Kernziele - Pilz4You_1

Analyse der Grundlagendaten
Voraussetzung für die Umsetzung der Projektidee waren grundlegende Untersuchungen zu den Wachstumsbedingungen verschiedener Pilzarten. Deshalb wurden in der Machbarkeitsstudie zunächst alle über mFUND bereit gestellten Datenbestände auf ihre grundsätzliche Verwendbarkeit für das Projekt analysiert. Dabei sollte in Kooperation mit einem Mykologen die Frage beantwortet werden, welche meteorologischen und sonstigen Parameter für das Pilzwachstum grundsätzlich relevant sind und wie sie sich so kombinieren lassen, dass sie für eine verlässliche Beschreibung und Vorhersage des Pilzwachstums verwendet werden können.

Pilzwachstums-Indikator
Nach Festlegung aller für das Pilzwachstum relevanten Parameter wurden diese zu einem Indikator zusammengefasst, der als ein wesentlicher Eingangsparameter ein Prognosesystem antreibt. Dieser Indikator wird u.a. für die dort zur Anwendung kommende statistische Mustererkennung genutzt.

WEITER

Prognosen des Pilzwachstums
Da für den Pilzsammler weniger Aussagen für die vergangenen Tagen und Wochen, sondern vielmehr für die nächsten Tagen von Interesse sind, bestand ein zentraler Teil des Vorhabens in der Entwicklung eines operationell arbeitenden Prognosesystems, mit dessen Hilfe die Wahrscheinlichkeit des Auftretens verschiedener Pilzarten in ihrer zeitlichen und räumlichen Dynamik nicht nur für die Vergangenheit (Lernzeitraum), sondern auch für die Zukunft berechnet wird. Hier kommen Methoden zur Anwendung, die sich bei der Prognose regenerativer Energien (wie z.B. Windenergie) bewährt haben.

Markt- und Nutzeranalyse
Im Rahmen der Vorstudie wurden auch Analysen dazu betrieben werden, welchen Mehrwert die Ergebnisse des Projektes im wissenschaftlichen Bereich (Mykologie) haben und welches Marktpotenzial eine Anwendung zur Vorhersage des Pilzwachstums für die breitere Öffentlichkeit und kommerziell haben könnte (Marktanalyse). Außerdem wurde untersucht, welche Anforderungen potenzielle Endnutzer an eine solche Anwendung stellen (Anforderungsanalyse).