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Ableitung von homogenen Managementzonen anhand von Vegetationsindizes im Kleegras

Autor(en):
Reuter, Tobias [DBLP] ;
Nahrstedt, Konstantin [DBLP] ;
Jarmer, Thomas [DBLP] ;
Trautz, Dieter [DBLP]
Zusammenfassung
Kleegras hat eine entscheidende Bedeutung als Fruchtfolgeglied im Ökologischen Landbau und als Futter. Bedingt durch Heterogenitäten im Boden entwickelt sich der Bestand über die Vegetationsperiode hinweg ungleichmäßig, sodass sich Bereiche mit unterschiedlicher Biomasseproduktion herausbilden. Ein teilflächenspezifisches Management angepasst an diese Unterschiede kann Grundlage für effizientere Ressourcennutzung sein. Daher wurden auf einer ökologischen Kleegrasfläche drohnengestützt Bilddaten aufgenommen und Vegetationsindizes berechnet. Die Abschätzung der Biomasse mit Vegetationsindizes war zu einem früheren Aufnahmetermin ungenauer als zu einem späteren Zeitpunkt. Korrelationsmodelle zwischen den Vegetationsindizes und der Biomasse zeigten zu den beiden späteren Terminen einen höheren Zusammenhang als zum ersten Aufnahmezeitpunkt. Dabei konnten mit dem NDVI bzw. NGRDI am letzten Termin die höchsten Korrelationen mit Werten um 0,5 erzielt werden. Basierend auf den Indizes wurde die Fläche in drei Zonen eingeteilt. Die Zonierung variierte je nach Termin und Index. Dennoch war es möglich, einen Bereich mit hoher Biomasseproduktion zu identifizieren. Die Einteilung in Managementzonen konnte demnach erfolgreich durchgeführt werden, besonders geeignet waren NDVI, NGDRI und RGBVI.
  • Vollständige Referenz
  • BibTeX
Reuter, T., Nahrstedt, K., Jarmer, T. & Trautz, D., (2022). Ableitung von homogenen Managementzonen anhand von Vegetationsindizes im Kleegras. In: Gandorfer, M., Hoffmann, C., El Benni, N., Cockburn, M., Anken, T. & Floto, H. (Hrsg.), 42. GIL-Jahrestagung, Künstliche Intelligenz in der Agrar- und Ernährungswirtschaft. Bonn: Gesellschaft für Informatik e.V.. (S. 247-252).
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DateienGroesseFormatAnzeige
GIL2022_Reuter_247-252.pdf726.4Kb PDF Öffnen

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Mehr Information

ISBN: 978-3-88579-711-1
ISSN: 1617-5468
Datum: 2022
Sprache: de (de)
Typ: Text/Conference Paper

Keywords

  • Grünland
  • Biomasse
  • Precision Agriculture
  • Remote Sensing
  • UAV
Sammlungen
  • P317 - 42. GIL-Jahrestagung 2022 - Fokus: Künstliche Intelligenz in der Agrar- und Ernährungswirtschaft [61]

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