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Multilokale Modellierung der Bestandesentwicklung von Kleegrasgemengen mittels Leaf Area Index (LAI) und multispektralen Drohnendaten

Autor(en):
Nahrstedt, Konstantin [DBLP] ;
Reuter, Tobias [DBLP] ;
Vergara Hernandez, Maria [DBLP] ;
Trautz, Dieter [DBLP] ;
Jarmer, Thomas [DBLP]
Zusammenfassung
Kleegrasgemenge kennzeichnen sich durch ihre ausgeprägte Heterogenität. Im Hinblick auf die Einsatzmöglichkeit als Futterpflanze sind dabei mögliche Einflüsse auf das Biomasseauf­kommen zu berücksichtigen. Biomassebestimmungen sind jedoch zeit- und kostenintensiv. Mittels punktuellen Messungen des Blattflächenindex (engl. LAI) kann das Pflanzenwachstum stichproben­artig ohne größeren Aufwand bestimmt werden. Unter Einsatz von UAV-basierten Bilddaten ist folglich eine Übertragbarkeit auf den gesamten Bestand möglich. Im Zuge dessen wurden auf drei ökologisch bewirtschafteten Kleegrasflächen im Raum Osnabrück zu je zwei Terminen der LAI sowie drohnengestützte Multispektralbilder aufgenommen. Mithilfe der daraus abgeleiteten Vegetation­s­indizes zeichnete sich bei der Modellierung des LAI für den NDVI ein Abfall in der Modellgüte zwischen den beiden Terminen ab, während der NDRE eine verbesserte Genauigkeit aufwies. Ferner wirkten sich auch die Flächenanteile von Klee und Gras auf die Modellgüte aus.
  • Vollständige Referenz
  • BibTeX
Nahrstedt, K., Reuter, T., Vergara Hernandez, M., Trautz, D. & Jarmer, T., (2023). Multilokale Modellierung der Bestandesentwicklung von Kleegrasgemengen mittels Leaf Area Index (LAI) und multispektralen Drohnendaten. In: Hoffmann, C., Stein, A., Ruckelshausen, A., Müller, H., Steckel, T. & Floto, H. (Hrsg.), 43. GIL-Jahrestagung, Resiliente Agri-Food-Systeme. Bonn: Gesellschaft für Informatik e.V.. (S. 429-434).
@inproceedings{mci/Nahrstedt2023,
author = {Nahrstedt, Konstantin AND Reuter, Tobias AND Vergara Hernandez, Maria AND Trautz, Dieter AND Jarmer, Thomas},
title = {Multilokale Modellierung der Bestandesentwicklung von Kleegrasgemengen mittels Leaf Area Index (LAI) und multispektralen Drohnendaten},
booktitle = {43. GIL-Jahrestagung, Resiliente Agri-Food-Systeme},
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editor = {Hoffmann, Christa AND Stein, Anthony AND Ruckelshausen, Arno AND Müller, Henning AND Steckel, Thilo AND Floto, Helga} ,
pages = { 429-434 },
publisher = {Gesellschaft für Informatik e.V.},
address = {Bonn}
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DateienGroesseFormatAnzeige
GIL_2023_Nahrstedt_429-434.pdf636.3Kb PDF Öffnen

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Mehr Information

ISBN: 978-3-88579-724-1
ISSN: 1617-5468
Datum: 2023
Sprache: de (de)
Typ: Text/Conference Paper

Keywords

  • Grünland
  • Futterbau
  • Precision Agriculture
  • Remote Sensing
  • UAV
Sammlungen
  • P330 - 43. GIL-Jahrestagung 2022 - Fokus: Resiliente Agri-Food-Systeme [67]

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