MÓRI DIGITÁLIS SZŐLŐEGÉSZSÉGÜGYI MINTAPROGRAM 2027

„Ahol időben felismerjük, ott még van mit megvédeni.”

„A korai felismerés a szőlő jövője.”

Az aranyszínű sárgaság sajnos mindenütt megjelent, eltérő erővel és ütemmel borvidékenként. A védekezés során egyéni utak nincsenek, csak és kizárólag egy komplex rendszerben képzelhető el. A feladat nem az akarom, nem akarom kérdése, hanem a miként akarjuk és tudjuk megoldani, vagy lassítani, valamint kidolgozni, először a védekezés majd a rehabilitáció, vagy rekonstrukció rendszerét. A felvetésem lényege, hogy az alábbiakban ismertetett program javaslattal, vagy akár egy másikkal, keressük meg a minisztert és az illetékes szakhatóságok vezetőit és indítsuk el a mintaprojektet, egyetemek és kutatóintézetek bevonásával a Móri Borvidéken. Az anyag saját gondolataim és a mesterséges inteligencia adatrendszerére épülve készült. Ha van rá nyitottság vitassuk meg és lépjünk.

A PROJEKT:
MÓRI DIGITÁLIS SZŐLŐ EGÉSZSÉGÜGYI MINTAPROGRAM 2027

Az aranyszínű sárgaság korai felismerése műholdas, drónos és mesterséges intelligencia-alapú monitoringgal

1. A program célja

A Móri borvidéken olyan digitális növény egészségügyi monitoring rendszer létrehozása, amely az aranyszínű sárgaság (Flavescence dorée, FD) megjelenését a jelenlegi gyakorlatnál korábban képes jelezni, a terepi ellenőrzéseket kockázat alapján rangsorolja, és a gazdálkodók számára konkrét, térképen és GPS-koordinátával meghatározott feladatokat ad.

A program nem a hatósági diagnózist váltaná ki, hanem annak előszűrő és döntéstámogató rendszere lenne.

A rendszer alapelve:

műholdas megfigyelés → mesterséges intelligenciás kockázatelemzés → drónos nagyfelbontású vizsgálat → terepi ellenőrzés → laboratóriumi megerősítés → célzott intézkedés.

A magyar növényegészségügyi rendszerben már léteznek térképi és bejelentési infrastruktúrák; a NÉBIH térképportálja és GPS-alapú bejelentési rendszerei megfelelő alapot jelenthetnek egy szőlő specifikus rendszer továbbfejlesztéséhez.

2. Miért szükséges új módszer?

Az aranyszínű sárgaság egyik legnagyobb problémája, hogy a fertőzés terjedése nem egyetlen gazdaság problémája.

A fertőzött tőke fertőzési forrásként működhet, az amerikai szőlőkabóca pedig a fertőzést további tőkékre és ültetvényekre viheti át.

Ezért a kizárólag egyenkénti, emberi szemrevételezésre épülő rendszernek két gyenge pontja van:

nagy terület esetén nagyon munkaigényes;
a rendelkezésre álló szakemberek nem feltétlenül ott jelennek meg először, ahol a legnagyobb a kockázat.

A digitális rendszer célja ezért nem az, hogy minden tőkét automatikusan diagnosztizáljon, hanem hogy megmondja, hol érdemes először keresni.

3. A Móri borvidék mint kísérleti terület

A Móri borvidék megfelelő méretű egy országosan is értékelhető demonstrációs programhoz.

A pilot első szakaszában nem szükséges az egész borvidéket azonos intenzitással vizsgálni.

A rendszer első lépcsője valamennyi ismert szőlőültetvény műholdas monitorozása lehet.

A következő lépcsőben már csak a problémás területek kerülnek részletes vizsgálat alá.

