Schonende Verfahren für Frischeprodukte von der Ernte bis zum Verzehr - für eine gesunde Ernährung von Mensch und Tier
Der Programmbereich ‚Gesunde Lebensmittel‘ adressiert komplexe wissenschaftliche Fragestellungen im Spektrum zwischen Primärproduktion und Verarbeitung von Lebens- und Futtermitteln.
Zu ‚Gesunden Lebensmitteln‘, die unter Berücksichtigung von Umwelt- und Tierschutz fair produziert werden, zählen auch bislang wenig genutzte Pflanzenarten wie Hülsenfrüchte und Pseudogetreide sowie alternative Bioressourcen, z. B. an Land kultivierte Makroalgen und Insekten.
Ziel unserer Forschung ist es, Nachernteverluste zu minimieren, die Produktqualität zu verbessern und gleichzeitig die Ressourcen- und Prozesseffizienz im Kontext einer zirkulären Bioökonomie zu steigern. Hierfür entwickeln wir innovative interdisziplinäre Ansätze entlang der gesamten Wertschöpfungskette und integrieren Nebenströme in bioökonomische Prozessketten.
Dem Konzept ‚Quality by Design‘ in der Optimierung und Entwicklung von Sensoren und Kontrollsystemen folgend, analysieren wir zunächst die jeweiligen Systemanforderungen und konzipieren darauf aufbauend das Verfahren.
Die Entwicklung maßgeschneiderter physikalischer, physikalisch-chemischer und/oder biologischer Prozesse berücksichtigt dabei wichtige Inhaltsstoffe und Eigenschaften der Produkte sowie erwünschte oder vermeidbare mikrobielle Systeme. Zudem analysieren wir Umwelteinflüsse in Produktion und Nachernte, insbesondere im Hinblick auf Wasser, Abwasser, Energie, Nebenprodukte und Rückstände.
Für unsere Forschung stehen uns Laborbereiche mit hochwertiger Spezialausstattung zur Verfügung, u.a. im Frischetechnikum und Mikrobiologie-Labor.
Produkteigenschaften und In-situ-Sensorik
Für das In-situ-Monitoring der Qualität von verderblichen Lebensmitteln entlang der Wertschöpfungskette entwickeln wir sensorgestützte Verfahren, mit deren Hilfe wir Produkteigenschaften zerstörungsfrei analysieren und Prozessvariablen erfassen können. Auf dem Feld und in der Nachernte nutzen wir u.a. Verfahren der hyperspektralen Bildgebung, Chlorophyllfluoreszenz-Spektroskopie, laserinduzierte multispektrale Rückstreuungsanalyse und Raman-Spektroskopie. Die gewonnenen Produktinformationen werden in agronomischen Modellen sowie für die Entwicklung Digitaler Zwillinge genutzt.
Dynamik mikrobieller Gemeinschaften

Wir erarbeiten Methoden für einen frühzeitigen und spezifischen Nachweis von mikrobiellen Kontaminationen bei Frischeprodukten im Nacherntebereich. Dabei verfolgen wir sowohl kultivierungsabhängige wie auch -unabhängige Ansätze auf der Basis der Analyse mikrobieller DNA-Sequenzen. Die Charakterisierung der mikrobiellen Gemeinschaften und ihrer Dynamik entlang der Prozessketten vom Substrat bis zum Produkt soll dazu beitragen, Verfahren zur gezielten Inaktivierung von Pathogenen oder auch zur Förderung von erwünschten Mikroorganismen einzusetzen.
Thermische und nicht-thermische Prozesse zur Konservierung und Hygienisierung
Im Fokus stehen effiziente, produktschonende Lösungen zur Konservierung von Lebens- und Futtermitteln - von den Grundlagen bis zur industriellen Umsetzung. Wir untersuchen Produkt-Prozess-Wechselwirkungen bei der Trocknung als einem grundlegenden thermischen Prozess der Aufbereitung von Schüttgütern wie Getreide.
Am Beispiel von Äpfeln entwickeln wir die Kombination von Prozessmodellen mit gemessenen inhaltsstoffspezifischen Reaktionskinetiken weiter. Ein besonderes Augenmerk liegt in diesem Bereich weiterhin in der Entwicklung berührungsloser Messverfahren und digitaler Produkt- und Prozesszwillinge. Darauf aufbauend entwickeln wir adaptive und prädiktive Regelungssysteme im Sinne der Smart Food Processing Prinzipien.
Im Bereich der nicht-thermischen Behandlungsverfahren zur Hygienisierung, wie hydrostatischer Hochdruck und Niedertemperaturplasma, bauen wir unsere Expertise durch Upscaling und den Transfer in die industrielle Anwendung weiter aus. Eine neu eingerichtete Laborplattform ermöglicht grundlegende, großtechnische Experimente mit Krankheitserregern in Modell-Verarbeitungsketten.
Verpackungs- und Lagersysteme

Wir untersuchen die Wechselwirkungen zwischen Umweltbedingungen und Produktqualität bei Kühlung, Lagerung und Transport frischer Lebensmittel und entwickeln Technologien für ein maßgeschneidertes Verpackungs- oder Lagerungsregime entlang der Lieferkette, um Lebensmittelverluste in der Nachernte zu verringern. Unser Ziel ist es u. a., die Mechanismen der Wasserdampf- und Kondensationsdynamiken bei verpackten Frischeprodukten besser zu verstehen und auf dieser Grundlage optimierte Verpackungen in einem feuchtigkeitsregulierenden Design zu entwickeln, zunehmend aus biobasierten Materialien wie Zellulose oder Polymilchsäure (PLA).
