Dr. agr. Robin Gebbers
Abteilung: Agromechatronik
Mitarbeit in Programmbereichen
Projekte
- digiMan – Weiterentwicklung und Praxiserprobung digitaler Humus- und Nährstoff-Managementsysteme in Zukunftsbetrieben zum Klimaschutz Das Verbundvorhaben digiMan zielt darauf ab, digitale Humus- und Nährstoffmanagementsysteme auf modernen Landwirtsch…
- quantiFARM – KI-basierte Modellierung der Bezüge zwischen Bodenfluoreszenz und umweltschutzre-levanten Bodenparametern sowie Nachhaltigkeitsbewertung Das Projekt quantiFARM zielt darauf ab, kostengünstige und mobile Sensorsysteme zu entwickeln, um um…
- DaVaSus – Datenbasierte Bewertung der multifunktionalen und digitalen Transformation eines Landwirtschaftsbetriebs anhand des Beispiels von Gut & Bösel in Alt Madlitz Die Herausforderungen der Landwirtschaft sind vielfältig - neben dem ständigen, int…
- HySpecSIT – Hyperspectral Imaging for Sexing of Tephritidae Pupae as a Basis of Ecofriendly Pest Control by Sterile Insect Technique Eine mögliche Alternative zur Pestizid-basierten Kontrolle von wirtschaftlich bedeutenden Fruchtfliegen (Tephritidae)…
- AgroBAT – Luftgestützte Boden-Analyse-Technik Ziel des Vorhabens "AgroBAT" ist die Entwicklung und wissenschaftliche Untersuchung smarter Sensortechniken zur Ermittlung der Bodenfruchtbarkeit sowie zur Bewertung des Pflanzenzustandes. In diesem Konte…
- SmaArt – Sensorgestützte, mechanische und adaptive Blüten-Ausdünnung in der Apfelproduktion - Smaart Ziel des Projekts "SmaArt" ist die Entwicklung eines echtzeitfähigen, ökonomisch optimierten Demonstrators zur adaptiven Blütenausdünnung in Obstbäum…
- I4S 1 – Integriertes System zum ortsspezifischen Management der Bodenfruchtbarkeit Ziel des Projekts I4S ist die Entwicklung eines sensorgestützten Systems, das insbesondere Empfehlungen für ein ortsspezifisches Düngungsmanagement geben und damit daz…
- pHGreen – Potenziale der teilflächenspezifischen Kalkversorgung von Grünland. Hintergrund des Projekts: Im Grünland ist eine optimale Boden-Acidität wichtig, um Ertrag, Bestandselastizität und Futterwert zu erhalten. In Feld-Untersuchungen wurden Var…
- 3D-Mosaic – Advanced Monitoring of Tree Crops for Optimized Management - How to Cope With Variability in Soil and Plant Properties? Im Projekt 3D-Mosaic sollen mit Hilfe von Informations- und Kommunikationstechniken (ICT) bewässerungsrelevante Parame…
- OptiThin – Sensorgestütztes Verfahren zur Erkennung morphologischer und physiologischer Kenngrößen und deren Modellierung für eine angepasste Bewirtschaftung mehrjähriger Phytosysteme; Modellierung für eine einzelpflanzenspezifische Bewirtschaftung m…
Veröffentlichungen
- Tavakoli, H.; Correa Reyes, J.; Vogel, S.; Oertel, M.; Zimne, M.; Heisig, M.; Harder, A.; Wruck, R.; Pätzold, S.; Leenen, M.; Gebbers, R. (2024): The RapidMapper: State-of-the-art in mobile proximal soil sensing based on a novel multi-sensor platform. Computers and Electronics in Agriculture. (November): p. 109443. Online: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0168169924008342
- Schmidinger, J.; Barkov, V.; Tavakoli, H.; Correa Reyes, J.; Ostermann, M.; Atzmüller, M.; Gebbers, R.; Vogel, S. (2024): Which and how many soil sensors are ideal to predict key soil properties: A case study with seven sensors. Geoderma. (October): p. 117017. Online: https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2024.117017
- Vogel, S.; Emmerich, K.; Schröter, I.; Bönecke, E.; Schwanghart, W.; Rühlmann, J.; Kramer, E.; Gebbers, R. (2024): The effect of soil moisture content and soil texture on fast in situ pH measurements with two types of robust ion-selective electrodes. Soil. (1): p. 321-333. Online: https://doi.org/10.5194/soil-10-321-2024
- Schmidinger, J.; Schröter, I.; Bönecke, E.; Gebbers, R.; Rühlmann, J.; Kramer, E.; Mulder, V.; Heuvelink, G.; Vogel, S. (2024): Effect of training sample size, sampling design and prediction model on soil mapping with proximal sensing data for precision liming. Precision Agriculture. : p. 1-27. Online: https://doi.org/10.1007/s11119-024-10122-3
- Horf, M.; Gebbers, R.; Olfs, H.; Vogel, S. (2024): Determining Nutrients, Dry Matter, and pH of Liquid Organic Manures Using Visual and Near-Infrared Spectrometry. Science of the Total Environment. (Januar): p. 168045. Online: https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2023.168045
- Horf, M.; Gebbers, R.; Olfs, H.; Vogel, S. (2024): Effects of Sample Pre-Treatments on the Analysis of Liquid Organic Manures by Visible and Near-Infrared Spectrometry. Heliyon. : p. 27136. Online: https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e27136
- Rühlmann, J.; Bönecke, E.; Gebbers, R.; Gerlach, F.; Kling, C.; Lück, K.; Meyer, S.; Nagel, A.; Philipp, G.; Scheibe, D.; Schröter, I.; Vogel, S.; Kramer, E. (2023): Predicting the Base Neutralization Capacity of Soils Based on Texture, Organic Carbon and Initial pH: An Opportunity to Adjust Common Liming Recommendation Approaches to Specific Management and Climate Conditions. Agronomy. (11): p. 2762. Online: https://doi.org/10.3390/agronomy13112762
- Horf, M.; Bönecke, E.; Gebbers, R.; Kling, C.; Kramer, E.; Rühlmann, J.; Schwanghart, W.; Vogel, S. (2023): Utility of Visible and Near-Infrared Spectroscopy to Predict Base Neutralizing Capacity and Lime Requirement of Quaternary Soils. Precision Agriculture. : p. 288-309. Online: https://doi.org/10.1007/s11119-022-09945-9
- Horf, M.; Vogel, S.; Drücker, H.; Gebbers, R.; Olfs, H. (2022): Optical spectrometry to determine nutrient concentrations and physicochemical parameters in liquid organic manures: A review. Agronomy. (2): p. 514. Online: https://doi.org/10.3390/agronomy12020514
- Vogel, S.; Bönecke, E.; Kling, C.; Kramer, E.; Lück, K.; Philipp, G.; Rühlmann, J.; Schröter, I.; Gebbers, R. (2022): Direct prediction of site-specific lime requirement of arable fields using the base neutralizing capacity and a multi-sensor platform for on-the-go soil mapping. Precision Agriculture. : p. 127-149. Online: https://doi.org/10.1007/s11119-021-09830-x