Ez egy úgynevezett „tölcsérmodell”:

100% terület

↓

műholdas kockázatelemzés

↓

10–20% potenciálisan problémás terület

↓

drónos vizsgálat

↓

néhány száz gyanús tőke

↓

terepi szakember

↓

laboratóriumi vizsgálat

↓

igazolt fertőzés esetén intézkedés

4. A műhold szerepe

A Sentinel-2 műholdrendszer adatai erre különösen alkalmasak, mivel több spektrális tartományban szolgáltatnak adatot, köztük a növényállapot vizsgálatában hasznos vörös, közeli infravörös és red-edge sávokban.

A műhold azonban nem az egyes tőkék diagnosztizálására szolgálna.

Egy műholdas pixel több tőke együttes spektrális jelét tartalmazza.

Ezért a műhold feladata:

a szokatlanul eltérő növény állapotú területek felismerése;
a korábbi felvételekhez képest bekövetkező változások észlelése;
a szőlő parcellákon belüli „forró pontok” kijelölése;
a különböző dűlők és ültetvények kockázati rangsorolása;
a drónos ellenőrzés helyének meghatározása.

A műhold tehát nem azt mondja: „ez a tőke FD-s”, hanem azt:

„Ezen a 0,18 hektáros területen a növényállapot olyan mértékben eltér a várttól, hogy helyszíni ellenőrzés indokolt.”

5. Mesterséges intelligencia

A rendszer második szintje egy tanuló algoritmus lenne.

Az algoritmust nem általános növénybetegség-felismerésre, hanem kifejezetten a Móri borvidék körülményeire kellene betanítani.

Ehhez szükség van:

egészséges tőkék adataira;
igazolt FD-tőkék adataira;
Bois noirral fertőzött tőkék adataira;
vízstresszes tőkék adataira;
tápanyaghiányos tőkék adataira;
egyéb lombelszíneződéses betegségek adataira;
drónfelvételekre;
műholdas idősorokra;
terepi GPS-koordinátákra;
laboreredményekre.

Az algoritmus így nem egyszerűen azt tanulná meg, hogy „milyen a sárga vagy vörös levél”, hanem azt, hogy:

milyen spektrális, térbeli és időbeli mintázat különbözteti meg az FD-gyanút más stresszhatásoktól.

Ez kritikus fontosságú.

6. A drón szerepe

A drón csak a műhold által kijelölt területeket vizsgálná.

Itt már centiméteres nagyságrendű felbontás érhető el, és lehetőség van:

RGB-felvételre;
multispektrális felvételre;
szükség esetén hiperspektrális vizsgálatra;
egyedi tőkék automatikus azonosítására;
sor- és tőkeszintű térképezésre.

A cél:

„8. sor, 47–51. tőke: FD-gyanús.”

A rendszer ezt GPS-koordinátával együtt adná át.

Az olasz FLAVOTRACK projekt 2026–2027-ben hasonló irányban fejleszt FD-monitoringot multispektrális/hiperspektrális drónadatok és mesterséges intelligencia felhasználásával, későbbi műholdas integráció lehetőségével. Ez fontos bizonyíték arra, hogy az elképzelés technológiailag nem futurisztikus, hanem jelenleg is kutatott és fejlesztett megközelítés.

7. A gazda feladata

A rendszer egyik legfontosabb újítása az lenne, hogy a gazda nem általános figyelmeztetést kapna.

Hanem konkrét feladatot.

Például:

FD-ELLENŐRZÉSI FELADAT

Dűlő: Árki
Parcella: 23
Sor: 8
Tőkék: 47–51

Kockázati szint: MAGAS

Teendő:

helyszíni ellenőrzés;
levél- és hajtás fotó készítése;
tünetek rögzítése;
szükség esetén mintavétel.

A gazda mobiltelefonon megnyomhatná:

„Feladat elvégezve.”

A rendszer eltárolná:

GPS-koordinátát;
időpontot;
fotót;
gazdát;
parcellát;
tőkeszámot;
megjegyzést.

8. Hatósági szint

Nagyon fontos, hogy az AI ne kapjon hatósági döntési jogot.

