Forschen für eine umweltgesteuerte, diversifizierte pflanzliche Produktion
Wir entwickeln Technik und Verfahren für die pflanzenbauliche Produktion. In der Bioökonomie liefert pflanzliche Biomasse nicht nur Nahrungs- und Futtermittel, sondern ist auch die Grundlage für biobasierte Stoffe und Energie.
Mit unserer Forschung folgen wir dem Konzept einer umweltgesteuerten, hochgradig diversifizierten agroökologischen Produktion. Hierbei nutzen wir die Vorteile der Digitalen Transformation und unterstützen den Übergang von Präzisionslandwirtschaft zu einem neuen Ansatz "Diversität durch Präzision".
Der Verlust an Biodiversität ist derzeit eines der drängendsten Probleme weltweit. Der gemischte Anbau verschiedener Kulturen auf einer Fläche, also das Zusammenwirken verschiedenster Pflanzen, Tiere und Mikroorganismen in sogenannten Inter- oder Mixed Cropping-Systemen birgt viele Vorteile, u. a. eine verbesserte Resilienz und höhere Gesamterträge.
Für ein agiles Management solch diverser und komplexer Produktionssysteme müssen Maschinen, Sensoren, Kontrollsysteme, Algorithmen und insbesondere die Bewirtschaftungsstrategien angepasst werden. Der systemische Ansatz der Kreislaufwirtschaft erfordert zudem ein besseres Verständnis des Mikrobioms und seiner Wechselwirkungen innerhalb landwirtschaftlicher Systeme.
Unsere Forschung befasst sich mit der Entwicklung von smarten Sensoren zur digitalen Erfassung von Umweltbedingungen und Pflanzenstatus und methodischen Fragen der intelligenten Bildanalyse. Diese digitalen Methoden sollen entscheidende Beiträge zur Weiterentwicklung der sensorbasierten Prozesssteuerung und -automatisierung leisten als Voraussetzung für die komplexen Steuerungssysteme einer zirkulären Bioökonomie.
Eine zentrale Aufgabe liegt in der Entwicklung digitaler Zwillinge für eine wissensbasierte, präzise, dynamische und anpassungsfähige Prozesssteuerung dieser sehr komplexen Systeme.
Für unsere Forschung steht uns u. a. das ATB Fieldlab for Digital Agriculture in Marquardt mit einer Teststrecke für Bodensensoren und einer Installation zur automatisierten Datenerfassung in Obstbaumkulturen. Zudem werden Forschungsarbeiten perspektivisch in den Leibniz-Innovationshof am Standort Groß Kreutz (derzeit im Aufbau) implementiert.
Bodengesundheit
Im Forschungsfokus steht die Weiterentwicklung proximaler Bodensensorik, um alle für eine nachhaltige Pflanzenproduktion relevanten Informationen digital erfassen zu können, sowie die Entwicklung und Anwendung biologischer Sensorsysteme zur Analyse der Bodengesundheit. Ziel ist eine nachhaltige Nutzung und Verbesserung des Bodens.
Pflanzengesundheit
Unser Forschungsfokus liegt auf einem präzisen Pflanzenmonitoring mit Hilfe insbesondere optischer Sensorsysteme wie LIDAR oder Multispektralkameras - im Acker- und im Gartenbau. Daten aus der In-situ-, Nah- und Fernerkundung liefern Informationen über den Zustand von Pflanzen und Krankheitserregern bzw. Schädlingen. Ziel eines präzisen Pflanzenmonitorings ist es, den Pflanzenschutz umweltfreundlich auszugestalten und durch Stärkung der Pflanzengesundheit die Nahrungsmittelversorgung zu sichern.
Automatisierung
Digitalisierung und Robotik sollen langfristig als verlässliche Kontrollsysteme die Vielfalt in der Landwirtschaft unterstützen. In unserem Forschungsfokus stehen die Identifizierung und Entwicklung von Assistenzsystemen sowie von automatisierten und Feldrobotik-Anwendungen. Simulations- und IoT-Technologien kommen zum Einsatz, um Digitale Zwillinge, hochautomatisierte Feldsensorsysteme, Feldmaschinen und Feldrobotik zu entwickeln und zu verbessern.
Systemanalyse und -bewertung
Ziel ist es, die Auswirkungen landwirtschaftlicher Bewirtschaftungsmaßnahmen auf Treibhausgasemissionen, Wasserproduktivität und IKT-Anwendung zu ermitteln sowie ein besseres Verständnis mikrobieller Prozesse zu gewinnen. Rebound-Effekte werden analysiert.
