The future of organic grassland farming in mountainous regions of Central Europe

8 % of the total EU population lives in mountainous areas which represent a particularly important eco-region in Central Europe. Because of ecological, climatic and economic reasons an increasing pressure is imposed upon agriculture. Hence in large parts of European mountainous areas drastic changes in agricultural structure and land use systems can be observed in terms of emigration and land abandonment. Due to disadvantaged production conditions, and the high ecological sensitivity, organic farming is an important option for a sound regional development. In alpine regions organic farming does not proceed in a homogeneous way. One essential reason for that could be seen in the differences of national and regional “traditions and orientations” and supporting tools. For a positive development it is necessary to work on further integration of organic farming in regional development concepts (e.g. organic regions) and on the development of the “quality leadership” through cross-regional production, marketing and merchandising concepts. Undisputedly, further positive development of organic farming in mountainous regions depends on ongoing financial, research and advisory support

Energetische Nutzung extensiver Grünlandflächen in Überschwemmungsgebieten von Fließgewässern im Rahmen des Verbundprojektes KLIMZUG Nordhessen

In order to mitigate the negative impacts of increasing heavy rainfalls and flooding as an effect of climate change, the conservation and reintroduction of ecologically managed grassland in flood plains of rivers is a crucial step towards soil and water protection. However, an ecologically and economically viable utilisation of the biomass is necessary and could be provided by the conversion into electricity and solid fuel through the IFBB process. Within the joint interdisciplinary project KLIMZUG-Nordhessen, which develops structures and services to adapt to climate change, the yield and energy potential of three different grassland mixtures (a standard mixture, a diversity mixture and reed canary grass as monocrop) in floodplains was determined in a field experiment. In the first experimental year 2009 yields were highest in a standard mixture with 5 grass and 2 clover species (8.41 t DM ha-1 for the first cut on 01 July). Fertilizer application (100 kg N ha-1 as chicken manure) had no significant effect on yield increase. Methane yields of IFBB press fluids were highest in the standard mixture (331.5 LN kg-1 VS) and significantly lower in the two other mixtures. No significant differences were found between different fertilizer applications regarding methane yield

Entwicklung einer bildanalytischen Methode zur Abschätzung des Leguminosenanteils in Futterbaugemengen

A pot experiment in a greenhouse was conducted to follow the question how to esti-mate dominance of legumes in legume/grass swards by image analysis. Pure swards and binary legume/grass mixtures of red clover, white clover, lucerne and perennial ryegrass were sown in two week intervals and harvested together 35, 49 or 63 days after sowing to have different old swards. Digital photos of all variants were taken one day before harvesting. Sward composition was detected by fractionating biomass in grass, legumes and unsown species as reference. Eight images of the oldest swards were selected for determining an optimal image analysis procedure with Optimas®. This image analysis procedure was used for all variants of all ages. The estimated dominances of legumes were compared to the references. Using image analysis for estimating the dominance of legumes we could detect first good results. Red and white clover both pure and mixtures show a closer relationship with the reference than lucerne and grass. Legumes identification in pure grass swards with image analysis can be caused by weeds with rounded leaves (Stel-laria media) and visible ground. The dominance of lucerne determined by image analysis was lower then the measured dry matter yield (%). The younger the swards the more inexactly are the calculations because the visible ground increases. Next intended steps are verifying a relationship for swards of different ages and checking further procedures of image analysis

