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AG Präzisionsgartenbau
Die Arbeitsgruppe Präzisionsgartenbau entwickelt Methoden für die sensor-gestützte Erhebung von Obst und Gemüseinformationen am Produktionsstandort und im Nacherntebereich mit dem Ziel, die Prozesse präziser zu steuern.
Die Gruppe arbeitet speziell an
(i) der Gewinnung von Produktdaten aus online Sensorsignalen, und
(ii) der Erweiterung von agronomischen Modellen mit Hilfe der digitalen Produktdaten in den Produktions- und Nachernteprozessen.
Unsere Aufgabe ist es, digitale Pflanzendaten in bestehende Algorithmen der gartenbaulichen Versorgungskette einzubinden. Die Anwendungsbereiche beziehen sich auf abiotischen Stress, beispielsweise durch Veränderungen von Globalstrahlung, Temperatur, Ethylen. Die präzise Anpassung der Produktionsprozesse an den Bedarf des Ernteproduktes vermindert den Verbrauch an Ressourcen und ermöglicht weiterhin hohe Erträge. Beispielsweise kann die Optimierung der Ausdünnintensität nachweislich den Einsatz von Chemikalien vermindern und gleichzeitig den Hektarertrag in einer Apfelanlage um 5 Tonnen Äpfel erhöhen. In der Sortierung, Lagerung und Vermarktung ermöglichen Sensordaten die Qualitätserhaltung der leicht verderblichen, frischen Produkte.
Forschungsausstattung
- Dünnfilm-Sensor für mechanische Belastung
- Universalprüfstand zur Messung der mechanischen Eigenschaften biologischer Materialien
- Fruchtimplantat zur Messung der dynamischen Stoßbelastung
- Refraktometer mit Temperaturkompensation
- Multispektrales Refraktometer
- elektrochemische Gas-Sensoren
- Gas-Chromatografen
- U-HPLC
- Fluoreszenzspektroskopie
- zeitaufgelöste Fluoreszenzspektroskopie zur Messung der Fluoreszenzabklingzeit
- VIS-NIR Spektrometer (190 nm – 2500 nm) mit verschiedenen optischen Geometrien
- Kalibrier-Plätze (Wellenlänge und Intensität) für radiometrische Messungen im VIS/NIR
- optische Werkbank
- laser-induzierte, multispektrale bildgebende Rückstreumessung
- mobile terrestrische LiDAR-Laserscanner
- Kalibrierplatz (geometrisch und Intensität) für Laserscanner
- Wärmebildkameras
- Hyperspektral-Kameras
- 3D ToF Kamera
- Scholanderbombe
- Xylem-Saftflussmessgerät
- Dendrometer
- Gaswechselmessgerät
- Chlorophyllfluoreszenzkinetik
kostenlose Software, die von der Gruppe entwickelt wurde:
https://cran.r-project.org/package=MCBackscattering (R-Code für Monte-Carlo-Simulation zur Analyse der bildgebenden Rückstreumessung)
https://github.com/ATB-Potsdam/Matlab_TVDI_cal (Matlab-Code zur Berechnung der Landoberflächentemperatur und Vegetationsindizes basierend auf Satellitendaten [Landsat 8])
https://play.google.com/store/apps/details?id=com.cpinfo.fiorama (mobile App zur Visualisierung und Auswertung der Fruchtentwicklung unter Berücksichtigung der Fruchtpigmente)
https://play.google.com/store/apps/details?id=de.atb_potsdam.www.cherryharvest (mobile App zur Analyse des Fruchtwachstums bei Kirschen)
Mitarbeiter*innen der AG
M.Sc. Nicolás Tapia Zapata
M.Sc. Chong Shi
Gastwissenschaftler, Studierende:
M.Sc. Kowshik Kumar Saha (Bangladesh Agricultural Research Institute, Bangladesh)
M.Sc. Xue An (Northwest A&F University, P.R. China)
M.Sc. Marco Bignardi (Geisenheim University, Germany)
M.Sc. Yang Zhou (Zoe) (Massey University, New Zealand)
M.Sc. Sven Jörissen (University Würzburg, Germany)
M.Sc. Ekaterine Burkadze (Agriculture University of Georgia)
Veronika Schöniger (Hochschule für nachhaltige Entwicklung Eberswalde, Germany)
Arad Hilel (Technische Universität Berlin, Germany)