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Biomasseabschätzung im ökologischen Feldfutterbau mittels drohnengestützten RGB-Aufnahmen

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Grüner, Esther; Möckel, Thomas and Wachendorf, Michael (2019) Biomasseabschätzung im ökologischen Feldfutterbau mittels drohnengestützten RGB-Aufnahmen. [Drone-based RGB imaging used for biomass prediction in organic forage production.] In: Mühlrath, Daniel; Albrecht, Joana; Finckh, Maria R.; Hamm, Ulrich; Heß, Jürgen; Knierim, Ute and Möller, Detlev (Eds.) Innovatives Denken für eine nachhaltige Land- und Ernährungswirtschaft. Beiträge zur 15. Wissenschaftstagung Ökologischer Landbau, Kassel, 5. bis 8. März 2019, Verlag Dr. Köster, Berlin.

[img] PDF - German/Deutsch
174kB

Summary

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.

Summary translation

Monitoring approaches in organic forage production, which predict biomass yield over the whole farm enable the farmer to make site-specific management decisions. Crop biomass and plant height are highly correlated and thus crop surface height can be used for yield prediction. Non-destructive remote sensing tools are useful for obtaining spatial information on plant height on lager scales. In this study an RGB (red, green, blue) camera attached on a small unmanned aerial vehicle (UAV) was used for yield prediction in an organic forage production experiment. The experiment was established in 2016 with two legumes-grass mixtures (clover-grass, lucerne-grass) as well as in pure stands of legumes and grasses. During the growing season of the following year RGB imaging was carried out every second week. parallel reference data for biomass yield and manual height measurements were collected. 3D crop surface models generated from RGB imaging-based measurements were used for calculating the crop height. The biomass yield was predicted with satisfactory results.

EPrint Type:Conference paper, poster, etc.
Type of presentation:Paper
Keywords:Fernerkundung, RGB, Drohne, Ertragsabschätzung
Subjects: Crop husbandry > Production systems > Pasture and forage crops
Research affiliation: International Conferences > 2019: Scientific Conference German Speaking Countrie
Germany > University of Kassel
ISBN:978-3-89574-955-44
Deposited By: Mühlrath, Daniel
ID Code:36086
Deposited On:29 Aug 2019 07:07
Last Modified:29 Aug 2019 07:07
Document Language:German/Deutsch
Status:Published
Refereed:Peer-reviewed and accepted
Additional Publishing Information:Dieser Beitrag ist im Tagungsband der 15. Wissenschaftstagung Ökologischer Landbau 2019 in Kassel erschienen. This conference paper is published in the proceedings of the 15th scientific conference on organic agriculture 2019 in Kassel. D. Mühlrath, J. Albrecht, M. R. Finckh, U. Hamm, J. Heß, U. Knierim, D. Möller (2019) Innovatives Denken für eine nachhaltige Land- und Ernährungswirtschaft. Beiträge zur 15. Wissenschaftstagung Ökologischer Landbau, Kassel, 5. bis 8. März 2019, Verlag Dr. Köster, Berlin.

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