Die Arbeiten aus dem vorhergehenden Zeitraum wurden fortgefuehrt. Wiederum erwies sich die Rollhacke mit zusaetzlichen Hackscharen wegen ihrer geringen Verstopfungsneigung und hohen Flaechenleistung auch fuer Rueben als gut geeignet. Der Vorauflaufeinsatz von Striegeln brachte gute Ergebnisse. Der Einsatz einer modifizierten Hacke brachte selbst bei Getreide (12 cm Reihenabstand) in Marokko so gute Erfolge, dass mechanische Verfahren auch kostenmaessig gut mit chemischen Verfahren konkurrieren koennen. Die Technikwirkungsanalyse einer in Entwicklung befindlichen selektiven, sensorgesteuerten Reihenhackmaschine erwies sich beim Maiseinsatz pflanzenbaulich-oekonomisch der Feldspritze ebenbuertig, oekologische jedoch deutlich ueberlegen.
Im Forschungsprojekt 'Mechanische Unkrautbekämpfung in herbizidfreien, regenerativen no-till Ackerbau- und Lebendmulchsystemen (DiNoHerb)' sollen regenerative Ackerbausysteme mit Direktsaatverfahren in der Ackerbaupraxis realisierbar werden und sich lohnen. Folgende Ziele werden angestrebt: - Gleich hoher Ertrag und mindestens gleich hohe Ertragsqualität im Vergleich zu betriebsüblichen, auf Bodenbearbeitung basierenden Anbausystemen - Senkung der Verfahrenskosten (weniger Anschaffungsinvestitionen, Betriebsstoffe, Arbeitszeit u.a.) um rd. 25% bei Verzicht auf Bodenbearbeitung - Direktsaat unter Verzicht auf Herbizide aller Art - Ersatz durch effiziente mechanische Verfahren ohne Bodeneingriff - Erzielung ökologischer Vorteile durch eine ressourcenschonende Bodenbewirtschaftung als Beitrag zu einer nachhaltigen Landwirtschaft: Reduktion von Wind-/Wassererosion sowie Verschlämmung, Verbesserung von Bodenstruktur und Artenvielfalt auf und im Boden, Verminderung von Bodenverdichtungen, höhere Bodeninfiltrationsleistung, erhöhte CO2-Speicherkapazität, verbesserte Resilienz der Anbausysteme - Erhöhung der Biodiversität infolge eines verbesserten Nahrungsspektrums im Oberboden für die Tierwelt. Dazu sollen in Zusammenarbeit zwischen TH Köln, Lemken GmbH & Co. KG, DSV Deutsche Saatveredelung AG sowie RWZ Raiffeisen Waren-Zentrale Rhein/Main eG folgende Arbeitspakete umgesetzt werden: AZ1 Entwicklung einer effizienten Technologie zur Regulierung von Unkräutern, Ungräsern, Zwischenfrüchten und Untersaaten in Direktsaat-Lebendmulchsystemen. AZ2 Erprobung und Validierung geeigneter Zwischenfruchtmischungen mit Abstimmung auf die Gerätetechnik. AZ3 Erprobung und Validieren geeigneter Untersaaten- und Beisaatenmischungen sowie eines Managementkonzeptes für Unter- und Beisaaten.
Das wurzelparasitische Unkraut Orobanche ramosa stellt eine ernsthafte Bedrohung für den Tomaten- , Tabak- und Hanfanbau in Mitteleuropa dar. Aufgrund von Feldforschungen gehen wir davon aus, daß fast 50 Prozent der Tabak- und Tomatenfelder in der Slowakei von O. ramosa befallen sind. Damit kann mehr als die Hälfte der Betriebe vor schweren Ertragsverlusten stehen. Bisher waren weder gewöhnliche Kontrollmethoden noch die Resistenzzüchtung erfolgreich. Daher versuchen wir, effiziente, neue Strategien zu entwickeln. Wir hoffen, in Feldern in der Slowakei und in Südwestdeutschland spezifische Pathogene auf O. ramosa zu finden, die zur biologischen Kontrolle eingesetzt werden können. Zudem werden wir resistenzinduzierende Wirkstoffe zur Aktivierung natürlicher Verteidigungsmechanismen in Tabak, Hanf und Tomate erproben.
