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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: Drought risk for agricultural systems in South Africa: Drivers, spatial patterns, and implications for drought risk management
MyLinkAnsehenUrl: https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2021.149505, DOI-Namen auflösen
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MyAutoren: Meza, I., Rezaei, E. E., Siebert, S., Ghazaryan, G., Nouri, H., Dubovyk, O., Gerdener, H., Herbert, C., Kusche, J., Popat, E., Rhyner, J., Jordaan, A., Walz, Y., Hagenlocher, M. (2021)
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Struktureinheiten:Label: NewWindow:

Drought risk for agricultural systems in South Africa: Drivers, spatial patterns, and implications for drought risk management

Meza, I., Rezaei, E. E., Siebert, S., Ghazaryan, G., Nouri, H., Dubovyk, O., Gerdener, H., Herbert, C., Kusche, J., Popat, E., Rhyner, J., Jordaan, A., Walz, Y., Hagenlocher, M. (2021)
MyTitle: Monitoring of Urban Sprawl and Densification Processes in Western Germany in the Light of SDG Indicator 11.3.1 Based on an Automated Retrospective Classification Approach
MyLinkAnsehenUrl: https://doi.org/10.3390/rs13091694, DOI-Namen auflösen
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MyAutoren: Ghazaryan, G., Rienow, A., Oldenburg, C., Thonfeld, F., Trampnau, B., Sticksel, S., Jürgens, C. (2021)
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Struktureinheiten:Label: NewWindow:

Monitoring of Urban Sprawl and Densification Processes in Western Germany in the Light of SDG Indicator 11.3.1 Based on an Automated Retrospective Classification Approach

Ghazaryan, G., Rienow, A., Oldenburg, C., Thonfeld, F., Trampnau, B., Sticksel, S., Jürgens, C. (2021)
MyTitle: Machine learning in crop yield modelling: a powerful tool, but no surrogate for science
MyLinkAnsehenUrl: https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2021.108698, DOI-Namen auflösen
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MyAutoren: Lischeid, G., Webber, H., Sommer, M., Nendel, C., Ewert, F. (2022)
MyMeldungsdatum:
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Struktureinheiten:Label: NewWindow:

Machine learning in crop yield modelling: a powerful tool, but no surrogate for science

Lischeid, G., Webber, H., Sommer, M., Nendel, C., Ewert, F. (2022)

 Projekte AG

MyTitle: DAKIS - Digitales Wissens- und Informationssystem für die Landwirtschaft
MyLinkAnsehenUrl: https://adz-dakis.com/, Ansehen
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MyTitelMehrzeilig:
MyTextfeld: Start: 01.04.2019
MyAutoren:
MyMeldungsdatum:
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Struktureinheiten:Label: NewWindow:

DAKIS - Digitales Wissens- und Informationssystem für die Landwirtschaft

Start: 01.04.2019
MyTitle: Barley IT – Proteingehalte bei Braugerste zielgenau erreichen
MyLinkAnsehenUrl: https://www.zalf.de/de/forschung_lehre/projekte/Seiten/details.aspx?iddp=2040, Ansehen
MyLinkPDFUrl:
MyTitelMehrzeilig:
MyTextfeld: Start: 01.10.2017
MyAutoren:
MyMeldungsdatum:
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Struktureinheiten:Label: NewWindow:

Barley IT – Proteingehalte bei Braugerste zielgenau erreichen

Start: 01.10.2017

 

Kontakt

 

Leitung der Arbeitsgruppe

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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