A rendszer három kategóriát használhatna:

ZÖLD

Nincs rendellenesség.

SÁRGA

További terepi ellenőrzés szükséges.

PIROS

Magas FD-kockázat, szakértői vizsgálat és szükség esetén laboratóriumi mintavétel szükséges.

Csak a megfelelő növényegészségügyi eljárás és laboratóriumi igazolás után következhet hatósági intézkedés.

Ez biztosítja, hogy egy algoritmikus téves riasztás ne vezessen automatikusan tőke kivágáshoz.

9. A rendszer egyik legnagyobb előnye: a fertőzési gócok keresése

Nemcsak az egyes tőkéket kell keresni.

A rendszernek azt is meg kell tanulnia, hogy hogyan terjed a probléma térben.

Ha például egy dűlőben:

1. júniusban nincs jelzés;
júliusban 4 gyanús tőke jelenik meg;
augusztusban 17;
szeptemberben 38,

akkor az algoritmusnak ezt terjedési mintázatként kell kezelnie.

Ez már nem egyszerű képfeldolgozás, hanem járvány dinamikai monitoring.

Ebből előrejelzés készíthető:

„A következő szezonban az ellenőrzést elsősorban a szomszédos parcellákon és az érintett dűlő 200–500 méteres környezetében kell fokozni.”

10. Elhagyott szőlők és vad Vitis

A rendszerbe be kell vonni azokat a területeket is, amelyek nem feltétlenül tartoznak aktív gazdasághoz.

Külön réteget kell létrehozni:

elhagyott szőlők;
házikerti szőlők;
vadon növő Vitis;
nem művelt szőlőterületek;
fertőzött területek;
fertőzési gócpontok.

Ezek ugyanis növényegészségügyi szempontból nem „fehér foltok” lehetnek, hanem potenciális fertőzési források.

11. 2027-es kísérleti ütemterv

2026 ősz – előkészítés

partnerszervezetek kijelölése;
ültetvény- és parcella adatok összegyűjtése;
adatvédelmi és jogi keretek meghatározása;
meglévő laboratóriumi adatok összegyűjtése;
műholdas adatfeldolgozó rendszer kiválasztása;
drón szolgáltató kiválasztása.

2027 tavasz

teljes szőlőterület digitális térképezése;
referencia ültetvények kijelölése;
egészséges és ismert beteg tőkék adatbázisának felépítése;
első AI-modell elkészítése.

2027 május–június

kabóca-monitoring;
műholdas vegetációs idősorok felépítése;
első kockázati térképek;
drónos referencia-felmérések.

2027 július–augusztus

Ez lenne a program kritikus időszaka.

rendszeres Sentinel-elemzés;
gyanús foltok automatikus kijelölése;
célzott drónfelvételek;
egyedi tőkeszintű kockázati térképek;
gazdák digitális feladatkiosztása;
terepi ellenőrzések;
laboratóriumi mintavétel.

2027 szeptember–október

fertőzési térkép véglegesítése;
AI-modell visszatanítása a laboreredményekkel;
hibás és helyes riasztások összehasonlítása;
2028-as kockázati modell elkészítése.

12. Becsült költség

A 2027-es pilot első évében:

Tétel	Becsült költség
GIS és digitális adatbázis	0,8–1,5 M Ft
AI és döntéstámogató rendszer	3–6 M Ft
műholdas adatfeldolgozás	0,8–1,5 M Ft
célzott drónfelmérés	1–3 M Ft
terepi ellenőrzés	1–2 M Ft
laboratóriumi vizsgálatok	0,5–1,5 M Ft
mobilos gazdafelület	0,5–1,5 M Ft

Összesen:

kb. 8–15 millió Ft az első évben.

A későbbi éves működtetés becslésem szerint 3–6 millió Ft/év lehet, amennyiben a rendszer alap-infrastruktúrája már elkészült.

