Cup plant: crop establishment by sowing

Die Durchwachsene Silphie, ein ausdauernder Korbblütler aus Nordamerika, hat sich bei der Suche nach alternativen Biogassubstraten als aussichtsreich erwiesen. Bisherige Pflanzenbestände der Durchwachsenen Silphie wurden mittels des zeit- und kostenintensiven Pflanzverfahrens etabliert. Durch die Verwendung eines Einzelkornsäverfahrens können die Verfahrenskosten für die Bestandesetablierung deutlich gesenkt werden. Das unför­mige Saatgut erschwert die Saatguteinzelung und die geringe Triebkraft erfordert eine präzise Saatgutbedeckung. Ziel der Versuche ist es, eine praxisübliche Einzelkornsämaschine ohne große Änderungen am technischen System so zu modifizieren, dass ein gleichmäßiges Auflaufergebnis der Durchwachsenen Silphie erzielt wird.Cup plant, a perennial composite from North America, has been found as a promising plant species in search for alternative biogas substrates. It is common to establish cup plant by the transplanting method which is time consuming and expensive. Sowing of cup plant might cause a significant reduction of the process costs, but the bulky seed complicates singling of the grains and due to the low germination power a precise seed cover is required. The aim of the experiments was to adjust an ordinary precision seeder to establish the cup plant without major modifications of the technique of the precision seeder

Mineralization of vegetable oils used for thermal weed control in arable soils

Hot vegetable oil can be used for weed control as an alternative to the use of herbicides. We analysed the temporal development of vegetable oil mineralization in soil and tested the role of nutrient supply on oil mineralization. Further, we investigated the effect of oil application on mineralization of native soil organic carbon (SOC), i.e. the priming effect. In a laboratory experiment, three oil dosages (0.1, 1.0 and 3.0ml per 35g soil) were applied to three arable soils and soil respiration was measured hourly. Both a C3-sunflower oil and a C4-corn oil were used in order to differentiate oil-derived CO2 from SOC-derived CO2. The results revealed that after 42days of incubation, 9.6 to 39.7% of the applied oil was mineralized which, however, also primed the mineralization of SOC by a factor of 2.2 to 4.2. The higher the applied oil amount, the lower was the percentage of oil-C mineralization, but the higher was the priming effect. The addition of fertilizer (0.29mgNg(-1) soil and 0.048mgPg(-1) soil) increased oil-C mineralization to 39.9 to 50.9%. We conclude that oil can temporarily accumulate in soil, especially in case of low nutrient supply. As the addition of oil stimulates SOC mineralization, a decrease of native SOC stocks may occur, which needs further quantification in long-term field experiments.Peer reviewe

The wax bloom on blueberry: Application of luster sensor technology to assess glossiness and the effect of polishing as a fruit quality parameter

The wax bloom of the fruit is responsible for the visible quality of blueberries. This study aimed to investigate a new technology using the effect of polishing on micromorphology, wax content and weight loss of blueberries. Luster sensor (type CZ-H72, Keyence, Japan) technology was used to assess glossiness of polished blueberries compared with berries with a natural (unpolished) wax layer during 9 days after harvest. Blueberries were rubbed twice by hand within a soft microfibre tissue to obtain polished fruit. Unpolished blueberries contained ca. 120 μg wax cm-2, which was reduced by ca. 22% to ca. 95 μg cm-2 by polishing. This reduction was associated with an increase in luster levels from ca. 65 to 80 a.u.. Weight loss was larger from polished than from unpolished blueberries with a concomitant 40% increase in luster levels from 60 to 85 a.u. in polished fruit. Luster levels sharply decreased from 85 a.u. in the first 5 days after harvest and then leveled off to remain almost constant at ca. 20 a.u. with significantly larger values for polished blueberries of ca. 30 a.u. with a larger magnitude of glossiness. Overall, luster sensor technology may offer a new effective, affordable, possibly portable, non-destructive technique to assess glossiness or other surface features in real time for classifying not only blueberry, but also other waxy fruit such as aubergine/eggplant, plum, Juniperus, blue grape berry etc.

