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Schadschwelle 4.0: Künstliche Intelligenz für die Behandlung von Unkräutern unter Berücksichtigung des ökologischen Wertes, Teilprojekt C

Aufwand und Qualitaet im Weinbau

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).

Nicht-chemische Kontrolle des parasitischen Unkrauts Orobanche ramosa L. in Südwestdeutschland und der Südwestslowakei

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.

Selektive Bekämpfung von Grünlandunkräutern mit Wasserstrahlen, Teilprojekt E

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.

Selektive Bekämpfung von Grünlandunkräutern mit Wasserstrahlen, Teilprojekt A

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.

Selektive Bekämpfung von Grünlandunkräutern mit Wasserstrahlen, Teilprojekt C

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.

Selektive Bekämpfung von Grünlandunkräutern mit Wasserstrahlen, Teilprojekt B

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.

Digital GreenTech 2 - LALWeco: Long-term Autonomous Laser Weed Control, Teilprojekt 1

Establishment of Teak plantations for high-value timber production in Ghana

Background and Objectives: The project area is located in the Ashanti Region of Ghana / West Africa in the transition zone of the moist semideciduous forest and tropical savannah zone. Main land use in this region is subsistence agriculture with large fallow areas. As an alternative land-use, forest plantations are under development by the Ghanaian wood processing company DuPaul Wood Treatment Ltd. Labourers from the surrounding villages are employed as permanent or casual plantation workers. Within three forest plantation projects of approximately 6,000 ha, DuPaul offers an area of 164 ha (referred to as Papasi Plantation) - which is mainly planted with Teak (Tectona grandis) - for research purposes. In return, the company expects consultations to improve the management for sustainable timber and pole production with exotic and native tree species. Results: In a first research approach, the Papasi Plantation was assessed in terms of vegetation classification, timber resources (in qualitative and quantitative terms) and soil and site conditions. A permanent sampling plot system was established to enable long-term monitoring of stand dynamics including observation of stand response to silvicultural treatments. Site conditions are ideally suited for Teak and some stands show exceptionally good growth performances. However, poor weed management and a lack of fire control and silvicultural management led to high mortality and poor growth performance of some stands, resulting in relative low overall growth averages. In a second step, a social baseline study was carried out in the surrounding villages and identified landowner conflicts between some villagers and DuPaul, which could be one reason for the fire damages. However, the study also revealed a general interest for collaboration in agroforestry on DuPaul land on both sides. Thirdly, a silvicultural management concept was elaborated and an improved integration of the rural population into DuPaul's forest plantation projects is already initiated. If landowner conflicts can be solved, the development of forest plantations can contribute significantly to the economic income of rural households while environmental benefits provide long-term opportunities for sustainable development of the region. Funding: GTZ supported PPP-Measure, Foundation

Digital GreenTech 2 - LALWeco: Long-term Autonomous Laser Weed Control

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