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Sensing the future novel agronomy for resilient farming systems

Future food production relies on efficient water use. This research project will focus on optimizing the utilisation of deep stored water in novel emerging agronomic systems in both semi-arid and temperate systems that incorporate... ver más

01/09/2024

UCPH

293K€

Presupuesto del proyecto: 293K€

Líder del proyecto

KOBENHAVNS UNIVERSITET No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Ver 2 Participantes

Financiación concedida El organismo H2020 notifico la concesión del proyecto el día 2024-09-01

MSCA-IF-2019: Individual Fellowships

I+D

Cerrada hace 5 años

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Características del participante

Este proyecto no cuenta con búsquedas de partenariado abiertas en este momento.

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2 Participantes

UCPH

293.13K€ | Lider

CSIRO

183.47K€ | Participante

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Duración del proyecto: 52 meses Fecha Inicio: 2020-04-09
Fecha Fin: 2024-09-01

Líder del proyecto

KOBENHAVNS UNIVERSITET No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Presupuesto del proyecto 293K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto Future food production relies on efficient water use. This research project will focus on optimizing the utilisation of deep stored water in novel emerging agronomic systems in both semi-arid and temperate systems that incorporate three emerging agronomic interventions that lead to increased systems resilience; (i) altered crop phenology (earlier sowing of slower maturing crops); (ii) dual-purpose crops (used for grazing and grain); and (iii) summer cover crops. The project will utilise novel approaches for continuous deep water sensing to unprecedented depths combined with aerial canopy temperature imaging and autonomous root phenotyping using Convolutional Neural Network (CNN). Novel automated data capture on dynamics of water availability and deep root growth under various farming practices and contrasting soils and environments will also provide a validated dataset for model simulation. As a result, the project will contribute to formulation of a better decision-support system for farmers and breeders that can assist overcoming one of mankind’s greatest challenges. The overall project also aligns with the Sustainable Development Goals (SDGs), especially, Goal 2 (sustainable agriculture), Goal 6 (sustainable water management) and Goal 13 (urgent action for climate change) which EU has adopted and committed to implement. As such it is an excellent research and training opportunity for a Marie Skłodowska-Global Fellow.

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