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Phenorob

  • Beitrag veröffentlicht:September 28, 2020
  • Beitrags-Kategorie:Hochschule / Wissenschaft

Das Institut

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Teil des Exzellenzclusters “PhenoRob – Robotik und Phänotypisierung für den nachhaltigen Pflanzenbau” der Universität Bonn und dem Forschungszentrum Jülich

Das Exzellenzcluster forscht, um Methoden und neue Technologien zu entwickeln, die Pflanzen beobachten, analysieren, besser verstehen und spezifisch behandeln. Im Mittelpunkt der Forschung steht die Verbesserung des grundlegenden Verständnisses aller relevanten Parameter wie Pflanzenwachstum, Boden, Biodiversität oder Atmosphäre. PhenoRob zielt auf diese Fragestellungen ab: Veränderung der Pflanzenproduktion durch Optimierung von Züchtung und Bewirtschaftung mit neuen Technologien.

Prof. Dr. Cyrill Stachniss

Tel: +49 (0)228/732714
Mail: cyrill.stachniss(at)igg.uni-bonn.de 


Prof. Dr. Heiner Kuhlmann

Tel: +49 (0)228/732620
Mail: heiner.kuhlmann(at)uni-bonn.de

Exzellenzcluster PhenoRob
Rheinische Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn
Niebuhrstraße 1a
53113 Bonn 

Tel: +49 (0)228/7360817
Mail: administration(at)phenorob.de

Zur Website

Die Forschung

Forschungsschwerpunkte

  • Atmosphäre
  • Biodiversität
  • Boden
  • Optimierung von Züchtung und Bewirtschaftung
  • Pflanzenproduktion
  • Pflanzenwachstum

Ausgewählte Forschungsprojekte

CP 1: 4D CROP RECONSTRUCTION

Um das wissenschaftliches Verständnis der raum-zeitlichen Dynamik zu verbessern, die den Wechselwirkungen zwischen Pflanze und Umwelt zugrunde liegt, wie z.B. ein Nährstoffungleichgewicht oder die Ausbreitung von Pflanzenkrankheiten, müssen einzelne Pflanzenorgane und -elemente in Zeit und Raum überwacht werden. Ein Hauptziel in diesem Kernprojekt ist daher die Registrierung von Bild- und Reichweitendaten einzelner Pflanzen, die zu verschiedenen Zeitpunkten gemessen werden. Es werden verschiedene autonome Sensorplattformen verwendet, d.h. Boden- und Luftfahrzeuge, um phänotypische Daten mit unterschiedlicher räumlicher Auflösung und Abdeckung zu erfassen, die vom einzelnen Organ über die Versuchsfläche bis zum Feldmaßstab reichen.

Weitere Details auf der Website.

CP 2: RELEVANCE DETECTION OF CROP FEATURES

Dieses Projekt zielt darauf ab, unbekannte Korrelationen zwischen Input-Merkmalen zu identifizieren, die die Pflanzenentwicklung während der Vegetationsperiode und damit den Ernteertrag beeinflussen und anzeigen. Der Schwerpunkt liegt auf den Wechselwirkungen zwischen Nutzpflanzen und Pflanzenstress wie Krankheiten, Nährstoffmangel, Toxizität oder Trockenstress. Dabei wird nach einem Zusammenhang zwischen verschiedenen Wachstumsphasen und dem Einfluss von Stress auf die Ertragsentwicklung gesucht.

Weitere Details auf der Website.

CP 3: THE SOIL-ROOT-ZONE

In Phase I konzentriert sich das Projekt auf die Erfassung und Vorhersage der Vorhersage der Wurzelleistung im Feld. Die Leistungsfähigkeit der Wurzeln wird definiert als die Entwicklung der Wurzelarchitektur, die Verankerung sowie die Wasser- und N-Aufnahme. Wenn dies erfolgreich ist, sollten sich spätere Projektphasen auf die Diagnose von Störungen in der Wurzelentwicklung konzentrieren.

Weitere Details auf der Website.

CP 4: AUTONOMOUS IN-FIELD INTERVENTION

Mit diesem Projekt werden zwei zentrale Entwicklungen verfolgt: Autonomes robotergestütztes Unkrautjäten auf Einzelpflanzenebene und präzise Ausbringung von Stickstoff(N)-Dünger, ermöglicht durch digitale Avatare, die Agrarökosystem-Simulationen und Vorhersagen durchführen.

Weitere Details auf der Website.

CP 5: NEW FIELD ARRANGEMENTS

Es wird die Frage gestellt, wie sich die Diversifizierung von Nutzpflanzen auf verschiedenen räumlichen Skalen auf die multifunktionale Reaktion von Agrarökosystemen in Bezug auf Pflanzenwachstum, Ertrag, Verringerung des Inputs, Ressourcennutzung und Ressourcennutzungseffizienz sowie Biodiversität auswirkt. Die Konzentration liegt auf den Auswirkungen von Nutzpflanzenmischungen und von unterschiedlichen Feldgrössen oder Feldgeometrie auf die multifunktionale Leistung von Agrarökosystemen.

Weitere Details auf der Website.

CP 6: TECHNOLOGY ADOPTION AND IMPACT

Dieses Projekt untersucht das Adoptionspotenzial und die damit verbundenen Auswirkungen von Robotik und Phänotypisierungstechnologien (PhenoRob) auf die landwirtschaftliche Entwicklung, das Wohlergehen und die Umwelt in landwirtschaftlichen Betrieben und Landschaften. Es umfasst die Zusammenarbeit zwischen Agrarökonomie und Informatik und befasst sich mit Projekten über den gesamten Cluster hinweg, um die Bedingungen zu verstehen, unter denen PhenoRob-Technologien zu einer nachhaltigen landwirtschaftlichen Transformation beitragen können.

Weitere Details auf der Website.

Publikationen

Autor/ Titel/ etc.

Schlagwörter: Ernährungssicherheit, Klimawandel, Nachhaltigkeit, Ressourcen, Umwelt

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