PRIMEFRUIT > beendet
Bewertung des Optimalen Fruchtbehangs bei Kern- und Steinobst
Zielstellung
Im Projekt PRIMEFRUIT sollte ein pflanzenphysiologischer Ansatz zur Bestimmung der Ertragskapazität bei Kern- und Steinobst entwickelt werden. Hierzu galt es räumlich aufgelöste Daten zur Wachstumskapazität mit automatisierbaren Laserscannern zu erheben und mit Labordaten zu validieren. Die Daten sollten georeferenziert und für unterschiedliche Böden bewertet werden. Basierend auf physiologischen Korrekturfaktoren zur Fruchtatmungsrate sollten somit für Brandenburger Anbaustandorte mittlere Ertragskapazitäten bestimmt werden können und eine Zielgröße für den optimalen Fruchtbehang ermittelt werden.
Ergebnisse
Im Projekt wurde eine neue Methode entwickelt, um durch den Einsatz optischer Sensoren georeferenziert die Fruchtertragskapazität einzelner Bäume zu erfassen. Inputfaktoren sind die individuelle Blattfläche der Bäume (mittels LiDAR-Technologie), Wachstums- und Atmungsraten der Früchte, saisonale Wetterdaten sowie die Zielfruchtgröße. Das Modell kann dazu genutzt werden, für bestimmte Zielfruchtgrößen baumspezifisch den optimalen Fruchtbehang zu bestimmen. Es wurde gezeigt, dass die modellierte Fruchtertragskapazität der Bäume mit geringen Abweichungen der Anzahl an vermarktbaren Früchten pro Baum entspricht. Es wurde der Fruchtbehang einzelner Bäume bewertet und dabei festgestellt, dass die feldeinheitliche Ausdünnung von heterogenen Bäumen bei maximal 20 % der Bäume zu deutlichen Ertragsverlusten führen kann. Das Modell wurde in eine kommerzielle App implementiert, die Test-Betrieben direkt zur Verfügung steht.
Bewertung des Optimalen Fruchtbehangs bei Kern- und Steinobst
Zielstellung
Im Projekt PRIMEFRUIT sollte ein pflanzenphysiologischer Ansatz zur Bestimmung der Ertragskapazität bei Kern- und Steinobst entwickelt werden. Hierzu galt es räumlich aufgelöste Daten zur Wachstumskapazität mit automatisierbaren Laserscannern zu erheben und mit Labordaten zu validieren. Die Daten sollten georeferenziert und für unterschiedliche Böden bewertet werden. Basierend auf physiologischen Korrekturfaktoren zur Fruchtatmungsrate sollten somit für Brandenburger Anbaustandorte mittlere Ertragskapazitäten bestimmt werden können und eine Zielgröße für den optimalen Fruchtbehang ermittelt werden.
Ergebnisse
Im Projekt wurde eine neue Methode entwickelt, um durch den Einsatz optischer Sensoren georeferenziert die Fruchtertragskapazität einzelner Bäume zu erfassen. Inputfaktoren sind die individuelle Blattfläche der Bäume (mittels LiDAR-Technologie), Wachstums- und Atmungsraten der Früchte, saisonale Wetterdaten sowie die Zielfruchtgröße. Das Modell kann dazu genutzt werden, für bestimmte Zielfruchtgrößen baumspezifisch den optimalen Fruchtbehang zu bestimmen. Es wurde gezeigt, dass die modellierte Fruchtertragskapazität der Bäume mit geringen Abweichungen der Anzahl an vermarktbaren Früchten pro Baum entspricht. Es wurde der Fruchtbehang einzelner Bäume bewertet und dabei festgestellt, dass die feldeinheitliche Ausdünnung von heterogenen Bäumen bei maximal 20 % der Bäume zu deutlichen Ertragsverlusten führen kann. Das Modell wurde in eine kommerzielle App implementiert, die Test-Betrieben direkt zur Verfügung steht.