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Landschaftsmodellierung

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Diese Arbeitsgruppe erarbeitet die Rahmenbedingungen für die Kopplung von grundlegend unterschiedlichen Modellierungsansätzen zu einer integrierten Landschaftssimulation. Dabei konzentriert sich die Arbeitsgruppe zunächst auf ein Konzept zur Integration prozessbasierter Simulationsmodelle für Agrar-, Grünland- und Waldökosysteme in einen Modellierungs-Rahmen, mit besonderem Fokus auf die Übergangszonen zwischen diesen Systemen und den dort beobachteten abiotischen Prozessen. Außerdem sollen Fernerkundungs-Daten eingesetzt werden, um eindimensionale prozessbasierte und zwei- bis dreidimensionale andere Typen von Modellen auf der Landschaftsskala zu parametrieren, zu initialisieren und anzutreiben. Dazu gehören auch Modelle für sozioökonomische Prozesse.

 

 

 Publikationen AG

MyTitle: Agronomic management response in maize (Zea mays L.) production across three agroecological zones of Kenya
MyLinkAnsehenUrl: https://doi.org/10.1002/agg2.20478, DOI-Namen auflösen
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MyAutoren: Kipkulei, H., Bellingrath-Kimura, S. D., Lana, M., Ghazaryan, G., Baatz, R., Matavel, C., Boitt, M., Chisanga, C. B., Rotich, B., Moreira, R. M., Sieber, S. (2024)
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Agronomic management response in maize (Zea mays L.) production across three agroecological zones of Kenya

Kipkulei, H., Bellingrath-Kimura, S. D., Lana, M., Ghazaryan, G., Baatz, R., Matavel, C., Boitt, M., Chisanga, C. B., Rotich, B., Moreira, R. M., Sieber, S. (2024)
MyTitle: Agroecology for a Sustainable Agriculture and Food System: From Local Solutions to Large-Scale Adoption
MyLinkAnsehenUrl: https://doi.org/10.1146/annurev-resource-102422-090105, DOI-Namen auflösen
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MyAutoren: Ewert, F., Baatz, R., Finger, R. (2023)
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Agroecology for a Sustainable Agriculture and Food System: From Local Solutions to Large-Scale Adoption

Ewert, F., Baatz, R., Finger, R. (2023)
MyTitle: Predicting potato diseases in smallholder agricultural areas of Nigeria using machine learning and remote sensing-based climate data
MyLinkAnsehenUrl: https://doi.org/10.1094/PHYTOFR-10-22-0105-R, DOI-Namen auflösen
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MyAutoren: Ibrahim, E. S., Nendel, C., Kamali, B., Gajere, E. N., Hostert, P. (2023)
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Predicting potato diseases in smallholder agricultural areas of Nigeria using machine learning and remote sensing-based climate data

Ibrahim, E. S., Nendel, C., Kamali, B., Gajere, E. N., Hostert, P. (2023)

 Projekte AG

MyTitle: Clim4Cast - Mitteleuropäische Allianz zur Erhöhung der Widerstandsfähigkeit gegen die kombinierten Folgen von Dürre, Hitzewellen und Bränden durch regional abgestimmte Vorhersagen
MyLinkAnsehenUrl: https://www.zalf.de/de/forschung_lehre/projekte/Seiten/details.aspx?iddp=2368, Ansehen
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MyTextfeld: Start: 01.03.2023
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Clim4Cast - Mitteleuropäische Allianz zur Erhöhung der Widerstandsfähigkeit gegen die kombinierten Folgen von Dürre, Hitzewellen und Bränden durch regional abgestimmte Vorhersagen

Start: 01.03.2023
MyTitle: YieldGEM – Verbesserung von großflächigen mechanistischen Ertragssimulationen durch Entflechtung von Genotyp × Umwelt × Managementfaktoren
MyLinkAnsehenUrl: https://www.zalf.de/de/forschung_lehre/projekte/Seiten/details.aspx?iddp=2365, Ansehen
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MyTextfeld: Start: 01.03.2023
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YieldGEM – Verbesserung von großflächigen mechanistischen Ertragssimulationen durch Entflechtung von Genotyp × Umwelt × Managementfaktoren

Start: 01.03.2023
MyTitle: ADM-Kenya: Integrierte Nutzung von Fernerkundungsdaten aus mehreren Quellen dür die landesweite Überwachung der Landwirtschaftlichen Dürre in Kenia
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MyTextfeld: Start: 21.11.2022
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ADM-Kenya: Integrierte Nutzung von Fernerkundungsdaten aus mehreren Quellen dür die landesweite Überwachung der Landwirtschaftlichen Dürre in Kenia

Start: 21.11.2022
MyTitle: MoorgrünFE: Nutzung von nah- und fernerkundlichen Daten verschiedener Sensoren für die Entwicklung von alternativen Modellierungsansätzen zur Bewertung von organischem Bodenkohlenstoff (SOC) und seiner Dynamik auf landwirtschaftlich genutztem Grünland auf Moorböden
MyLinkAnsehenUrl: https://www.zalf.de/de/forschung_lehre/projekte/Seiten/details.aspx?iddp=2331, Ansehen
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MyTextfeld: Start: 01.11.2022
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MoorgrünFE: Nutzung von nah- und fernerkundlichen Daten verschiedener Sensoren für die Entwicklung von alternativen Modellierungsansätzen zur Bewertung von organischem Bodenkohlenstoff (SOC) und seiner Dynamik auf landwirtschaftlich genutztem Grünland auf Moorböden

Start: 01.11.2022
MyTitle: KIKompAG - Multi-modale Datenintegration, domänenspezifische Methoden und KI zur Stärkung der Datenkompetenz in der Agrarforschung
MyLinkAnsehenUrl: https://www.zalf.de/de/forschung_lehre/projekte/Seiten/details.aspx?iddp=2329, Ansehen
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MyTextfeld: Start: 01.10.2022
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Struktureinheiten:Label: NewWindow:

KIKompAG - Multi-modale Datenintegration, domänenspezifische Methoden und KI zur Stärkung der Datenkompetenz in der Agrarforschung

Start: 01.10.2022

 

Kontakt

 

Leitung der Arbeitsgruppe

Prof. Dr. Claas Nendel
T +49 (0)33432 82-355

 

Adresse

Leibniz-Zentrum für
Agrarlandschaftsforschung (ZALF) e. V.

Eberswalder Straße 84
15374 Müncheberg​​

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