Im Forschungsprojekt 'Mechanische Unkrautbekämpfung in herbizidfreien, regenerativen no-till Ackerbau- und Lebendmulchsystemen (DiNoHerb)' sollen regenerative Ackerbausysteme mit Direktsaatverfahren in der Ackerbaupraxis realisierbar werden und sich lohnen. Folgende Ziele werden angestrebt: - Gleich hoher Ertrag und mindestens gleich hohe Ertragsqualität im Vergleich zu betriebsüblichen, auf Bodenbearbeitung basierenden Anbausystemen - Senkung der Verfahrenskosten (weniger Anschaffungsinvestitionen, Betriebsstoffe, Arbeitszeit u.a.) um rd. 25% bei Verzicht auf Bodenbearbeitung - Direktsaat unter Verzicht auf Herbizide aller Art - Ersatz durch effiziente mechanische Verfahren ohne Bodeneingriff - Erzielung ökologischer Vorteile durch eine ressourcenschonende Bodenbewirtschaftung als Beitrag zu einer nachhaltigen Landwirtschaft: Reduktion von Wind-/Wassererosion sowie Verschlämmung, Verbesserung von Bodenstruktur und Artenvielfalt auf und im Boden, Verminderung von Bodenverdichtungen, höhere Bodeninfiltrationsleistung, erhöhte CO2-Speicherkapazität, verbesserte Resilienz der Anbausysteme - Erhöhung der Biodiversität infolge eines verbesserten Nahrungsspektrums im Oberboden für die Tierwelt. Dazu sollen in Zusammenarbeit zwischen TH Köln, Lemken GmbH & Co. KG, DSV Deutsche Saatveredelung AG sowie RWZ Raiffeisen Waren-Zentrale Rhein/Main eG folgende Arbeitspakete umgesetzt werden: AZ1 Entwicklung einer effizienten Technologie zur Regulierung von Unkräutern, Ungräsern, Zwischenfrüchten und Untersaaten in Direktsaat-Lebendmulchsystemen. AZ2 Erprobung und Validierung geeigneter Zwischenfruchtmischungen mit Abstimmung auf die Gerätetechnik. AZ3 Erprobung und Validieren geeigneter Untersaaten- und Beisaatenmischungen sowie eines Managementkonzeptes für Unter- und Beisaaten.
Langfristige Auswirkungen unterschiedlicher Intensitaetsstufen, insbesondere bei der Anwendung von Pflanzenschutzmitteln, mineralischen Duengemitteln und Unkrautbekaempfungsmitteln auf den Boden (Struktur; Humusgehalt; Naehrstoffgehalt), auf die Rebe (vegetative Entwicklung und Ertragsleistung) sowie auf die Qualitaet der Trauben und des Weines (Geruch, Geschmack, Inhaltsstoffe).
Übergeordnetes Ziel ist die Entwicklung eines wasserhydraulischen, selektiv arbeitenden Unkrautbekämpfungsgerätes für Grünland. Es wird an den genormten Schnittstellen an den Traktor gekoppelt: Dreipunktaufnahme im Frontanbau, Antrieb über die Zapfwelle, ISOBUS-Steuerung. Innerhalb der Projektlaufzeit soll mit Hilfe von Kameras und künstlicher Intelligenz eine online-Detektion von Herbstzeitlosen und weiteren Schadpflanzen im Grünland erreicht werden. Dabei sollen die neuronalen Netze eines offline Ansatzes, die im Vorläuferprojekt SELBEX für die maschinelle Analyse von Drohnenbildern entwickelt wurden, weiter optimiert und mit dem jetzt angestrebten online Ansatz kombiniert werden. Die Schadpflanzen sollen durch gezielt applizierte Wasserstrahlen zurückgedrängt werden. Auch dieses bereits im Vorläuferprojekt entwickelte Prinzip soll weiter optimiert und das Verfahren auf weitere Pflanzen ausgeweitet werden. Damit kann dieses Gerät für eine selektive und nicht-chemische Unkrautbekämpfung eingesetzt werden und stellt eine einzigartige, bisher nicht verfügbare Lösung dar. Sie wird für landwirtschaftliche Betriebe interessant, die Grünland mit hohen naturschutzfachlich begründeten Auflagen bewirtschaften, nach Ökostandards arbeiten oder im Grünland den Einsatz von chemischen Pflanzenschutzmitteln reduzieren wollen. Das Gerät soll so konstruiert werden, dass Arbeitsbreiten von 2,50 m und 6,0 m möglich sind. So können für verschiedene Flächenstrukturen und Erfordernisse der Kunden wettbewerbsfähige Geräte angeboten werden.
Übergeordnetes Ziel ist die Entwicklung eines wasserhydraulischen, selektiv arbeitenden Unkrautbekämpfungsgerätes für Grünland. Es wird an den genormten Schnittstellen an den Traktor gekoppelt: Dreipunktaufnahme im Frontanbau, Antrieb über die Zapfwelle, ISOBUS-Steuerung. Innerhalb der Projektlaufzeit soll mit Hilfe von Kameras und künstlicher Intelligenz eine online-Detektion von Herbstzeitlosen und weiteren Schadpflanzen im Grünland erreicht werden. Dabei sollen die neuronalen Netze eines offline Ansatzes, die im Vorläuferprojekt SELBEX für die maschinelle Analyse von Drohnenbildern entwickelt wurden, weiter optimiert und mit dem jetzt angestrebten online Ansatz kombiniert werden. Die Schadpflanzen sollen durch gezielt applizierte Wasserstrahlen zurückgedrängt werden. Auch dieses bereits im Vorläuferprojekt entwickelte Prinzip soll weiter optimiert und das Verfahren auf weitere Pflanzen ausgeweitet werden. Damit kann dieses Gerät für eine selektive und nicht-chemische Unkrautbekämpfung eingesetzt werden und stellt eine einzigartige, bisher nicht verfügbare Lösung dar. Sie wird für landwirtschaftliche Betriebe interessant, die Grünland mit hohen naturschutzfachlich begründeten Auflagen bewirtschaften, nach Ökostandards arbeiten oder im Grünland den Einsatz von chemischen Pflanzenschutzmitteln reduzieren wollen. Das Gerät soll so konstruiert werden, dass Arbeitsbreiten von 2,50 m und 6,0 m möglich sind. So können für verschiedene Flächenstrukturen und Erfordernisse der Kunden wettbewerbsfähige Geräte angeboten werden.