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

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

Methoden zur lasergestützten Abschätzung extensiver Grünlandbestände

In der Forstwirtschaft ist die lasergestützte Holzertragsabschätzung bereits eine etablierte Technik. In Graslandökosystemen hingegen fand diese Technik bisher weniger Aufmerksamkeit. Deshalb ist die Abschätzung extensiver Grünlandbestände mittels eines terrestrischen Laserscanners (TLS) noch wenig erforscht. Der Einsatz fernerkundlicher Methoden zur Erfassung qualitativer und quantitativer Parameter von extensiven Grünlandbeständen kann Managementstrategien zum Erhalt schützenswerter Ökosysteme unterstützen. Die Versuchsflächen befanden sich im „UNESCO Biosphärenreservat Rhön“ und wurden zu drei Terminen im Jahr mittels eines terrestrischen Laserscanners (Leica P30) gemessen. Vier Methoden zur Biomassebestimmung aus dreidimensionalen Punktwolken wurden auf die Datensätze angewendet: Die Methode der Vegetationshöhe, der Summe der Voxel, der mittleren 3d-Raster Höhe und das Volumen der konvexen Hülle. Die Methoden wurden teilweise modifiziert in Bezug auf einzelne funktionale Parameter, um die Modellstabilität und Modellstärke zu optimieren. Die Methoden wurden verglichen hinsichtlich ihrer Modellstärke, der Kalkulationsdauer und hinsichtlich der Anzahl an Scans, die in jede Punktwolke einfließen. Die Methoden wurden erfolgreich angewendet und die jeweils optimalen Parametereinstellungen wurden identifiziert. Die beste Modellstärke lieferte die Methode der Vegetationshöhe gemittelt aus den oberen 5 % aller Vegetationshöhenwerte (angepasstes R² 0,72). Die Korrelationen der Modelle mit dem gemessenen Frischmasseertrag fielen durchweg besser aus im Vergleich zum Trockenmasseertrag. Modelle der Vegetationshöhe, beruhend auf Punktwolken aus zwei Scans, erzielten die höchste Schätzgenauigkeit für Frisch- und Trockenmasseertrag (angepasstes R² 0,73 und 0,58)

Estimating Grassland Biomass - Potentials and Limitations of Point Cloud Analysis

Quantifying above ground biomass of grasslands is important information for grassland management and the understanding of ecological processes in grassland habitats. Often, allometric relationships between grassland height and biomass are used for biomass estimation. While these methods may be used in intensively used grassland with a homogenous canopy surface, in heterogenous grasslands it is not possible to repeat these measurements on larger areas. Recent technological advances in active and passive remote sensing offering new opportunities for estimations of grassland biomass. Many studies using remote sensing data for biomass estimation are based on the analysis of optical remote sensing sensors and are situated in forests and agricultural crops. Small temporal and spatially heterogenous grasslands were often neglected due to their complex vegetation structure. Just recently, point cloud data based either on terrestrial laser measurements (TLS) or on photogrammetric image analysis (SfM) approaches were investigated for their potential of biomass estimation in grasslands. The focus of this talk will be on evaluating the potential of TLS and SfM derived point clouds in deriving biomass estimation of grasslands with very different land use intensities. Both approaches show promising results for predicting grassland biomass (R2 ranging from 0.48 to 0.79 and from 0.35 to 0.81 for TLS and SfM respectively). TLS always performs better, which could be explained by the higher point densities and thus higher information content about the vegetation structure. However, under consideration of price and expert knowledge UAV based point clouds also produce satisfying results. Another aspect of the talk will be the comparison of performance aspects (e.g. computing time) of different point cloud analysis strategies. It can be shown that two scans of the same location from different aspects already provide detailed information about biomass and additional scans only lead to an unnecessary increase in data volume while maintaining consistent prediction quality. Various analysis methods will be test for extracting information from the point clouds. Here methods based on canopy surface height show the best prediction performance for biomass. Concluding, it is possible to say that both TLS and SfM-based point clouds have a good potential for deriving biomass information of grasslands, independent of land use intensity. However, to derive final conclusions the stability of the statistical relationships needs to be test over several growing periods. For the future, also the fusion of point cloud information with spectral information should be tested, as better biomass prediction models can be expected from this

Mischanbau von Silomais mit Stangenbohnen Ergebnisse zu Anbau und Vergärung

Organic farmers show an increasing interest in cultivation of silage maize as valuable forage for cattle and for energetic utilization in biogas plants. Maize cultivation systems are often characterized by environmental and cultivation problems like soil erosion, difficult weed control and poor nutrient supply. Aiming at a reduction of these problems a field experiment with mixture of maize and climbing beans (Phaseolus vulgaris) was carried out from 2013 to 2015 at the University of Kassel-Witzenhausen (Hesse). Results showed lower yields of the mixture treatments compared with sole cropped maize. The chosen bean variety had an impact on the bean yield and later sown beans caused lower bean proportions. Furthermore, methane yields of maizebean silages decreased with increased bean proportions