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2276DAAD Kipkulei - Multi-temporal fusion for crop condition and yield forecasting in Kenyan agricultural landscapes. A remote sensing and crop modelling assimilation approachDAAD Kipkulei - Multi-temporal fusion for crop condition and yield forecasting in Kenyan agricultural landscapes. A remote sensing and crop modelling assimilation approach01/10/2021 00:00:0030/09/2023 00:00:00laufendcurrentProgrammbereich 2 „Landnutzung und Governance“Research Area 2 „Land Use and Governance“x4x25xStahl, Karin; Sieber, Stefan; Kipkulei, Harisonx378x549x2702x<div class='ntm_PB2'>PB2</div>  2021 DAAD Kipkulei - Multi-temporal fusion for crop condition and yield forecasting in Kenyan agricultural landscapes. A remote sensing and crop modelling assimilation approach DAAD Kipkulei - Multi-temporal fusion for crop condition and yield forecasting in Kenyan agricultural landscapes. A remote sensing and crop modelling assimilation approach Programmbereich 2 „Landnutzung und Governance“ Stahl, Karin; Sieber, Stefan; Kipkulei, Harison Drittmittel Research Area 2 „Land Use and Governance“ current laufend <div class="ExternalClass917C481CF0D94FA5BB5E3C833CA34D32">Die Maisproduktion in Kenia ist weiterhin rückläufig, was vor allem auf die Auswirkungen des Klimas und die geringe Bodenfruchtbarkeit zurückzuführen ist. Das Projekt hat zum Ziel, die Zusammenhänge der Einflussfaktoren für die Maiserträge in verschiedenen agrarökologischen Zonen zu verstehen. Um Informationen über die richtige Ausrichtung kontextspezifischer Maßnahmen zu erhalten, werden in dieser Studie zunächst Fernerkundungstechniken und geografische Informationssysteme (GIS) eingesetzt, um Anbauformen zu kartieren und daraus Maisanbauflächen lokal differenziert auszuweisen. Die Studie wendet zudem Techniken zur Pflanzenwachstumsmodellierung (Crop Modelling) an, um Pflanzenwachstum und resultierenden Erträge in diesen Agrarlandschaften zu simulieren. Die Studie bewertet dann Maßnahmenbündel, die ein größeres Potenzial zur Steigerung der Erträge und zur Aufrechterhaltung der Stabilität der Produktion haben. Darüber hinaus wendet die Studie andere Forschungsmethoden an, wie z. B. die Meta-Analysen, um ähnliche Studien in Regionen südlich der Sahara zusammenzufassen und hieraus gemeinsame Strategien zu entwickeln, welche über Boden- und Niederschlagsgradienten in den kenianischen Maisanbaugebieten Anwendung finden. Konkret werden in der Studie die Bezirke Trans Nzoia und Uasin Gishu untersucht, zwei wichtige Maiserzeugerregionen in Kenia, die einen wesentlichen Beitrag zur Ernährungssicherheit des Landes leisten.<br></div> <div class="ExternalClass6BE7AADA40A940F38E53C610D9B86D99">Maize production in Kenya continues to decline largely due to climate impacts and low soil fertility. This project aims at understanding maize crop conditions and production as shaped by various factors across various agroecological zones. To inform on the proper targeting of context-specific measures, this study first utilizes remote sensing techniques and geographic information systems (GIS) to map crop types and derive maize-grown areas. The study further applies crop modelling techniques to simulate growth and production across these agricultural landscapes. The study then evaluates a range of measures that have a greater potential for enhancing yields and maintaining stability in production. Moreover, the study applies other research methods, such as meta-analysis, to synthesize studies in regions conducted in sub-Saharan Africa and to inform on better strategies to be applied across soil and precipitation gradients in the Kenyan maize production zones. Specifically, the study uses a case study of Trans Nzoia and Uasin Gishu Counties, two major maize-producing regions in Kenya, contributing significantly to the nation’s food security.