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Forschungsprojekte
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Im Projekt DAKIS-pro wird ein automatisiertes Entscheidungsunterstützungssystem (EUS) entwickelt, das Ökosystemleistungen (ÖSL) und Biodiversität (BioDiv) in die landwirtschaftliche Nutzung integriert. Es berücksichtigt …
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Das AGRO-WELL-Projekt befasst sich mit den herausfordernden und gefährlichen Bedingungen, denen die Arbeitnehmer in der Landwirtschaft ausgesetzt sind, die durch hohe Unfallraten und Gesundheitsprobleme aufgrund von körp…
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Das Projekt quantiFARM zielt darauf ab, kostengünstige und mobile Sensorsysteme zu entwickeln, um umweltschädliche Emissionen in der Landwirtschaft zu reduzieren. Durch die Erfassung von Pflanzenvitalität und Bodenparame…
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Die europäischen Böden stehen vor großen gesundheitlichen Herausforderungen: 60-70 % gelten aufgrund von Verschmutzung, Urbanisierung, intensiver Landwirtschaft und Klimawandel als ungesund. Diese Verschlechterung hat sc…
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Die Diversifizierung von Pflanzenbausystemen in Verbindung mit der Senkung des Einsatzes von Agrochemikalien und einer Erhöhung der Landschaftskomplexität hat das Potenzial, die Biodiversität auf Feld- und Landschaftsska…
Alle Projekte aus dem Programmbereich
Publikationen aus dem Programmbereich
- Azimi, A.; Shamshiri, R.; Ghasemzadeh, A. (2025): Adaptives dynamisches Programmieren zur robusten Bahnverfolgung eines landwirtschaftlichen Roboters mithilfe kritischer neuronaler Netze. Agricultural Engineering. (1): p. 1-15. Online: https://www.agricultural-engineering.eu/landtechnik/article/view/3327 1.0
- Maß, V.; Alirezazadeh, P.; Seidl-Schulz, J.; Leipnitz, M.; Fitzsche, E.; Ibraheem, R.; Geyer, M.; Pflanz, M.; Reim, S. (2025): Annotated image dataset with different stages of European pear rust for UAV-based automated symptom detection in orchards. Data in Brief. (February): p. 111271. Online: https://doi.org/10.1016/j.dib.2025.111271 1.0
- Ramakrishnan, D.; Jauernegger, F.; Höfle, D.; Berg, C.; Berg, G.; Abdelfattah, A. (2024): Unravelling the Microbiome of Wild Flowering Plants: A Comparative Study of Leaves and Flowers in Alpine Ecosystems. BMC Microbiology. : p. 1-10. Online: https://doi.org/10.1186/s12866-024-03574-0 1.0
- Ilic, P.; Ilic, S.; Rashid, A.; Mushtaq, Z.; Mrazovac Kurilic, S.; Stojanovic Bjelic, L.; Neskovic Markic, D.; Rahman Farooqi, Z.; Jat Baloch, M.; Mehmood, T.; Ullah, Z.; Riaz, S. (2024): Exposure Levels, Health Risks, Spatially Distribution, Multivariate Statistics and Positive Matrix Factorization Model of Heavy Metals from Wild solid Waste Dumpsites. Water, Air, & Soil Pollution. (235): p. 0. Online: https://doi.org/10.1007/s11270-024-07441-6 1.0
- Ullah Haider, F.; Zulfiqar, U.; Ain, N.; Mehmood, T.; Shahzad, B.; Liqun, C.; Hong Yong, J.; Abdulaziz Binobead, M. (2024): Effects of titanium oxide nanoparticles and 24-epibrassinosteroid to mitigate the toxic effect of cadmium (Cd) and improve physio-morphological traits of soybean (Glycine max L.) cultivated under Cd-contaminated soil. Environmental Technology & Innovation. (36): p. 103811. Online: https://doi.org/10.1016/j.eti.2024.103811 1.0
- Shamshiri, R.; Kaviani Rad, A.; Behjati, M.; Balasundram, S. (2024): Sensing and Perception in Robotic Weeding: Innovations and Limitations for Digital Agriculture. Sensors. (20): p. 6743. Online: https://doi.org/10.3390/s24206743 1.0
- Hutchings, N.; Petersen, S.; Richards, K.; Pacholski, A.; Fuß, R.; Abalos, D.; Forrestal, P.; Pelster, D.; Eckard, R.; Alfaro, M.; Smith, K.; Thomann, R.; Butterbach-Bahl, K.; Chirinda, N.; Bittman, S.; de Klein, C.; Hyde, B.; Amon, B.; van der Weerden, T.; del Prado, A.; Krol, D. (2024): Preconditions for including the effects of urease and nitrification inhibitors in emission inventories. Global Change Biology. (12): p. 0. Online: https://doi.org/10.1111/gcb.17618 1.0
- Matavel, C.; Hoffmann, H.; Kaechele, H.; Löhr, K.; Bonatti, M.; Kipkulei, H.; Njoya, H.; Massuque, J.; Sieber, S.; ybak, C. (2024): Does participatory research stimulate sustained adoption of energy technologies? Lessons from stove dissemination in Gurué district, rural Mozambique. Technology in Society. (December): p. 102722. Online: https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2024.102722 1.0
- Große, R.; Heuser, M.; Teikari, J.; Ramakrishnan, D.; Abdelfattah, A.; Dittmann, E. (2024): Microcystin shapes the Microcystis phycosphere through community filtering and by influencing cross-feeding interactions. ISME Communications. : p. 0. Online: https://doi.org/10.1093/ismeco/ycae170 1.0
- Michl, K.; Kanasugi, M.; Förster, A.; Wuggenig, R.; Issifu, S.; Hrynkiewicz, K.; Emmerling, C.; David, C.; Dumont, B.; Mårtensson, L.; Rasche, F.; Berg, G.; Cernava, T. (2024): The microbiome of a perennial cereal differs from annual winter wheat only in the root endosphere. ISME Communications. (ycae165): p. 0. Online: https://doi.org/10.1093/ismeco/ycae165 1.0
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