Zu allen Mitarbeiter*innen des Programmbereichs
Aktuelles
Forschungsprojekte
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Die Vorgaben der F-Gase-Verordnung, stärkt die Nutzung der alternativen Kältemittel CO2 (R744) mit direkter Kühlung und Propan (R290) mit indirekter Kühlung. Diese Forderungen und die deutlich steigenden Energiekosten ha…
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Hochwertige tierische Proteine sind in der Fütterung von karnivoren Fischen und omnivoren monogastrischen Nutztieren über weite Strecken nur schwer durch pflanzliche Proteine zu ersetzen. Durch den Einsatz von Insektenpr…
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Gastaufenthalt zu Forschungszwecken
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Eine der wichtigsten Herausforderungen, vor denen die moderne Welt steht, ist die Versorgung der Bevölkerung mit sicheren Lebensmitteln in ausreichender Menge. Es sind jedoch nur geringe Fortschritte erzielt worden im Hi…
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Der Anstieg der globalen Strahlung und der Temperaturen im Zuge des Klimawandels bedeuten für die Obstproduktion enorme Risiken. Auswirkungen auf die Qualität und Lagerfähigkeit der Früchte - bis zum Totalausfall - sind …
Alle Projekte aus dem Programmbereich
Publikationen aus dem Programmbereich
- Marzban, N.; Libra, J.; Rotter, V.; Ro, K.; Moloeznik Paniagua, D.; Filonenko, S. (2023): Changes in Selected Organic and Inorganic Compounds in the Hydrothermal Carbonization Process Liquid While in Storage. ACS Omega. (4): p. 4234-4243. Online: https://doi.org/10.1021/acsomega.2c07419 1.0
- Bettoni, M.; Maerker, M.; Sacchi, R.; Bosino, A.; Conedera, M.; Simoncelli, L.; Vogel, S. (2023): What makes soil landscape robust? Landscape sensitivity towards land use changes in a Swiss southern Alpine valley. Science of the Total Environment. (2): p. 159779. Online: https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2022.159779 1.0
- Tkachenko, V.; Marzban, N.; Vogl, S.; Filonenko, S.; Antonietti, M. (2023): Chemical Insight into the Base-Tuned Hydrothermal Treatment of Side Stream Biomasses. Sustainable Energy & Fuels. : p. 769-777. Online: https://doi.org/10.1039/D2SE01513G 1.0
- Karimi, H.; Navid, H.; Dammer, K. (2023): A Pixel-wise Segmentation Model to Identify Bur Chervil (Anthriscus caucalis M. Bieb.) Within Images from a Cereal Cropping Field. Gesunde Pflanzen. (1): p. 25-36. Online: https://doi.org/10.1007/s10343-022-00764-6 1.0
- Alipasandi, A.; Mahmoudi, A.; Sturm, B.; Behfar, H.; Zohrabi, S. (2023): Application of meta-heuristic feature selection method in low-cost portable device for watermelon classification using signal processing techniques. Computers and Electronics in Agriculture. (107578): p. 1-16. Online: https://doi.org/10.1016/j.compag.2022.107578 1.0
- Küchler, J.; ; Reiß, E.; Nuß, L.; Conrady, M.; Ramm, P.; Schimpf, U.; Reichl, U.; Szewzyk, U.; Benndorf, D. (2023): Degradation Kinetics of Lignocellulolytic Enzymes in a Biogas Reactor Using Quantitative Mass Spectrometry. Fermentation. (1): p. 67. Online: https://doi.org/10.3390/fermentation9010067 1.0
- Klongklaew, A.; Unban, K.; Kalaimurugan, D.; Kanpiengjai, A.; Azaizeh, H.; Schroedter, L.; Schneider, R.; Venus, J.; Khanongnuch, C. (2023): Bioconversion of Dilute Acid Pretreated Corn Stover to L-Lactic Acid Using Co-Culture of Furfural Tolerant Enterococcus mundtii WX1 and Lactobacillus rhamnosus SCJ9. Fermentation. (2): p. 112. Online: https://doi.org/10.3390/fermentation9020112 1.0
- Specka, X.; Martini, D.; Weiland, C.; Arend, D.; Asseng, S.; Boehm, F.; Feike, T.; Fluck, J.; Gackstetter, D.; Gonzales-Mellado, A.; Hartmann, T.; Haunert, J.; Hoedt, F.; Hoffmann, C.; König, P.; Lange, M.; Lesch, S.; Lindstädt, B.; Lischeid, G.; Möller, M.; Rascher, U.; Reif, J.; Schmalzl, M.; Senft, M.; Stahl, U.; Svoboda, N.; Usadel, B.; Webber, H.; Ewert, F. (2023): FAIRagro: ein Konsortium in der nationalen Forschungsdateninfrastruktur (NFDI) für Forschungsdaten in der Agrosystemforschung. Informatik Spektrum. (Januar): p. 1-12. Online: https://doi.org/10.1007/s00287-022-01520-w 1.0
- Dammer, K. (2023): Arbeitstagung Sensorgestützte Erkennung von Schaderregern in Freilandkulturen am Leibniz-Institut für Agrartechnik und Bioökonomie Potsdam-Bornim (ATB), 11. und 12. Mai 2022. Gesunde Pflanzen. : p. 1-4. Online: https://doi.org/10.1007/s10343-022-00799-9 1.0
- Gautam, S.; Höhne, M.; Hansen, S.; Jenssen, R.; Kampffmeyer, M. (2023): This looks More Like that: Enhancing Self-Explaining Models by Prototypical Relevance Propagation. Pattern Recognition. (April): p. 109172. Online: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2022.109172 1.0
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