Entwicklung eines Applikationssystems zur selektiven, thermischen Unkrautbekämpfung in Reihenkulturen mit Pflanzenöl

Der Einsatz von thermischen Unkrautbekämpfungsverfahren in Reihenkulturen ist wegen einer unzureichenden Präzision derzeit nicht für die selektive Unkrautkontrolle geeignet. Abflämm-, Heißwasser-, Heißdampf- oder Heißschaumgeräte haben aufgrund ihrer breitflächigen Wirkweise den Nachteil, dass sie – um Schäden zu vermeiden – einen relativ großen Sicherheitsabstand zur Kulturpflanze benötigen. Die Spritzapplikation von heißen, pflanz­lichen Ölen aus nachwachsenden Rohstoffen soll neben einer hohen Präzision bei der Ausbringung auch eine effektive und umweltfreundliche Bekämpfung von Unkräutern sogar im Intra-row-Bereich ermöglichen. Am Institut für Landtechnik der Universität Bonn wurde ein Prototyp eines Applikationssystems entwickelt, mit dessen Hilfe umfangreiche Laborversuche durchgeführt werden können, um die Schadwirkung von heißen Pflanzenölen an verschiedenen Acker­unkräutern zu erforschen

Non-Invasive Examination of Plant Surfaces by Opto-Electronic Means—Using Russet as a Prime Example

(1) Background: Many disorders and diseases of agricultural produce change the physical features of surfaces of plant organs; in terms of russet, e.g., of apple or pear, affected fruit peel becomes rough and brown in color, which is associated with changes in light reflection; (2) Objective and Methods: The objective of the present project was an interdisciplinary approach between horticultural science and engineering to examine two new innovative technologies as to their suitability for the non-destructive determination of surfaces of plant organs, using russet as an example, and (a) an industrial luster sensor (type CZ-H72, Keyence, Japan) and (b) a new type of a three-dimensional (3D) color microscope (VHX 5000); (3) Results: In the case of russet, i.e., suberinization of the fruit peel, peel roughness increased by ca. 2.5-fold from ca. 20 µm to ca. 50 µm on affected fruit sections when viewed at 200× magnification. Russeted peel showed significantly reduced luster, with smaller variation than russet-devoid peel with larger variation; (4) Conclusion: These results indicate that both sensors are suitable for biological material and their use for non-contact, non-invasive detection of surface disorders on agricultural produce such as russet may be a very powerful tool for many applications in agriculture and beyond in the future

Early Yield Prediction Using Image Analysis of Apple Fruit and Tree Canopy Features with Neural Networks

(1) Background: Since early yield prediction is relevant for resource requirements of harvesting and marketing in the whole fruit industry, this paper presents a new approach of using image analysis and tree canopy features to predict early yield with artificial neural networks (ANN); (2) Methods: Two back propagation neural network (BPNN) models were developed for the early period after natural fruit drop in June and the ripening period, respectively. Within the same periods, images of apple cv. “Gala” trees were captured from an orchard near Bonn, Germany. Two sample sets were developed to train and test models; each set included 150 samples from the 2009 and 2010 growing season. For each sample (each canopy image), pixels were segmented into fruit, foliage, and background using image segmentation. The four features extracted from the data set for the canopy were: total cross-sectional area of fruits, fruit number, total cross-section area of small fruits, and cross-sectional area of foliage, and were used as inputs. With the actual weighted yield per tree as a target, BPNN was employed to learn their mutual relationship as a prerequisite to develop the prediction; (3) Results: For the developed BPNN model of the early period after June drop, correlation coefficients (R2) between the estimated and the actual weighted yield, mean forecast error (MFE), mean absolute percentage error (MAPE), and root mean square error (RMSE) were 0.81, −0.05, 10.7%, 2.34 kg/tree, respectively. For the model of the ripening period, these measures were 0.83, −0.03, 8.9%, 2.3 kg/tree, respectively. In 2011, the two previously developed models were used to predict apple yield. The RMSE and R2 values between the estimated and harvested apple yield were 2.6 kg/tree and 0.62 for the early period (small, green fruit) and improved near harvest (red, large fruit) to 2.5 kg/tree and 0.75 for a tree with ca. 18 kg yield per tree. For further method verification, the cv. “Pinova” apple trees were used as another variety in 2012 to develop the BPNN prediction model for the early period after June drop. The model was used in 2013, which gave similar results as those found with cv. “Gala”; (4) Conclusion: Overall, the results showed in this research that the proposed estimation models performed accurately using canopy and fruit features using image analysis algorithms