Übergeordnetes Ziel ist die Entwicklung eines wasserhydraulischen, selektiv arbeitenden Unkrautbekämpfungsgerätes für Grünland. Es wird an den genormten Schnittstellen an den Traktor gekoppelt: Dreipunktaufnahme im Frontanbau, Antrieb über die Zapfwelle, ISOBUS-Steuerung. Innerhalb der Projektlaufzeit soll mit Hilfe von Kameras und künstlicher Intelligenz eine online-Detektion von Herbstzeitlosen und weiteren Schadpflanzen im Grünland erreicht werden. Dabei sollen die neuronalen Netze eines offline Ansatzes, die im Vorläuferprojekt SELBEX für die maschinelle Analyse von Drohnenbildern entwickelt wurden, weiter optimiert und mit dem jetzt angestrebten online Ansatz kombiniert werden. Die Schadpflanzen sollen durch gezielt applizierte Wasserstrahlen zurückgedrängt werden. Auch dieses bereits im Vorläuferprojekt entwickelte Prinzip soll weiter optimiert und das Verfahren auf weitere Pflanzen ausgeweitet werden. Damit kann dieses Gerät für eine selektive und nicht-chemische Unkrautbekämpfung eingesetzt werden und stellt eine einzigartige, bisher nicht verfügbare Lösung dar. Sie wird für landwirtschaftliche Betriebe interessant, die Grünland mit hohen naturschutzfachlich begründeten Auflagen bewirtschaften, nach Ökostandards arbeiten oder im Grünland den Einsatz von chemischen Pflanzenschutzmitteln reduzieren wollen. Das Gerät soll so konstruiert werden, dass Arbeitsbreiten von 2,50 m und 6,0 m möglich sind. So können für verschiedene Flächenstrukturen und Erfordernisse der Kunden wettbewerbsfähige Geräte angeboten werden.
Übergeordnetes Ziel ist die Entwicklung eines wasserhydraulischen, selektiv arbeitenden Unkrautbekämpfungsgerätes für Grünland. Es wird an den genormten Schnittstellen an den Traktor gekoppelt: Dreipunktaufnahme im Frontanbau, Antrieb über die Zapfwelle, ISOBUS-Steuerung. Innerhalb der Projektlaufzeit soll mit Hilfe von Kameras und künstlicher Intelligenz eine online-Detektion von Herbstzeitlosen und weiteren Schadpflanzen im Grünland erreicht werden. Dabei sollen die neuronalen Netze eines offline Ansatzes, die im Vorläuferprojekt SELBEX für die maschinelle Analyse von Drohnenbildern entwickelt wurden, weiter optimiert und mit dem jetzt angestrebten online Ansatz kombiniert werden. Die Schadpflanzen sollen durch gezielt applizierte Wasserstrahlen zurückgedrängt werden. Auch dieses bereits im Vorläuferprojekt entwickelte Prinzip soll weiter optimiert und das Verfahren auf weitere Pflanzen ausgeweitet werden. Damit kann dieses Gerät für eine selektive und nicht-chemische Unkrautbekämpfung eingesetzt werden und stellt eine einzigartige, bisher nicht verfügbare Lösung dar. Sie wird für landwirtschaftliche Betriebe interessant, die Grünland mit hohen naturschutzfachlich begründeten Auflagen bewirtschaften, nach Ökostandards arbeiten oder im Grünland den Einsatz von chemischen Pflanzenschutzmitteln reduzieren wollen. Das Gerät soll so konstruiert werden, dass Arbeitsbreiten von 2,50 m und 6,0 m möglich sind. So können für verschiedene Flächenstrukturen und Erfordernisse der Kunden wettbewerbsfähige Geräte angeboten werden.
| Origin | Count |
|---|---|
| Bund | 493 |
| Land | 28 |
| Wissenschaft | 162 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 161 |
| Ereignis | 1 |
| Förderprogramm | 483 |
| Kartendienst | 1 |
| Text | 19 |
| Umweltprüfung | 1 |
| unbekannt | 17 |
| License | Count |
|---|---|
| geschlossen | 33 |
| offen | 645 |
| unbekannt | 5 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 483 |
| Englisch | 257 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 13 |
| Bild | 1 |
| Datei | 151 |
| Dokument | 26 |
| Keine | 453 |
| Unbekannt | 3 |
| Webdienst | 1 |
| Webseite | 48 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 361 |
| Lebewesen und Lebensräume | 683 |
| Luft | 334 |
| Mensch und Umwelt | 683 |
| Wasser | 249 |
| Weitere | 627 |