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idTitel_deuTitel_engProjekt_StartProjekt_EndeProjektstatusProjektstatus_enZALF_InstituteZALF_Institute_enIdxiZALF_PersonenIdxpLabelDetailsHomepageStartjahrSuchfeldZielsetzung_deuZielsetzung_engZALF_Institute_htmlZALF_Istitute_ENG_htmlZALF_Personen_htmlProjektleiterProjekt_Leiter_htmlProgrammbereich_htmlProgrammbereich_eng_htmlIdx_ProgrambereichProjektpartner_htmlIdx_ProjektpartnerFoerderer_htmlSchlagworteProjekttraegerProjekttraeger_htmlProjektmitarbeiter_extern_htmlProjektstatus_SortProjektstatus_en_SortAnlagenBereiche_ZALF_deBereiche_ZALF_en
2472FORMULA - Agroforstwirtschaft für eine nachhaltige multifunktionale Landwirtschaft, Teilprojekt SP4: Kartierung der funktionellen Variation von Pflanzen (MapFun)FORMULA - Agroforestry for sustainable multifunctional agriculture, Sub-project SP4: Mapping plant functional variation (MapFun)01/10/2024 00:00:0030/09/2028 00:00:00laufendcurrentProgrammbereich 2 „Landnutzung und Governance“Research Area 2 „Land Use and Governance“x4x17xBergmann, Joana; Sheriff, Azmix2681x3538x<div class='ntm_PB2'>PB2</div> <a href="https://www.uni-giessen.de/de/fbz/fb09/forschung/zentrenundprojekte/agroforst/forschungsprojekte/formula">FORMULA</a><BR />2024 FORMULA - Agroforstwirtschaft für eine nachhaltige multifunktionale Landwirtschaft, Teilprojekt SP4: Kartierung der funktionellen Variation von Pflanzen (MapFun) FORMULA - Agroforestry for sustainable multifunctional agriculture, Sub-project SP4: Mapping plant functional variation (MapFun) Programmbereich 2 „Landnutzung und Governance“ Bergmann, Joana; Sheriff, Azmi Drittmittel Research Area 2 „Land Use and Governance“ current laufend <div class="ExternalClassB5A71AF2718946DFB6573EA583945AE0">Entlang der zentralen Hypothesen von FORMULA fokussiert sich MapFun darauf, unterirdische und oberirdische funktionale traits (FTs) von Pflanzen und ihre räumliche Variation mit Blattspekten in Agroforstsystemen zu verknüpfen. Das Projekt wird pflanzenökonomische Konzepte sowie biochemische Blattmerkmale nutzen, um Zusammenhänge mit hyperspektralen Daten zu untersuchen. Unser Ziel ist es, die intraspezifische Variation senkrecht zu den Baumreihen, sowie die interspezifische zwischen den häufigsten Pflanzenarten im System zu studieren. Dies wird auf die Pflanzengemeinschaft ausgeweitet, um die Übertragbarkeit der Fernerkundung als Technik zur Überwachung räumlicher Funktionsverschiebungen zu bewerten und räumlich explizite Informationen zur Modellierung des Beitrags der Natur für den Menschen in Agroforstsystemen bereitzustellen. ​Wir testen folgende Haupthypothesen&#58; <ul><li>​​Baumreihen beeinträchtigen unterirdische traits und Mykorrhizierung von Feldfrüchten und Ackerunkräutern.</li><li>Inter- und intraspezifische Variationen in unterirdischen und oberirdischen FTs werden entlang von Gradienten pflanzenökonomischer trade-offs funktional verknüpft.</li><li>Die Variation von unterirdischen FTs (indirekt) und oberirdischen FTs (direkt) kann mithilfe von Hyperspektraldaten und geostatistischen Methoden modelliert werden.</li><li>​Die hyperspektralen und geostatistischen Modelle sind im Raum und von Blatt auf Blätterdach übertragbar.</li></ul> Die parallele Untersuchung von Mykorrhizierungs-, Wurzel-, Blatt- und hyperspektralen Pflanzen-FTs stellt einen neuartigen Ansatz in Agroforstsystemen, aber auch darüber hinaus dar. Eine Untersuchung von FTs auf solch ganzheitlicher Ebene wurde unseres Wissens noch nie durchgeführt. Die Agroforstwirtschaft ist aufgrund ihrer klar strukturierten räumlichen Gestaltung ein perfektes System für eine solche Studie, außerdem wird sie gezielt von den Ergebnissen profitieren, da die Überwachung der Pflanzenfitness und Biodiversität aus Fernerkundungsdaten agrarökologische Praktiken in der Zukunft unterstützen kann. MapFun stellt Daten und Wissen zur Synthese mit allen anderen Teilprojekten (SPs) von FORMULA an Kerntransekten bereit. Es besteht ein hohes Potenzial für die Verschneidung der in SP3 ermittelten Mykorrhiza-Diversität und -Zusammensetzung mit unseren Daten zur Mykorrhiza -Besiedlung und Pflanzen-FTs. Für SP5 werden blattökonomische und biochemische Daten bereitgestellt, um das mechanistische Verständnis der Effizienz der Nutzpflanzenressourcennutzung zu verbessern. Dem SPZ werden hyperspektrale Blätterdachdaten, UAV-Daten, mobile LiDAR-Punktwolken und daraus resultierende Karten zur Verfügung gestellt. Zusammen mit dem für MapFun angestrebten mechanistischen Verständnis zu über- und unterirdischen Verbindungen wird FORMULA in der Lage sein, die räumlichen Auswirkungen von Baumreihen und das Potenzial der Hochskalierung räumlich expliziter Daten für die Modellierung zu untersuchen.