Automatisierte mechanische Unkrautbekämpfung in Reihenkulturen

Das Institut für Landtechnik beschäftigt sich seit einigen Jahren mit der Entwicklung einer Hacke zur mechanischen Unkrautbekämpfung für den Bereich innerhalb der Pflanzenreihe. Die online-Erkennung der Position einzelner Pflanzen und die Unterscheidung zwischen Unkraut und Nutzpflanze sind die Hauptprobleme einer mechanischen Unkrautbekämpfung in der Reihe. Das Ziel des Forschungsprojektes war die Weiterentwicklung und Felderprobung des im Labor erfolgreich getesteten Systems zur mechanischen Unkrautbekämpfung. Um dieses System auf dem Feld anwenden zu können, wurde ein am Traktor angebauter Versuchsträger entwickelt, an dem eine Kamera, LED Scheinwerfer und zwei Hackaggregate für die Detektion und die mechanische Unkrautbehandlung eingesetzt werden. Der Schwerpunkt lag dabei auf der Entwicklung eines echtzeitfähigen Algorithmus für die Pflanzenerkennung und die Ansteuerung der Motoren. Die dazu entwickelten Algorithmen auf LabVIEW-Basis werden auf einem CompactRIO-Controller ausgeführt, dessen Betriebssystem eine Echtzeitregelung erlaubt. Auf dem Feld hat sich gezeigt, dass die derzeitigen Algorithmen eine zuverlässige Bilderkennung sowie Ansteuerung der Servomotoren bei bis zu 7,2 km/h erlauben. Die Grenzen werden hier vor allem durch die Hackwerkzeuge gesetzt, da mit erhöhter Vorfahrtgeschwindigkeit die Drehzahl proportional ansteigt und damit der Erdaufwurf ansteigt. Untersucht man die Erkennung von Zuckerrüben in unterschiedlichen Wachstumsstadien, zeigt sich, dass 81,58 % der Rüben im Zweiblattstadium erkannt und 15,79 % Unkräuter (bezogen auf die Anzahl der Nutzpflanzen) als Nutzpflanze klassifiziert werden. Im Vierblattstadium steigt der Anteil der erkannten Nutzpflanzen auf 91,11 % und erreicht im Sechsblattstadium mit 100 % den Höchstwert. Der Anteil der als Nutzpflanze klassifizierten Unkräuter bleibt mit 15,56 % im Vierblattstadium und 14,08 % im Sechsblattstadium ..

