Externally funded project

SIGNAL - Nachhaltige Intensivierung der Landwirtschaft duch Agroforstsysteme


Project Details
Project duration: 20152018


Abstract

Das Verbundprojekt SIGNAL als Bestandteil des Förderprogrammes BonaRes (Boden als nachhaltige Ressource für die Bioökonomie) untersucht über einen Zeitraum von bis zu 9 Jahren die Auswirkungen von Agroforstsystemen auf die biologischen Funktionen des Bodens, der Rhizosphäre, der oberirdischen Stoffflüsse sowie der Wassernutzungseffizienz der Böden. Grundlage der Forschungsansätze innerhalb des Projektes ist die zentrale Hypothese, dass innovative Landnutzungssysteme, die aus einer gekoppelten Kultivierung von Bäumen oder Sträuchern mit Ackerkulturen- oder Grünland bestehen (Agroforstsysteme), im Gegensatz zu herkömmlichen pflanzlichen Produktionssystemen positive ökologische, ökonomische und ästhetische Effekte aufweisen können.

Der Aufgabenbereich des Fachgebiets GNR der Universität Kassel/Witzenhausen in der zweiten Phase des Verbundprojektes liegt in der Evaluierung von Methoden zur Erfassung der räumlichen Variabilität von Biomasse- und Kornerträgen in Agroforstsystemen.

Agroforstsysteme können im Vergleich mit dem getrennten Anbau der Kulturen als Monokultur höhere Gesamtflächenerträge erzielen. Zugleich treten infolge von Interaktionen zwischen Baum- und Acker-/Grünlandkultur Ertragsunterschiede innerhalb der Acker-/Grünlandstreifen auf, welche sich je nach System und Standort erheblich unterscheiden können. Die konkrete Ausprägung der räumlichen Variabilität ist für die ökologische und ökonomische Bewertung des Agroforstsystems sehr bedeutsam. Die Messung der Erträge basiert bisher oftmals auf punktuellen Erhebungen in Transekten oder der Erfassung mit dem (Parzellen-)Mähdrescher. Die Variabilität der pflanzenbaulichen Parameter mit Entfernung zu den Bäumen kann mit diesen Methoden nur sehr unpräzise dargestellt werden. Eine hohe räumliche Auflösung und Abdeckung sind nur mit sehr hohem Aufwand zu erreichen.


Die Forschungstätigkeit des Fachgebiets GNR in der zweiten Phase des SIGNAL-Projekts zielt daher auf die Entwicklung von fernerkundlichen Methoden, welche die kleinräumige Variabilität von ertragsrelevanten pflanzenbaulichen Parametern hochaufgelöst und großflächig abbilden können. Dazu werden mittels drohnenbasierter Fernerkundung hochaufgelöste multispektrale und hyperspektrale Daten in den konventionell bewirtschafteten silvopastoralen (Mariensee, Reiffenhausen) und silvoarablen Agroforst-Versuche (Wendhausen, Dornburg, Forst) des SIGNAL-Projekts erhoben. Zusätzlich werden mittels Aufnahmen einer handelsüblichen Fotodrohne Punktwolken erstellt (Structure From Motion), um über die Pflanzenhöhe Biomasseerträge zu schätzen. Es soll dabei eruiert werden, welche Sensoren sich am besten für die großflächige Ertragsschätzung eignen und welche räumlichen Muster sich in den untersuchten Agroforstsystemen finden lassen.

Ziel der Arbeit ist sowohl die Erprobung einer einfachen Methode zur großflächigen und hochaufgelösten Erhebung ertragswirksamer pflanzenbaulicher Parameter innerhalb von Agroforstsystemen, als auch ein besseres Verständnis der ökologischen Interaktionen zwischen Baumstreifen und landwirtschaftlichen Kulturen.

Ein weiterer Arbeitsbereich des Projekts liegt auf der Fortführung der langjährigen Datenerhebung im silvopastoralen Agroforstsystem der Universitäten Kassel und Göttingen in Reiffenhausen hinsichtlich der Biomasseentwicklung von Grünland- und Weidebeständen und der Bestimmung verschiedener Qualitätsparameter.


Last updated on 2019-11-07 at 12:55