​<br></div> <div class="ExternalClass4BA7F0DBA3004024825FFEC7BE3AD1FE">In line with the central hypotheses of FORMULA, the objective of MapFun is to link belowground and aboveground plant functional traits (FTs) and their spatial variation with leaf spectral traits in agroforestry systems. The project will make use of the concepts of the root economics space and the leaf economic spectrum as well as leaf biochemical traits in order to study relationships with hyperspectral traits of plants. We aim to characterize intraspecific functional variation perpendicular to the tree rows in crop and arable weed species, but also variation between the most abundant plant species including crops, arable weeds, trees and the herb species beneath the trees. This will be scaled up to the plant community level to evaluate the transferability of remote sensing as a technique to monitor spatial functional shifts, and to provide spatially explicit information to assist modelling of different aspects of agroforestry’s Nature’s Contributions to People. ​Based on these objectives, we will test the following main hypotheses&#58; <ul><li>Tree rows affect belowground functioning and mycorrhization of crops and arable weeds.</li><li>Inter- and intraspecific variation in below- and aboveground FTs will be functionally linked along gradients of plant economic trade-offs.</li><li>The variation of belowground FTs (indirectly) and aboveground FTs (directly) can be modelled using hyperspectral data and geostatistical methods.</li><li>The hyperspectral and geostatistical models are transferable in space and from leaf to canopy.</li></ul> The parallel investigation of mycorrhiza, root, leaf, and hyperspectral plant FTs represents a novel approach in agroforestry systems but also beyond. Investigation of interspecific, intraspecific and community level variation in FTs at such a holistic level has - to our knowledge - never been carried out. Agroforestry is on the one hand a perfect system for such a study, due to its clearly structured spatial design, but, on the other hand, will specifically gain from the results of this study since monitoring plant fitness and biodiversity from remote sensing data could support agroecological practices in the future. MapFun provides data and knowledge for synthesis with all other subprojects (SPs) of FORMULA at core transects. Furthermore, AMF diversity and composition, determined in SP3 has a high potential to be integrated into our data on mycorrhizal colonization and plant FTs and vice versa. Leaf economic and biochemical data will be provided for SP5 to enhance the mechanistic understanding of crop resource use efficiency. Canopy hyperspectral data, UAV data, mobile LiDAR point clouds and resulting maps will be provided to SPZ. Together with the mechanistic understanding of above-belowground linkages, aimed for MapFun, FORMULA will be able to study the spatial impact of tree rows and the potential of upscaling from spatially explicit data for modelling.​<br></div> FORMULA (SP4) - Bergmann <div class="ExternalClass2F5056E3-9949-4DB2-A342-FE241BF8DD91"></div> <div class="ExternalClassEB762376-56E3-4A0B-A016-F39CC870F851"><ul><li>Justus-Liebig-Universität Gießen (JLU)</li></ul></div> <div class="ExternalClass83478651-DDAE-4E59-8E9B-1B246FD0EC6E"><ul><li>DFG-Research Unit</li></ul></div> <div class="ExternalClassC9DA4172-1005-4026-B865-475C6D338CF1"><ul><li>Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) e.V.