werden. Daten aus der Wertprüfung werden genutzt, um statistische Auswertungen um Umwelt- sowie Wetterdaten zu ergänzen und Umweltstabilitäten sowie Stickstoffnutzungseffizienzen neu zu berechnen. Für die Umsetzung entlang der Wertschöpfungskette benötigt es aber Schnellverfahren der Sortenerkennung und Back- und Inhaltsstoffbestimmungen, die umfassend mittels mehrerer Sensoren und maschinellem Lernen untersucht werden und auf die verschiedensten Datensätze des Projektes angewendet werden.
Das Projekt Futurewheat möchte Grundlagen erarbeiten, die zukünftig heimische Erntequalität besser und schneller einschätzen und clustern zu können. Hierfür werden Untersuchungen auf verschiedenen Ebenen durchgeführt. Alternative Back- und Teigtests werden etabliert und mit den Standardmethoden verglichen.
Der zukünftige Anbau mit reduzierter Agrochemie hat Auswirkungen auf agronomische Eigenschaften, aber Konsequenzen für Backqualität und Ernährungsqualität sind unklar und sollen mit diesem Projekt erarbeitet werden. Daten aus der Wertprüfung werden genutzt, um statistische Auswertungen um Umwelt- sowie Wetterdaten zu ergänzen und Umweltstabilitäten sowie Stickstoffnutzungseffizienzen neu zu berechnen.
Für die Umsetzung entlang der Wertschöpfungskette benötigt es aber Schnellverfahren der Sortenerkennung und Back- und Inhaltsstoffbestimmungen, die umfassend mittels mehrerer Sensoren und maschinellem Lernen untersucht werden und auf die verschiedensten Datensätze des Projektes angewendet werden.
Das Projekt ist dabei in vier eng vernetzte Arbeitspakete gegliedert:
AP1
AP1 untersucht in mehrjährigen Feldversuchen mit 20 Sorten an mehreren Standorten, wie unterschiedliche Stickstoffdüngungs- und Pflanzenschutzintensitäten Ertrag, Krankheitsanfälligkeit, Backqualität und Nährstoffgehalte beeinflussen. Über ein gestuftes Proben- und Mischmusterkonzept werden agronomische Merkmale, Back- und Teigeigenschaften sowie Inhaltsstoffe erfasst und mit NIRS-Methoden verknüpft. Ziel ist, die Rolle von Sorte, Umwelt und Management für Qualität zu quantifizieren und zentrale Zuchtzielmerkmale für künftige Anbausysteme abzuleiten.
AP2
AP2 erweitert die Beschreibung der Backqualität durch die Entwicklung eines Hochdurchsatz-Gärstabilitätstests und standardisierter Minibackversuche. An umfangreichen Mehlmustern (u.a. aus AP1) werden Stärkeeigenschaften, Gärstabilität, Backvolumen und Krumentextur systematisch erarbeitet, um praxisrelevante Qualitätsparameter zu definieren.
AP3
AP3 entwickelt Schnelltests zur Sortenidentifizierung und Einschätzung der Verarbeitungseigenschaften mittels Spektroskopie, Bildanalyse und KI. Verschiedene Sensorplattformen werden mit Referenzdaten zu Protein-, Teig- und Backqualität verknüpft. Parallel wird der Rapid-Mix-Test gezielt an proteinnutzungseffiziente Sorten angepasst.
AP4
AP4 modelliert Genotyp-Umwelt-Interaktionen auf Basis umfangreicher Wertprüfungs-, Praxis- und Wetterdaten. Ziel ist, Umweltstabilität von Ertrag und Backqualität zu beschreiben, neue Qualitäts- und Effizienzindizes zu entwickeln und Stabilitätskennwerte für die deutsche Weizenwertschöpfungskette zu etablieren.
In Summe ermöglicht FUTUREWHEAT eine schnellere, protein-effiziente und umweltangepasste Beurteilung heimischer Weizenqualitäten und unterstützt Züchtung, Anbau, Handel und Verarbeitung durch wissenschaftlich fundierte Qualitätscluster und Schnellverfahren.