A végleges költség természetesen attól függ, hogy meglévő állami/egyetemi infrastruktúrákat mennyire lehet felhasználni.

13. A pilot mérhető céljai

A programot nem általános „digitalizációs projektként” kell értékelni.

Konkrét mérőszámokra van szükség.

Javasolt célok:

az ültetvények legalább 95%-ának digitális térképezése;
a potenciálisan veszélyeztetett területek automatikus rangsorolása;
a terepi ellenőrzési munka legalább 30–50%-os célzottabbá tétele;
az FD-gyanús tőkék megtalálási arányának javítása;
a téves riasztások arányának mérése;
a laboreredménnyel igazolt esetek visszatanítása az AI-modellbe;
a fertőzési gócok terjedésének térképezése;
a gazdák számára végrehajtható digitális feladatok létrehozása.

A legfontosabb KPI:

Egy igazolt fertőzött tőke megtalálásához hány terepi tőkét kellett manuálisan megvizsgálni a hagyományos rendszerben, és hányat a digitális előszűrés után?

Ha ezt sikerül jelentősen csökkenteni, a rendszer gazdasági értéke már objektíven mérhető.

14. Javasolt projektgazdák és partnerek

A projektet nem egyetlen szervezetnek kellene megvalósítania.

Szakmai oldal

NÉBIH;
illetékes kormányhivatal növény- és talajvédelmi szervezete;
Móri Hegyközség;
Hegyközségek Nemzeti Tanácsa;
szőlészeti-borászati kutatóhelyek.

Technológiai oldal

távérzékelési szakértő;
drónos multispektrális szolgáltató;
GIS-fejlesztő;
AI-fejlesztő;
laboratórium.

Kísérleti gazdaságok

Legalább 10–20 önkéntes termelő bevonása indokolt lenne.

A pilotban részt vevő gazdaságoknak nemcsak „tesztalanynak”, hanem adatgazdának és szakmai partnernek kell lenniük.

15. A program hosszabb távú célja

A Móri projektnek nem önmagában Mór digitális térképét kell létrehoznia.

A cél egy Magyar Digitális Szőlőegészségügyi Rendszer prototípusának létrehozása.

Ha a módszer bizonyíthatóan működik, ugyanaz a technológia más borvidékekre is átültethető.

A rendszer később nemcsak az aranyszínű sárgaságot figyelhetné, hanem:

Esca;
Bois noir;
vízstressz;
fagykár;
jégkár;
tápanyaghiány;
aszálykár;
hiányzó tőkék;
érési problémák;
általános növényállapot

monitorozására is használható lenne.

16. Összegzés

A javasolt rendszer lényege nem az, hogy a műhold „megmondja, melyik tőkét kell kivágni”.

A lényeg az, hogy:

a műhold megtalálja, hol kell keresni;
a drón megmutatja, mely tőkéket kell megnézni;
az ember ellenőrzi;
a labor megerősíti;
a hatóság dönt;
a gazda pedig pontosan tudja, mi a feladata.

Ez az FD elleni védekezést a jelenlegi, nagyrészt reaktív megközelítésből egy adatvezérelt, kockázatalapú növényegészségügyi rendszer felé mozdíthatja.

A Móri borvidék erre megfelelő méretű és kezelhető kísérleti terület lehet.

Javaslat: 2027-ben induljon egy egyéves, mintegy 8–15 millió Ft keretösszegű Móri Digitális Szőlőegészségügyi Pilot, melynek eredményei alapján 2028-tól megkezdhető a módszer más magyar borvidékekre történő kiterjesztése.

Ezt én első körös koncepcióként kezelném. A következő, még hasznosabb lépés egy 1 oldalas vezetői/államtitkári előterjesztés lenne belőle, amelyben már csak a probléma, a megoldás, a 8–15 milliós keret, a 2027-es ütemezés és a várható eredmény szerepel.

