Automatisierte Erfassung von Kohlschädlingen als Basis für Interventionsmaßnahmen

Publikation: Qualifikations-/StudienabschlussarbeitDissertation

Autoren

  • Nelli Rempe-Vespermann

Organisationseinheiten

Forschungs-netzwerk anzeigen

Details

OriginalspracheDeutsch
QualifikationDoctor rerum horticulturarum
Gradverleihende Hochschule
Betreut von
  • Hans-Michael Poehling, Betreuer*in
Datum der Verleihung des Grades2 Sept. 2022
ErscheinungsortHannover
PublikationsstatusVeröffentlicht - 2023

Abstract

Die Qualität und Quantität von Kohlgemüse kann durch tierische Schädlinge stark dezimiert werden. Schadinsekten werden in der konventionellen Landwirtschaft bevorzugt mittels synthetisch-chemischer Pflanzenschutzmittel bekämpft. Die Applikation von Insektiziden ist jedoch mit Risiken verbunden. Deren Einsatz kann durch Schwellenwerte im Zusammenhang mit Überwachungsmethoden auf ein unbedingt notwendiges Maß beschränkt werden, wie es im integrierten Pflanzenschutz maßgeblich gefordert wird. Die zurzeit verfügbaren Überwachungs¬methoden für Schädlinge im Kohlgemüseanbau unter Freilandbedingungen sind zeitaufwändig und die Entscheidungshilfemethoden nicht flächenspezifisch. Aus diesem Grund sind sie in der Praxis wenig implementiert. Daher war das Ziel dieser Arbeit die Weiterentwicklung und Erprobung der sensorbasierten Überwachungsmethoden zur präzisen Vorhersage des Gefährdungspotentials durch Schadinsekten im Kohlgemüse auf Basis einer digitalen Erfassung, die durch automatische Dokumentation und Interpretation von schädlingsspezifischen Daten gekennzeichnet ist.

Zitieren

Automatisierte Erfassung von Kohlschädlingen als Basis für Interventionsmaßnahmen. / Rempe-Vespermann, Nelli.
Hannover, 2023. 205 S.

Publikation: Qualifikations-/StudienabschlussarbeitDissertation

Rempe-Vespermann, N 2023, 'Automatisierte Erfassung von Kohlschädlingen als Basis für Interventionsmaßnahmen', Doctor rerum horticulturarum, Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover, Hannover. https://doi.org/10.15488/13243
Rempe-Vespermann, N. (2023). Automatisierte Erfassung von Kohlschädlingen als Basis für Interventionsmaßnahmen. [Dissertation, Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover]. https://doi.org/10.15488/13243
Rempe-Vespermann N. Automatisierte Erfassung von Kohlschädlingen als Basis für Interventionsmaßnahmen. Hannover, 2023. 205 S. doi: 10.15488/13243
Download
@phdthesis{6ed4e68b384747a18d93029c9e2bc350,
title = "Automatisierte Erfassung von Kohlsch{\"a}dlingen als Basis f{\"u}r Interventionsma{\ss}nahmen",
abstract = "Die Qualit{\"a}t und Quantit{\"a}t von Kohlgem{\"u}se kann durch tierische Sch{\"a}dlinge stark dezimiert werden. Schadinsekten werden in der konventionellen Landwirtschaft bevorzugt mittels synthetisch-chemischer Pflanzenschutzmittel bek{\"a}mpft. Die Applikation von Insektiziden ist jedoch mit Risiken verbunden. Deren Einsatz kann durch Schwellenwerte im Zusammenhang mit {\"U}berwachungsmethoden auf ein unbedingt notwendiges Ma{\ss} beschr{\"a}nkt werden, wie es im integrierten Pflanzenschutz ma{\ss}geblich gefordert wird. Die zurzeit verf{\"u}gbaren {\"U}berwachungs¬methoden f{\"u}r Sch{\"a}dlinge im Kohlgem{\"u}seanbau unter Freilandbedingungen sind zeitaufw{\"a}ndig und die Entscheidungshilfemethoden nicht fl{\"a}chenspezifisch. Aus diesem Grund sind sie in der Praxis wenig implementiert. Daher war das Ziel dieser Arbeit die Weiterentwicklung und Erprobung der sensorbasierten {\"U}berwachungsmethoden zur pr{\"a}zisen Vorhersage des Gef{\"a}hrdungspotentials durch Schadinsekten im Kohlgem{\"u}se auf Basis einer digitalen Erfassung, die durch automatische Dokumentation und Interpretation von sch{\"a}dlingsspezifischen Daten gekennzeichnet ist.",
author = "Nelli Rempe-Vespermann",
note = "Dissertation",
year = "2023",
doi = "10.15488/13243",
language = "Deutsch",
school = "Gottfried Wilhelm Leibniz Universit{\"a}t Hannover",

}

Download

TY - BOOK

T1 - Automatisierte Erfassung von Kohlschädlingen als Basis für Interventionsmaßnahmen

AU - Rempe-Vespermann, Nelli

N1 - Dissertation

PY - 2023

Y1 - 2023

N2 - Die Qualität und Quantität von Kohlgemüse kann durch tierische Schädlinge stark dezimiert werden. Schadinsekten werden in der konventionellen Landwirtschaft bevorzugt mittels synthetisch-chemischer Pflanzenschutzmittel bekämpft. Die Applikation von Insektiziden ist jedoch mit Risiken verbunden. Deren Einsatz kann durch Schwellenwerte im Zusammenhang mit Überwachungsmethoden auf ein unbedingt notwendiges Maß beschränkt werden, wie es im integrierten Pflanzenschutz maßgeblich gefordert wird. Die zurzeit verfügbaren Überwachungs¬methoden für Schädlinge im Kohlgemüseanbau unter Freilandbedingungen sind zeitaufwändig und die Entscheidungshilfemethoden nicht flächenspezifisch. Aus diesem Grund sind sie in der Praxis wenig implementiert. Daher war das Ziel dieser Arbeit die Weiterentwicklung und Erprobung der sensorbasierten Überwachungsmethoden zur präzisen Vorhersage des Gefährdungspotentials durch Schadinsekten im Kohlgemüse auf Basis einer digitalen Erfassung, die durch automatische Dokumentation und Interpretation von schädlingsspezifischen Daten gekennzeichnet ist.

AB - Die Qualität und Quantität von Kohlgemüse kann durch tierische Schädlinge stark dezimiert werden. Schadinsekten werden in der konventionellen Landwirtschaft bevorzugt mittels synthetisch-chemischer Pflanzenschutzmittel bekämpft. Die Applikation von Insektiziden ist jedoch mit Risiken verbunden. Deren Einsatz kann durch Schwellenwerte im Zusammenhang mit Überwachungsmethoden auf ein unbedingt notwendiges Maß beschränkt werden, wie es im integrierten Pflanzenschutz maßgeblich gefordert wird. Die zurzeit verfügbaren Überwachungs¬methoden für Schädlinge im Kohlgemüseanbau unter Freilandbedingungen sind zeitaufwändig und die Entscheidungshilfemethoden nicht flächenspezifisch. Aus diesem Grund sind sie in der Praxis wenig implementiert. Daher war das Ziel dieser Arbeit die Weiterentwicklung und Erprobung der sensorbasierten Überwachungsmethoden zur präzisen Vorhersage des Gefährdungspotentials durch Schadinsekten im Kohlgemüse auf Basis einer digitalen Erfassung, die durch automatische Dokumentation und Interpretation von schädlingsspezifischen Daten gekennzeichnet ist.

U2 - 10.15488/13243

DO - 10.15488/13243

M3 - Dissertation

CY - Hannover

ER -