​​<br></div> DAAD Kipkulei <div class="ExternalClassEADF5511-D0B3-47CF-A36D-7977051BF598"></div> <div class="ExternalClassC9753A40-C8EC-4E2D-87E4-9E538FD990EA"></div> <div class="ExternalClass3E4298D1-C418-4897-B283-DAE833FD61BC"><ul><li>DAAD - Deutscher Akademischer Austauschdienst</li></ul></div> <div class="ExternalClassE03336C3-0626-4B31-BB5C-8049683BA23E"></div> <div class="ExternalClass73CC80AF-5A87-4312-B0B6-1B70165FA949"></div><div class="ExternalClass917C481CF0D94FA5BB5E3C833CA34D32">Die Maisproduktion in Kenia ist weiterhin rückläufig, was vor allem auf die Auswirkungen des Klimas und die geringe Bodenfruchtbarkeit zurückzuführen ist. Das Projekt hat zum Ziel, die Zusammenhänge der Einflussfaktoren für die Maiserträge in verschiedenen agrarökologischen Zonen zu verstehen. Um Informationen über die richtige Ausrichtung kontextspezifischer Maßnahmen zu erhalten, werden in dieser Studie zunächst Fernerkundungstechniken und geografische Informationssysteme (GIS) eingesetzt, um Anbauformen zu kartieren und daraus Maisanbauflächen lokal differenziert auszuweisen. Die Studie wendet zudem Techniken zur Pflanzenwachstumsmodellierung (Crop Modelling) an, um Pflanzenwachstum und resultierenden Erträge in diesen Agrarlandschaften zu simulieren. Die Studie bewertet dann Maßnahmenbündel, die ein größeres Potenzial zur Steigerung der Erträge und zur Aufrechterhaltung der Stabilität der Produktion haben. Darüber hinaus wendet die Studie andere Forschungsmethoden an, wie z. B. die Meta-Analysen, um ähnliche Studien in Regionen südlich der Sahara zusammenzufassen und hieraus gemeinsame Strategien zu entwickeln, welche über Boden- und Niederschlagsgradienten in den kenianischen Maisanbaugebieten Anwendung finden. Konkret werden in der Studie die Bezirke Trans Nzoia und Uasin Gishu untersucht, zwei wichtige Maiserzeugerregionen in Kenia, die einen wesentlichen Beitrag zur Ernährungssicherheit des Landes leisten.<br></div><div class="ExternalClass6BE7AADA40A940F38E53C610D9B86D99">Maize production in Kenya continues to decline largely due to climate impacts and low soil fertility. This project aims at understanding maize crop conditions and production as shaped by various factors across various agroecological zones. To inform on the proper targeting of context-specific measures, this study first utilizes remote sensing techniques and geographic information systems (GIS) to map crop types and derive maize-grown areas. The study further applies crop modelling techniques to simulate growth and production across these agricultural landscapes. The study then evaluates a range of measures that have a greater potential for enhancing yields and maintaining stability in production. Moreover, the study applies other research methods, such as meta-analysis, to synthesize studies in regions conducted in sub-Saharan Africa and to inform on better strategies to be applied across soil and precipitation gradients in the Kenyan maize production zones. Specifically, the study uses a case study of Trans Nzoia and Uasin Gishu Counties, two major maize-producing regions in Kenya, contributing significantly to the nation’s food security.​​<br></div>  <div class="ExternalClass86D2CD1C-7133-493A-8971-771C2BA18FFA">Harison Kipkulei; Dr. Stefan Sieber; Karin Stahl</div>Sieber, Stefan<div class="ExternalClass63D6C00F-9C5A-46EB-A665-C2AFC7EF4323">Dr. Stefan Sieber</a></div>     <div class="ExternalClass3E4298D1-C418-4897-B283-DAE833FD61BC"><ul><li>DAAD - Deutscher Akademischer Austauschdienst</li></ul></div>    22 <div class="ExternalClassEDD31E14-C3BB-407A-B345-FD89B9F94239"><ul><li>Nachhaltige Landnutzung in Entwicklungsländern</li></ul></div><div class="ExternalClass8330EF2D-DBAA-4A33-9093-6537A529919C"><ul><li>Sustainable Land Use in Developing Countries</li></ul></div>
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