Az előző anyag alapján az alábbi egyoldalas vezetői előterjesztést javaslom. Az aktualizálásnál fontos új körülmény, hogy 2026 augusztusára már mind a 22 magyar borvidéken igazolták az FD jelenlétét, és a Komárom-Esztergom Vármegyei Kormányhivatal 2026. szeptember 10-i helyzetképe szerint a vármegyében a károsító elterjedése általánossá vált.

Vezetői előterjesztés – Móri Digitális Szőlő Egészségügyi Mintaprogram 2027

VEZETŐI ELŐTERJESZTÉS

Móri Digitális Szőlőegészségügyi Mintaprogram – 2027

Tárgy

Az aranyszínű sárgaság (Flavescence dorée, FD) korai felismerését és a védekezés hatékonyságát javító, műholdas, drónos és mesterséges intelligencia-alapú monitoringrendszer kísérleti bevezetése a Móri borvidéken.

1. A probléma

Az aranyszínű sárgaság jelenleg a magyar szőlőtermesztés egyik legsúlyosabb növényegészségügyi veszélye. A NÉBIH szerint megfelelő védekezés hiányában a fertőzés néhány év alatt az ültetvények 80–100%-át is érintheti, miközben a fertőzött tőkék nem gyógyíthatók. A védekezés alapja a fertőzött növények eltávolítása és az amerikai szőlőkabóca elleni megfelelő időzítésű védekezés.

A helyzet 2026-ra tovább súlyosbodott: a NÉBIH augusztusi közlése szerint már mind a 22 hazai borvidéken igazolták az FD jelenlétét.

Komárom-Esztergom vármegyében a hatóság 2026. szeptember 10-i helyzetértékelése szerint a betegség terjedése 2025-től erősödött, és jelenléte a vármegye szinte minden hegyközségi településén kimutatható.

A jelenlegi rendszer egyik legnagyobb kihívása a nagy területű, rendszeres és kellően korai felderítés.

2. A javasolt megoldás

2027-ben induljon egy egyéves, Móri borvidéki digitális pilotprogram, amely a teljes vizsgált szőlőterületet műholdas adatokkal folyamatosan szűri, majd csak a kockázatos területeken alkalmaz nagy felbontású drónos és terepi ellenőrzést.

A rendszer működési lánca:

MŰHOLD → AI-KOCKÁZATELEMZÉS → DRÓN → TEREPI ELLENŐRZÉS → LABOR → INTÉZKEDÉS

A műhold nem adna önálló diagnózist. Feladata a szokatlan növényállapotú foltok és változások felismerése és a terepi ellenőrzés rangsorolása.

A drón már egyedi tőke szinten jelölhetné a gyanús növényeket.

A végleges diagnózis továbbra is szakmai és laboratóriumi feladat maradna.

3. A gazdálkodó számára kézzelfogható eredmény

A rendszer nem általános riasztást küldene, hanem konkrét feladatot:

„23. parcella – 8. sor – 47–51. tőke: magas FD-kockázat. Helyszíni ellenőrzés szükséges.”

A gazda mobiltelefonon rögzíthetné az ellenőrzés eredményét és fényképet készíthet.

Így a növényegészségügyi ellenőrzés a teljes terület helyett elsőként oda kerül, ahol a digitális rendszer a legnagyobb kockázatot mutatja.

4. Miért most?

A NÉBIH 2026-ban már mobilalkalmazással is lehetővé tette az amerikai szőlőkabóca terepi észlelésének közvetlen rögzítését. Ez azt mutatja, hogy az országos monitoring rendszer digitális irányba fejlődik, és technikailag adott az alap egy további, térinformatikai és távérzékelési réteg kialakításához.

A 2026. július 24-i jogszabály-módosítások céljai között szerepel a fertőzött ültetvények gyorsabb felszámolása és az FD elleni védekezés hatékonyabbá tétele.

5. Javasolt pilot

Helyszín: Móri borvidék
Időtartam: 2027. január–december
Pilot keretösszeg: előzetesen 8–15 millió Ft
Elsődleges cél: FD-kockázati térkép és gazdánkénti digitális ellenőrzési rendszer létrehozása.

