Substratbereitstellung für die Biogasproduktion im Ökologischen Landbau nach 2020 (BOEL2020) - Erste Ergebnisse

Im Ökologischen Landbau darf entsprechend der Verbandsrichtlinien derzeit zu bestimmten Anteilen konventionelle Biomasse zur Biogasproduktion genutzt werden. Diese Nutzung wird ab 2020 von einigen Verbänden nicht mehr zugelassen. Ziel des BOEL 2020-Projektes ist die Integration des Anbaus von Energiepflanzen innerhalb der Fruchtfolge ohne oder nur mit geringer Flächenkonkurrenz für die Nahrungsmittel- und Futterproduktion. Folgende drei Anbausysteme, welche an unterschiedlichen Stellen in der Fruchtfolge ansetzen, werden überprüft: intensiver Sommerzwischenfruchtanbau, ganzjähriger Feldfutterbau und Zweikulturnutzung. Erste Ergebnisse werden vorgestellt

Biomasseabschätzung im ökologischen Feldfutterbau mittels drohnengestützten RGB-Aufnahmen

Monitoringansätze im ökologischen Futterbau, die den Biomasseertrag über den gesamten Betrieb abschätzen, ermöglichen es dem Landwirt, standortspezifische Managemententscheidungen zu treffen. Die pflanzliche Biomasse und ihre Höhe korrelieren miteinander, wodurch die Höhe des Bestandes zur Ertragsprognose verwendet werden kann. Fernerkundliche Messmethoden sind nützlich, um räumliche Informationen über die Pflanzenhöhe auch über größere Flächen zu erhalten. In dieser Studie wurde eine RGB-Kamera (rot, grün, blau), die an einem kleinen unbemannten Luftfahrzeug (Drohne) angebracht war, zur Ertragsabschätzung in einem ökologischen Futterbauexperiment verwendet. Das Experiment wurde 2016 mit zwei Leguminosen-Grasmischungen (Klee- und Luzernegras) sowie mit ihren reinen Leguminosen und Gräsern angelegt. In der Vegetationsperiode des nächsten Jahres wurden jede zweite Woche RGB-Aufnahmen durchgeführt. Parallel dazu wurden Referenzdaten für die Biomasseerträge und manuelle Höhenmessungen erstellt. 3D-Modelle, die aus den RGB-Aufnahmen erzeugt wurden, wurden zur Berechnung der Bestandeshöhe verwendet. Der Biomasseertrag wurde mit zufriedenstellenden Ergebnissen vorhergesagt

On-farm Untersuchungen zum Nanovirus PNYDV (Pea necrotic yellow dwarf virus) an Ackerbohne (Vicia faba)

Pea necrotic yellow dwarf virus (PNYDV) ist ein neuer Nanovirus in Mitteleurope, der verschiedene Leguminosen befällt und persistent durch Blattläuse übertragen wird. In dieser on-farm Studie untersuchten wir sechs Ackerbohnen-Felder mit PNYDV-symptomatischen Nestern mittels multispektraler Drohnen-Aufnahmen, die mit ground-truth Pflanzenwachstumsparametern korreliert werden. Symptomatische Pflanzen zeigten einen signifikanten Rückgang der Sprosslänge, oberirdische Trockenmasse, Hülsenzahl sowie Anzahl und Trockenmasse N-fixierender Wurzelknöllchen. Im Gegensatz zu gesunden Pflanzen hatten symptomatische Pflanzen keine rosa oder rot gefärbten Knöllcheninhalte, stattdessen höhere Anteile zerfallender und inaktiver Knöllchen. Verschiedene Indices der multispektralen Aufnahmen zeigten einen deutlichen Unterschied in der spekteralen Information von symptomatischem Infektionsherd gegenüber der umgebenden Referenz

Biomass Prediction of Heterogeneous Temperate Grasslands Using an SfM Approach Based on UAV Imaging

An early and precise yield estimation in intensive managed grassland is mandatory for economic management decisions. RGB (red, green, blue) cameras attached on an unmanned aerial vehicle (UAV) represent a promising non-destructive technology for the assessment of crop traits especially in large and remote areas. Photogrammetric structure from motion (SfM) processing of the UAV-based images into point clouds can be used to generate 3D spatial information about the canopy height (CH). The aim of this study was the development of prediction models for dry matter yield (DMY) in temperate grassland based on CH data generated by UAV RGB imaging over a whole growing season including four cuts. The multi-temporal study compared the remote sensing technique with two conventional methods, i.e., destructive biomass sampling and ruler height measurements in two legume-grass mixtures with red clover (Trifolium pratense L.) and lucerne (Medicago sativa L.) in combination with Italian ryegrass (Lolium multiflorum Lam.). To cover the full range of legume contribution occurring in a practical grassland, pure stands of legumes and grasses contained in each mixture were also investigated. The results showed, that yield prediction by SfM-based UAV RGB imaging provided similar accuracies across all treatments (R2 = 0.59⁻0.81) as the ruler height measurements (R2 = 0.58⁻0.78). Furthermore, results of yield prediction by UAV RGB imaging demonstrated an improved robustness when an increased CH variability occurred due to extreme weather conditions. It became apparent that morphological characteristics of clover-based canopies (R2 = 0.75) allow a better remotely sensed prediction of total annual yield than for lucerne-grass mixtures (R2 = 0.64), and that these crop-specific models cannot be easily transferred to other grassland types

Prediction of biomass and N fixation of legume-grass mixtures using sensor fusion

Gefördert durch den Publikationsfonds der Universität Kasse

UAV-based multispectral data in legume-grass mixtures

Multispectral data from two legume-grass mixtures (clover- and lucerne-grass) were collected in the year 2018 for aboveground biomass and nitrogen fixation (NFix) estimation. In addition to the mixtures, pure stands of legumes and of grasses of the two mixtures were sown in order to represent variable conditions in practical farming (0-100% legumes). All six treatments were cultivated in four replicates and harvested three times within the year (plot size: 1.5 x 12 m). Destructive biomass samples for fresh (FM) and dry matter (DM) and NFix determination were taken three times at harvest. To cover the entire vegetation season, sub-sampling for DM and FM was done five times between the harvests. Flight missions were carried out one day before each of the eight sampling dates. A multispectral sensor (Parrot Sequoia, MicaSense Inc, Seattle, USA) with four spectral bands (green, red, red edge, near infrared) was mounted on a low-cost unmanned aerial vehicle (UAV; DJI Phantom 3, Advanced, Shenzhen, China). Eight black and white ground control points (GCPs) were distributed in the pathways. Coordinates of the plot corners and GCPs were measured by a Leica real time kinematic global navigation satellite system (Leica RTK GNSS). Orthomosaics were created by the overlapping images with a photogrammetric processing software (Agisoft PhotoScan Professional, Agisoft LLC, St. Petersburg, Russia). The orthomosaics were georeferenced using the coordinates of the GCPs. The mean reflectance value of the four bands was extracted by zonal statistics in QGIS (Quantum Geografic Infromation System) using the four plot corners of each plot as boundaries. Furthermore, eight texture features of every band were calculated, provided by the processing tool HaralickTextureExtraction of the Orfeo Toolbox library (OTB) in QGIS

The potential of UAV-borne spectral and textural information for predicting aboveground biomass and N fixation in legume-grass mixtures

Gefördert durch den Publikationsfonds der Universität Kasse