Bundesanstalt für Landwirtschaft und Ernährung

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Titel: Verbundprojekt: Prognose und Detektion von Pilzerkrankungen im Weinbau durch feinmaschige Messung des Mikroklimas und Einsatz bildgebender Messverfahren (FungiSens) - Teilprojekt 3
Titel (englisch): Collaborative project: Prognosis and detection of fungal diseases in viticulture by fine-meshed microclimate assessment and application of imaging techniques (FungiSens) - subproject 3
Beschreibung (dt.): Durch klimatische Veränderungen wird auch in den Weinbaugebieten Deutschlands das Auftreten verschiedener Schädlinge und Pilzerkrankungen begünstigt. Vor allem der falsche Mehltau (auch: Peronospora) kann zu erheblichen Ertragseinbußen führen, wenn dieser nicht rechtzeitig identifiziert und behandelt wird. Die Behandlung erfolgt üblicherweise protektiv oder kurativ, nach positiver Indikation einer Infektion. Gängige Methoden sind jedoch entweder ungenau, teuer, zeitintensiv oder nur nach Ausbruch anwendbar. In den letzten Jahren haben sich Prognosemodelle, die Pilzbefall auf Grundlage von Wetterdaten berechnen, durchgesetzt. Die Aussagekraft dieser Modelle ist durch die geringe räumliche Verfügbarkeit von meteorologischen Daten jedoch stark beschränkt und lässt im Bestfall lediglich eine Prognose für einen Radius von mehreren Kilometern zu. Durch Mikrosensoren, die direkt im Bestand installiert werden, das Mikroklima an mehreren Positionen innerhalb eines Schlages erfassen und den Prognosemodellen zur Verfügung stellen lässt sich die Modellpräzision so stark erhöhen, dass Pflanzenschutzbehandlungen Schlag oder sogar Punktgenau geplant werden können. Durch den zusätzlichen Einsatz infraroter und hyperspektraler bildgebender Verfahren können physiologische Reaktionen der Weinrebe auf einen Pathogenbefall schnell und großflächig detektiert werden, die Aussagekraft der Mikrosensoren lässt sich so validieren, neue Zusammenhänge lassen sich erschließen und robuste Korrelationen für die Prognosemodelle können erstellt werden.
Beschreibung (engl.): Affected by climate change, the occurrence of pests and fungal diseases is also increasing in the wine growing areas of Germany. Above all, Peronospora can cause severe profit cuts, if not detected and treated in time. Crop protection treatment usually is scheduled with protective or curative strategies, following a positive indication of an infection. However, common planning methods are either imprecise, expensive, labor intensive or only applicable after an infestation has occurred. In the recent years, prognostic models, estimating fungal infestations based on weather data were generally accepted. However, the meaning of those models is limited by the restricted spatial availability of meteorological data and does only allow a general prognosis for a radius of multiple kilometers. Installation of multiple micro sensors directly in the rows of a vineyard does allow acquisition of the microclimate at multiple positions and thus can increase the precision of prognostic models in such a dimension, that crop protection can be scheduled for smaller scales, such as the vineyard or even the single vine level. By supplementary application of infra-red and hyperspectral imaging techniques, stress related physiological reactions of fungal infestations can be detected fast and for larger areas, which does allow a validation of the micro sensor based prognostic models. Also, unknown coherences can be detected and robust correlations for the prognostic models can be created by a combination of both methods.
Laufzeit: Beginn: 01.09.2018 / Ende: 31.08.2021
Ausf. Einrichtung: Staatliche Lehr- und Versuchsanstalt für Wein- und Obstbau, Weinsberg
Themenfelder: Pflanzenschutz, Pflanzengesundheit, crop protection, plant health
Förderprogramme: Programm zur Innovationsförderung des Bundesministeriums für Ernährung und Landwirtschaft
Schlagworte: Prognose, forecast, Nachhaltigkeit, sustainability, Ressourcenschutz, Ressourceneffizienz, resource protection, resource efficiency, Weinbau (inkl. Außenwirtschaft, Kellerei), viticulture (winery), Landtechnik, agricultural engineering, Digitalisierung, Digitale Welt, digital world, Rebe, vine, Monitoring
Förderkennzeichen: 281B204916
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Kontakt: Benutzen Sie unser Kontaktformular
oder E-Mail an
projekttraeger-agrarforschung@ble.de

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Weizen Stroh

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Weizen +Sorte

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+Weizen -Gerste

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Weizen*

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"Kleegras und Grünland"

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