A pilot fő elemei:

digitális parcella- és gazda adatbázis;
Sentinel műholdas idősoros monitoring;
FD-kockázati AI-modell;
célzott multispektrális drón felmérések;
GPS-alapú terepi ellenőrzés;
laboratóriumi visszaellenőrzés;
mobilos feladatkiosztás;
fertőzési gócok és terjedési irányok térképezése.

6. A pilot sikerkritériuma

A projekt akkor tekinthető sikeresnek, ha bizonyíthatóan:

csökkenti a szükséges teljes körű terepi ellenőrzések arányát;
korábban azonosítja a fertőzésgyanús területeket;
javítja a fertőzött tőkék megtalálási arányát;
mérhetően csökkenti a felesleges terepi ellenőrzéseket;
alkalmas gazdánként konkrét ellenőrzési feladatok kiosztására;
a laboreredmények alapján folyamatosan javítható AI-modellt eredményez.

7. Javasolt partnerség

A program szakmai gazdája lehet a NÉBIH és az illetékes növényegészségügyi hatóság, a Móri Hegyközség és a Hegyközségek Nemzeti Tanácsa együttműködésével.

A technológiai megvalósításba bevonandó:

távérzékelési szakértő;
GIS-fejlesztő;
AI-fejlesztő;
multispektrális drónszolgáltató;
növényegészségügyi labor;
szőlészeti kutatóhely;
önkéntes móri termelői kör.

8. Várható stratégiai eredmény

A pilot nem kizárólag az FD elleni védekezésre szolgáló technológia létrehozását jelentené.

Sikeres megvalósítás esetén létrejöhet egy olyan Magyar Digitális Szőlő Egészségügyi Rendszer prototípusa, amely később más borvidékeken is alkalmazható.

Ugyanez az infrastruktúra alkalmas lehetne más szőlőbetegségek, vízstressz, fagykár, jégkár, tápanyaghiány és egyéb növényállapot-problémák monitorozására is.

Döntési javaslat

Javasolt egy Móri Digitális Szőlő Egészségügyi Mintaprogram 2027 előkészítésének és megvalósításának támogatása, legfeljebb 15 millió Ft előzetes keretösszeggel, azzal a céllal, hogy egy év alatt mérhetően bizonyítható legyen a műholdas–drónos–AI-alapú kockázatfelmérés alkalmazhatósága az aranyszínű sárgaság elleni védekezésben.

A program alapelve:

A műhold megmutatja, hol kell keresni.
A drón megmutatja, mely tőkéket kell megnézni.
A szakember ellenőrzi.
A labor megerősíti.
A hatóság intézkedik.
A gazda pontosan tudja, mi a feladata.

Ez a megközelítés a védekezést a jelenlegi, elsősorban reaktív felderítésből egy megelőző, kockázatalapú és adatvezérelt növényegészségügyi rendszer felé mozdíthatja.

Egy fontos pontosítás: a 2026. szeptember 10-i hivatalos vármegyei helyzetkép alapján ezt az előterjesztést ma már nem „megelőző kísérletként”, hanem a Mór térségében kialakult általános FD-kockázatra adott digitális védekezési pilotként érdemes kommunikálni. Ez lényegesen erősebb indoklást ad a programnak.

Dr. Velez Zoltán

MÓRI DIGITÁLIS SZŐLŐ EGÉSZSÉGÜGYI MINTAPROGRAM 2027

Műholdas és drónos korai felismerés az aranyszínű sárgaság ellen

A probléma

Az aranyszínű sárgaság (Flavescence dorée, FD) a magyar szőlőtermesztés egyik legsúlyosabb növényegészségügyi veszélye. A fertőzött tőkék nem gyógyíthatók, a betegség pedig az amerikai szőlőkabóca közvetítésével gyorsan terjedhet.

