
Dr. Nikos Tsoulias, Senior Researcher und Dozent an der Hochschule Geisenheim University, hat 2021 einen Doktortitel in Agrartechnik an der Agraruniversität Athen (Griechenland) erlangt. Er erhielt seinen Master of Science in Precision Farming (2016) an der Harper Adams University (Vereinigtes Königreich), vollständig finanziert von CNH Industrial, und hat einen Bachelor in Landwirtschaft sowie einen integrierten Master of Science in Agrartechnik von der Agraruniversität Athen (Griechenland).
Derzeit arbeitet er am Department of Agricultural Engineering der Hochschule Geisenheim University, wo er Vorlesungen in Präzisionslandwirtschaft, Phänotypisierung, digitale Zwillinge, landwirtschaftliche Maschinen und Robotik in der Gartenbau- und Weinbauindustrie hält. Seit Beginn seiner beruflichen Laufbahn arbeitet er als Forscher und legt einen starken Fokus auf die Zusammenarbeit mit der Industrie und Forschung. Er ist ein Experte für Maschinenvision und optische Sensoren im Agrar- und Lebensmittelsektor.
Dr. Nikos Tsoulias ist Autor von über 30 begutachteten wissenschaftlichen Artikeln. Er hielt einen Vortrag mit dem Titel „Bridging Digital Shadows with Physiological Models and Field Applications“ auf der EHC 24 in Bukarest, organisiert von der ISHS. Er ist auf die Entwicklung von Techniken zur Echtzeit-Detektion im Bereich Maschinenvision und Pflanzensensierung spezialisiert. Zu seinen Forschungsinteressen gehören die Phänotypisierung von Obst und Bäumen, 3D-Daten, Photonik in der Landwirtschaft, IoT-Systeme, unbemannte Boden- und Luftfahrzeuge, Maschinenautomatisierung, Präzisionsgartenbau/Weinbau und digitale Zwillinge. Kürzlich war er in mehrere europäische Projekte wie Oenotrace und SHEET involviert, die vom ICT-AGRI-FOOD Co-Fund finanziert wurden, sowie in nationale Projekte wie ISObot, DIWAKOPTER, AquaC+ und Primefruit.
Projektanfang: 01.09.2025
Projektende: 31.08.2028
Förderer: Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft
Das Ziel des Projekts iSoBeD ist die Entwicklung neuer, digitaler und KI-gestützter Ansätze für nachhaltige,
effiziente und praxisnahe Bewässerungslösungen im Gemüse- und Weinbau. Angesichts des steigenden
Wasserverbrauchs und der zunehmenden klimatischen Herausforderungen sollen digitale Technologien
genutzt werden, um den Wasserbedarf der Kulturen teilflächenspezifisch zu erfassen und die Bewässerung
präzise zu steuern. Der Projektfokus liegt dabei auf folgenden Bereichen:
(i) Entwicklung digitaler Werkzeuge, um Bewässerungsbedarfe in Gemüsekulturen und im Weinbau
standortspezifisch zu modellieren und zu optimieren. Diese Lösungen sollen durch die Integration von
vernetzten Sensoren, digitalen Rekonstruktionen von Bestandsparametern bzw. datengestützten und KIModellen
eine genauere Bedarfsermittlung und damit Einsparung von Wasserressourcen ermöglichen.
(ii) Optimierung und Automatisierung von Bewässerungsverfahren für den Gemüsebau, um eine variable
Mengensteuerung zu ermöglichen. Die Implementierung mithilfe standardisierter Protokolle soll dabei die
Applikationsgenauigkeit und das Bewässerungsmanagement über die Prozesskette hinweg vereinfachen.
(iii) Implementierung einer automatisierten, parzellen- und teilflächenspezifischen Bewässerung für den
Weinbau, um vor Allem Produktivität und Erhalt von landschaftsprägenden Steillagen langfristig zu sichern.
Die entwickelten Methoden werden in mehrjährigen Feldversuchen validiert und ihre Praxistauglichkeit wird
auf kooperierenden Betrieben überprüft. Zusätzlich fördert das Projekt durch intensive Disseminations-,
Vernetzungs- und Transferaktivitäten eine starke Einbindung der Praxis sowie den Wissenstransfer zu
Gemüse- und Weinbaubetrieben. Damit werden die Grundlagen für einen nachhaltigen, digital unterstützten
Anbau von Sonderkulturen geschaffen.
Projektanfang: 01.11.2024
Projektende: 31.10.2027
Förderer: Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft
Autonome Feldroboter haben ein enormes Potenzial zur Ökologisierung des Pflanzenbaus und Mitigation
des Fachkräftemangels. Obwohl diese Systeme mittlerweile marktreif sind, bestehen nach wie vor große
Herausforderungen, vor allem in Bezug auf das Zusammenspiel mit dem Maschinenmanagement, der
Prozessführung sowie der Interaktion zwischen Roboter und Anbaugerät. Das Ziel von ISObot ist die
Entwicklung eines Gesamtsystems für die Optimierung des operativen Managements von Feldrobotern
durch verbesserte Interoperabilität auf unterschiedlichen Ebenen sowie eine automatisierte
Prozessführung. Ausgangsbasis sind kommerzielle Roboter-Anbaugerät Kombinationen und ein
webbasiertes Maschinenmanagementsystem. Für die Unkrautregulierung im Weinbau wird eine
Prozessregelung entwickelt, welche mithilfe von Sensoren und intelligenten Algorithmen den
Arbeitsprozess überwacht, aktiv steuert und die Arbeitsqualität dokumentiert. Ein weiterer Anwendungsfall
im Ackerbau wird sich mit dem Monitoring des Hackprozesses und der Erfassung von Prozessparametern
befassen. In beiden Fällen werden die Roboter über ein IoT-System mit dem Maschinenmanagement
verknüpft, um über nutzerfreundliche Interfaces prozessrelevante Informationen zu visualisieren und für die
weitere agronomische Verwendung bereitzustellen. Schließlich werden Ansätze entwickelt, um die
Kommunikation zwischen den beteiligten Teilsystemen, vor Allem auf Basis des ISO 11783 (ISOBUS)
Standards, in eine automatisiert maschinenlesbare Form zu bringen und so auf unterschiedlichen Ebenen
ein Höchstmaß an Interoperabilität ohne manuellen Zusatzaufwand zu gewährleisten. Über Disseminationsund
Transferaktivitäten wird im Projekt ein Austausch mit der landwirtschaftlichen Praxis hergestellt.
Außerdem sollen Empfehlungen für weitere Normierungsbestrebungen zur verbesserten Interoperabilität
der elektronischen Kommunikation in der Agrartechnik abgeleitet werden können.