Automatisierte mechanische Unkrautbekämpfung in Reihenkulturen

Das Institut für Landtechnik beschäftigt sich seit einigen Jahren mit der Entwicklung einer Hacke zur mechanischen Unkrautbekämpfung für den Bereich innerhalb der Pflanzenreihe. Die online-Erkennung der Position einzelner Pflanzen und die Unterscheidung zwischen Unkraut und Nutzpflanze sind die Hauptprobleme einer mechanischen Unkrautbekämpfung in der Reihe. Das Ziel des Forschungsprojektes war die Weiterentwicklung und Felderprobung des im Labor erfolgreich getesteten Systems zur mechanischen Unkrautbekämpfung. Um dieses System auf dem Feld anwenden zu können, wurde ein am Traktor angebauter Versuchsträger entwickelt, an dem eine Kamera, LED Scheinwerfer und zwei Hackaggregate für die Detektion und die mechanische Unkrautbehandlung eingesetzt werden. Der Schwerpunkt lag dabei auf der Entwicklung eines echtzeitfähigen Algorithmus für die Pflanzenerkennung und die Ansteuerung der Motoren. Die dazu entwickelten Algorithmen auf LabVIEW-Basis werden auf einem CompactRIO-Controller ausgeführt, dessen Betriebssystem eine Echtzeitregelung erlaubt. Auf dem Feld hat sich gezeigt, dass die derzeitigen Algorithmen eine zuverlässige Bilderkennung sowie Ansteuerung der Servomotoren bei bis zu 7,2 km/h erlauben. Die Grenzen werden hier vor allem durch die Hackwerkzeuge gesetzt, da mit erhöhter Vorfahrtgeschwindigkeit die Drehzahl proportional ansteigt und damit der Erdaufwurf ansteigt. Untersucht man die Erkennung von Zuckerrüben in unterschiedlichen Wachstumsstadien, zeigt sich, dass 81,58 % der Rüben im Zweiblattstadium erkannt und 15,79 % Unkräuter (bezogen auf die Anzahl der Nutzpflanzen) als Nutzpflanze klassifiziert werden. Im Vierblattstadium steigt der Anteil der erkannten Nutzpflanzen auf 91,11 % und erreicht im Sechsblattstadium mit 100 % den Höchstwert. Der Anteil der als Nutzpflanze klassifizierten Unkräuter bleibt mit 15,56 % im Vierblattstadium und 14,08 % im Sechsblattstadium ungefähr auf dem Niveau des Zweiblattstadiums. Betrachtet man hingegen die Erkennung der Nutzpflanzen in unterschiedlichen Wachstumsstadien, lässt sich ein linearer Zusammenhang zwischen dem Wachstumsstadium und der Erkennung der Nutzpflanzen herleiten, so dass gesagt werden kann, dass die erfolgreiche Erkennung der Nutzpflanzen mit dem Pflanzenwachstum steigt. Die Grenzen des Bilderkennungssystems liegen derzeit bei zu dicht nebeneinander stehenden Pflanzen. Bei den Hackversuchen im Sechsblattstadium wurden durchschnittlich 92 % der Unkräuter entfernt. Dabei kam es auch zu Verlusten bei den Zuckerrüben. So wurden 2,3 % der Zuckerrüben von den Hackwerkzeugen weggehackt. Die auf dem Feld verbliebenen Unkräuter stehen vor allem in der Nähe der Zuckerrüben. Die vorher festgelegte Sicherheitszone rund um die Zuckerrüben schützt somit auch die Unkräuter in direkter Umgebung, ist aber notwendig, um die Zuckerrüben nicht zu beschädigen.The Institute of Agricultural Engineering has been working several years to develop a mechanical weed control system for the area within the plant row. The physical prototype was realized using a servodrive with direct software control, providing rotational speed adjustment according to the forward speed of the tractor, intra-row distance between crop plants and the observed position of the arms. The online detection of plant positions and the determination between weed and crop are the main problems of mechanical weed control in the row. The main goal of the research project was the further development and field testing of the mechanical weed control system, which got successfully tested in the laboratory. In order to apply this system to field conditions, a tractor mounted test rig was developed. For detecting the plants, a camera and LED spot lights are mounted on the test device. As actuators for chopping the weed, two servo motors with hoeing tools were mounted to the frame by single parallelograms. The focus was on the development of a real-time algorithm for plant identification and motor control. The algorithms developed for this purpose, are based on LabVIEW code. Main parts of LabVIEW are running on a CompactRIO controller, whose operating system allows real-time control. The field tests have shown that the current algorithms allow a reliable image recognition and motor control up to 7.2 km/h forward speed. The limits are set primarily by the hoeing tools, because with increased driving speed, the rotational speed rises in proportion and thus the earthwork grows. The investigation for recognizing sugar beet at different growth stages shows, that 81.58 % of the beet in the two-leaf stage are recognized and 15.79 % (based on the number of crops) are classified as crop. In the four-leaf stage, the proportion of detected crops increases up to 91.11 % and closes at 100 % in the six-leaf stage. The percentage of crop classified as weeds remain with 15.56 % in the four-leaf stage and 14.08 % in the six-leaf stage at about the level of the two-leaf stage. However, looking at the crop recognition in different stages of growth, a linear relationship between the growth stage and the detection of the crops can be derived, so that it can be said that the successful detection of the crops increases with the growth stage of plants. The boundaries of the image detection system are currently at plants that are too close together. This applies to weed that look similar to the crop, as well as crops standing side by side. In the experiments with sugar beet plants in the six leaf stage 92% of the weeds were removed. It also came to losses of sugar beet plants. Thus, 2.3% of the sugar beet plants were hoed from the hack tools. The remaining weed plants on the field are especially close to the sugar beet plants. In this way the predetermined safety area around the sugar beet plants also protects the weeds in the immediate vicinity, but is necessary to prevent damage to the beet

