Qualität und Sicherheit von Lebens- und Futtermitteln

Foto: ATB

Projekt

Titel
Elektronische Nasen für das Monitoring landwirtschaftlicher Flächen basierend auf miniaturisierten Arrays von Affinitätsensoren. TP3: Einsatz von UAV-basierten, fernerkundlich-optischen Methoden zur Detektion von Krankheiten in Winterroggenbeständen
Kürzel
AgriNose
Beginn
01.01.2022
Ende
31.12.2024
Koordinierendes Institut
Brandenburgische Technische Universität Cottbus-Senftenberg
Partner
IHP GmbH - Innovations for High Performance Microelectronics/ Leibniz-Institut für innovative Mikroelektronik
Brandenburgische Technische Universität Cottbus-Senftenberg
Photonic Insights UG (haftungsbeschränkt)

Angesiedelt im Programmbereich
Zusammenfassung
Die elektronische Nase AgriNose soll im Zusammenspiel mit fernerkundlich-optischen Verfahren zukünftig das Monitoring im Pflanzenbau dahingehend unterstützen, dass eine frühere Erkennung von gleichzeitig mehreren Pflanzenkrankheiten, die in den häufigsten Fällen in Mischinfektionen auftreten, möglich wird. Die frühzeitige Erkennung von Pflanzenkrankheiten ist Bestandteil von innovativen Anbautechniken, die integrierte und ökologische Produktionsweisen unterstützen. Durch einen frühen Nachweis der Infektion kann der Aufwand von Pflanzenschutzmitteln erheblich reduziert werden. Die möglichen Vorteile dieses Ansatzes sollen hier an typischen Pflanzenkrankheiten im Roggen überprüft werden. Die Forschungsarbeiten des umfassen die Ermittlung des Optimierungspotenzials für die Früherkennung von Pflanzenkrankheiten im Winterroggen mittels Sensortechnologie und die Charakterisierung der VOC-Profile (volatile organic compounds) von erkrankten und nicht erkrankten Beständen. Darauf aufbauend entwickelt das ATB die Integration der elektronischen Nase AgriNose in ein Monitoringkonzept zur Erkennung von Pflanzenkrankheiten in Beständen von Winterroggen.

Förderung
Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)
Projektträger
Projektträger Jülich (PtJ)
Förderkennzeichen
03WIR3013C
Förderprogramm
WIR! - Land - Innovation - Lausitz

Cookies

Wir verwenden Cookies. Einige von ihnen sind erforderlich, um Ihnen Inhalte und Funktionen bestmöglich anzubieten, andere helfen uns, unsere User anonymisiert besser zu verstehen (Matomo). Datenschutzerklärung

Notwendig erforderlich

Notwendige Cookies sind für die ordnungsgemäße Funktion der Website unbedingt erforderlich. Diese Kategorie enthält nur Cookies, die grundlegende Funktionen und Sicherheitsmerkmale der Website gewährleisten. Diese Cookies speichern keine persönlichen Informationen.

Cookie Dauer Beschreibung
PHPSESSID Session Speichert Ihre aktuelle Sitzung mit Bezug auf PHP-Anwendungen und gewährleistet so, dass alle Funktionen der Seite vollständig angezeigt werden können. Mit Schließen des Browsers wird das Cookie gelöscht.
bakery 24 Stunden Speichert Ihre Cookie-Einstellungen.
fe_typo_user Session Wird verwendet, um eine Session-ID zu identifizieren, wenn man sich am TYPO3-Frontend einloggt.
__Secure-typo3nonce_xxx Session Sicherheitsrelevant. Zur internen Verwendung durch Typo3.
Analyse

Über Cookies dieser Kategorie lernen wir aus dem Verhalten der Besucher auf unserer Website und können so relevante Informationen noch schneller erreichbar machen.

Cookie Dauer Beschreibung
_pk_id.xxx 13 Monate Matomo – User-ID (zur anonymen statistischen Auswertung der Besucherzugriffe; ermittelt, um welchen User es sich handelt)
_pk_ses.xxx 30 Minuten Matomo – Session-ID (zur anonymen statistischen Auswertung der Besucherzugriffe; ermittelt, um welche Sitzung es sich handelt)