2026-ra az FD valamennyi magyar borvidéken megjelent. A védekezésben ezért egyre fontosabb a korai felismerés, a fertőzési gócok gyors megtalálása és a terepi ellenőrzések célzott megszervezése.

A javasolt megoldás

A Móri borvidéken 2027-ben induljon egy egyéves digitális növényegészségügyi pilot, amely a teljes szőlőterületet műholdas adatokkal rendszeresen elemzi, majd a gyanús területeket drónnal és terepen ellenőrzi.

A rendszer:

MŰHOLD → AI → DRÓN → TEREPI ELLENŐRZÉS → LABOR → INTÉZKEDÉS

A Sentinel-2 műholdas adatok az egész borvidéket lefedik. Az algoritmus a növényállapot szokatlan változásait és az FD-vel összefüggő spektrális mintázatokat keresi.

A műhold nem diagnosztizál, hanem kijelöli:

„Itt érdemes keresni.”

A nagyfelbontású multispektrális drónfelvételek ezt követően már egyedi tőkeszinten azonosíthatják a gyanús növényeket.

Gazdánként konkrét feladat

A rendszer nem általános riasztást küldene, hanem GPS-alapú feladatot:

„23. parcella – 8. sor – 47–51. tőke
MAGAS FD-KOCKÁZAT
Helyszíni ellenőrzés szükséges.”

A gazda mobiltelefonon rögzítheti az ellenőrzést és fényképet készíthet.

A végleges diagnózis továbbra is növényegészségügyi szakember és laboratóriumi vizsgálat feladata.

Miért Mór?

A Móri borvidék megfelelő méretű demonstrációs terület egy országosan is hasznosítható rendszer kipróbálására.

A pilot legnagyobb előnye, hogy nem kell minden hektárt és minden tőkét azonos intenzitással ellenőrizni.

A várható munkafolyamat:

100% műholdas szűrés

↓

kockázatos területek kiválasztása

↓

célzott drónfelmérés

↓

néhány száz gyanús tőke

↓

terepi ellenőrzés és labor

Ez jelentősen hatékonyabbá teheti a rendelkezésre álló növényegészségügyi kapacitást.

2027-es pilot

Időtartam: 2027. január–december
Helyszín: Móri borvidék
Javasolt keret: 8–15 millió Ft

Fő feladatok

digitális parcella- és ültetvénytérkép létrehozása;
Sentinel-2 műholdas idősoros monitoring;
FD-kockázati AI-modell kialakítása;
célzott multispektrális drónfelmérések;
GPS-alapú terepi ellenőrzés;
laboratóriumi visszaellenőrzés;
gazdánkénti digitális feladatkiosztás;
fertőzési gócok és terjedési irányok térképezése.

A pilot sikerkritériuma

Egy év alatt mérhetően bizonyítani kell, hogy a rendszer:

korábban képes jelezni a fertőzésgyanús területeket;
csökkenti a szükséges teljes körű terepi ellenőrzéseket;
javítja a fertőzött tőkék megtalálási arányát;
csökkenti a felesleges helyszíni vizsgálatokat;
alkalmas gazdánként konkrét ellenőrzési feladatok kiosztására;
a laboreredmények alapján folyamatosan javítható.

Stratégiai jelentőség

A Móri pilot nem pusztán FD-ellenes projekt.

Siker esetén létrehozható egy Magyar Digitális Szőlőegészségügyi Rendszer prototípusa, amely más borvidékeken is alkalmazható.

Az infrastruktúra később használható lehet többek között:

FD • ESCA • Bois noir • vízstressz • fagykár • jégkár • tápanyaghiány • hiányzó tőkék • általános növényállapot-monitoring

DÖNTÉSI JAVASLAT

Javasolt a Móri Digitális Szőlőegészségügyi Mintaprogram 2027 előkészítésének és megvalósításának támogatása, legfeljebb 15 millió Ft előzetes keretösszeggel.