Unkrautbekämpfung mit heißen Ölen aus nachwachsenden Rohstoffen

Der Einsatz chemischer Pflanzenschutzmittel in der Landwirtschaft wird zunehmend gesellschaftspolitisch kritisiert. Forderungen werden laut, die Ausbringung bestimmter Herbizide gänzlich zu verbieten. Das Institut für Landtechnik der Universität Bonn beschäftigt sich daher seit Jahren intensiv mit der Suche nach einem alternativen, effizienten und selektiv wirksamen Verfahren Unkräuter in Reihenkulturen sowohl inter-row als auch intra-row bekämpfen zu können. Hierbei rückten Pflanzenöle aus nachwachsenden Rohstoffen in den Fokus, die auf hohe Temperaturen erhitzt und mittels Sprühapplikation gezielt auf Unkräuter appliziert werden sollen. Der Ansatz dieses Forschungsprojektes beruht auf den thermophysikalischen und fluidmechanischen Eigenschaften von pflanzlichen Ölen, die im Vergleich zu Wasser wesentlich schneller und auf deutlich höhere Temperaturen (> 100 °C) erwärmt werden können sowie auf der guten Anhaftung an Pflanzenoberflächen. Durch die Nutzung dieser thermophysikalischen Eigenschaften wird eine ausreichende Schädigung des pflanzlichen Gewebes durch Eiweißdenaturierung erwartet, was zum Absterben des Unkrautes oder zu einer Wachstumsverzögerung führen soll. Zur Untersuchung der Wechselwirkungen zwischen heißen Pflanzenölen und Unkräutern wurden am Institut für Landtechnik Unkrautbekämpfungsversuche unter Laborbedingungen durchgeführt. Dabei stellte sich heraus, dass Sonnenblumen- und Rapsöl schnell und effizient auf bis zu 250 °C erwärmt werden können und daher besonders für eine Heißölapplikation geeignet sind. Mit Hilfe von Anzuchtschalen wurden 2 monokotyle und 4 dikotyle Unkrautarten im Gewächshaus kultiviert und anschließend mit heißem Pflanzenöl bekämpft. Hierbei wurde die Aufwandmenge zwischen 0,03 und 0,1 ml je Unkrautpflanze variiert und die Öltemperatur beginnend bei 250 °C stufenweise auf 150 °C abgesenkt. Nachweislich führt sowohl eine hohe Flüssigkeitstemperatur als auch eine hohe Aufwandmenge zu einer letalen Unkrautschädigung mit einem Gesamtwirkungsgrad von 93 %. Durch die Zusammenarbeit mit dem Institut für Bodenwissenschaften der Universität Bonn war es möglich auch das Abbauverhalten von ausgebrachten, heißem Pflanzenöl im Oberboden zu untersuchen. Dabei konnte ein rascher Ölabbau innerhalb weniger Wochen nachgewiesen werden. Insgesamt haben die Forschungsergebnisse gezeigt, dass die thermische Heißölapplikation eine effiziente und nachhaltige Alternative zu den bereits bestehenden Pflanzenschutzverfahren sein kann und einen Beitrag zur Reduzierung des chemischen Pflanzenschutzmitteleinsatzes in der landwirtschaftlichen Produktion leisten kann. Darüber hinaus ist mit dieser umweltfreundlichen Technik auch ein Einsatz im ökologischen Landbau denkbar.The use of chemical pesticides in agriculture is increasingly criticized socio-politically. Demands are made to prohibit the application of certain herbicides altogether. For years, the Institute of Agricultural Engineering of the University of Bonn has been working intensively in search of an alternative, efficient and selectively effective method to control weeds in row crops both inter-row and intra-row. On this occasion, the focus was on vegetable oils made from renewable raw materials, which are heated to high temperatures and applied by spray application onto weeds. The approach of this research project is based on the thermophysical and fluid mechanical properties of vegetable oils, which can be heated much faster and to higher temperatures (> 100 ° C) compared to water and on the good adhesion to plant surfaces. Through the use of these thermophysical properties sufficient damage to the plant tissue is expected by protein denaturation, which should lead to the death of the weeds or to a growth retardation. To investigate the interactions between hot vegetable oils and weeds, scientific experiments on weed control were conducted under laboratory conditions at the Institute of Agricultural Engineering. It turned out that sunflower and rapeseed oil can be heated quickly and efficiently up to 250 °C. Therefore these liquids are particularly suitable for hot oil application. With the help of seed trays, 2 monocots and 4 dicotyledonous weed species were cultivated in the greenhouse and subsequently treated with hot vegetable oil. In this case, the application rate was varied between 0.03 and 0.1 ml per weed plant. The oil temperature was even gradually lowered starting at 250 °C up to 150 °C. Both, a high liquid temperature and a high application rate lead demonstrably to lethal weed damages with an overall efficiency of 93%. Through the cooperation with the Institute of Soil Sciences of the University of Bonn it was possible to investigate the degradation behavior of applied, hot vegetable oil in the topsoil. In this case, a rapid oil degradation could be detected within a few weeks. In total, the research results have shown that the hot oil application system can be an efficient and sustainable alternative to the existing plant protection methods. Furthermore it can contribute to the reduction of chemical pesticide use in agricultural production. In addition, the use of this environmentally friendly technology is also in organic farming conceivable

Kameragesteuerte mechanische Unkrautbekämpfung in Pflanzenreihen

Am Institut für Landtechnik der Universität Bonn wurde ein Anbaugerät zur mechanischen Unkrautkontrolle von Reihenkulturen entwickelt und getestet. Ziel war es, den Bereich zwischen den Kulturpflanzen in der Reihe (intra-row) zu bearbeiten, ohne diese zu beschädigen. Als Schwerpunkt des Forschungsprojektes wurde die Pflanzenerkennung mithilfe einer kamerabasierten Bildverarbeitung entwickelt. Dabei sollten standardisierte Industriekomponenten und Kommunikationsstandards verwendet werden. Für den Antrieb der Hackwerkzeuge wurden elektrische Servomotoren gewählt. Die Ansteuerung erfolgt über ein echtzeitfähiges EtherCAT- Bussystem, welches an einen Echtzeit-Controller angeschlossen ist. Dieser Aufbau ermöglicht die mechanische Unkrautbekämpfung bis zu einer Fahrgeschwindigkeit von 7,2 km/h