</li></ul></div> <div class="ExternalClass29B7A2D0-3D87-4B57-B238-3F001B939991"><ul><li>Große-Stoltenberg , André , Dr.</li><li>Kleinebecker, Till, Prof. Dr.</li></ul></div><div class="ExternalClassB5A71AF2718946DFB6573EA583945AE0">Entlang der zentralen Hypothesen von FORMULA fokussiert sich MapFun darauf, unterirdische und oberirdische funktionale traits (FTs) von Pflanzen und ihre räumliche Variation mit Blattspekten in Agroforstsystemen zu verknüpfen. Das Projekt wird pflanzenökonomische Konzepte sowie biochemische Blattmerkmale nutzen, um Zusammenhänge mit hyperspektralen Daten zu untersuchen. Unser Ziel ist es, die intraspezifische Variation senkrecht zu den Baumreihen, sowie die interspezifische zwischen den häufigsten Pflanzenarten im System zu studieren. Dies wird auf die Pflanzengemeinschaft ausgeweitet, um die Übertragbarkeit der Fernerkundung als Technik zur Überwachung räumlicher Funktionsverschiebungen zu bewerten und räumlich explizite Informationen zur Modellierung des Beitrags der Natur für den Menschen in Agroforstsystemen bereitzustellen. ​Wir testen folgende Haupthypothesen&#58; <ul><li>​​Baumreihen beeinträchtigen unterirdische traits und Mykorrhizierung von Feldfrüchten und Ackerunkräutern.</li><li>Inter- und intraspezifische Variationen in unterirdischen und oberirdischen FTs werden entlang von Gradienten pflanzenökonomischer trade-offs funktional verknüpft.</li><li>Die Variation von unterirdischen FTs (indirekt) und oberirdischen FTs (direkt) kann mithilfe von Hyperspektraldaten und geostatistischen Methoden modelliert werden.</li><li>​Die hyperspektralen und geostatistischen Modelle sind im Raum und von Blatt auf Blätterdach übertragbar.</li></ul> Die parallele Untersuchung von Mykorrhizierungs-, Wurzel-, Blatt- und hyperspektralen Pflanzen-FTs stellt einen neuartigen Ansatz in Agroforstsystemen, aber auch darüber hinaus dar. Eine Untersuchung von FTs auf solch ganzheitlicher Ebene wurde unseres Wissens noch nie durchgeführt. Die Agroforstwirtschaft ist aufgrund ihrer klar strukturierten räumlichen Gestaltung ein perfektes System für eine solche Studie, außerdem wird sie gezielt von den Ergebnissen profitieren, da die Überwachung der Pflanzenfitness und Biodiversität aus Fernerkundungsdaten agrarökologische Praktiken in der Zukunft unterstützen kann. MapFun stellt Daten und Wissen zur Synthese mit allen anderen Teilprojekten (SPs) von FORMULA an Kerntransekten bereit. Es besteht ein hohes Potenzial für die Verschneidung der in SP3 ermittelten Mykorrhiza-Diversität und -Zusammensetzung mit unseren Daten zur Mykorrhiza -Besiedlung und Pflanzen-FTs. Für SP5 werden blattökonomische und biochemische Daten bereitgestellt, um das mechanistische Verständnis der Effizienz der Nutzpflanzenressourcennutzung zu verbessern. Dem SPZ werden hyperspektrale Blätterdachdaten, UAV-Daten, mobile LiDAR-Punktwolken und daraus resultierende Karten zur Verfügung gestellt. Zusammen mit dem für MapFun angestrebten mechanistischen Verständnis zu über- und unterirdischen Verbindungen wird FORMULA in der Lage sein, die räumlichen Auswirkungen von Baumreihen und das Potenzial der Hochskalierung räumlich expliziter Daten für die Modellierung zu untersuchen.​<br></div><div class="ExternalClass4BA7F0DBA3004024825FFEC7BE3AD1FE">In line with the central hypotheses of FORMULA, the objective of MapFun is to link belowground and aboveground plant functional traits (FTs) and their spatial variation with leaf spectral traits in agroforestry systems. The project will make use of the concepts of the root economics space and the leaf economic spectrum as well as leaf biochemical traits in order to study relationships with hyperspectral traits of plants. We aim to characterize intraspecific functional variation perpendicular to the tree rows in crop and arable weed species, but also variation between the most abundant plant species including crops, arable weeds, trees and the herb species beneath the trees. This will be scaled up to the plant community level to evaluate the transferability of remote sensing as a technique to monitor spatial functional shifts, and to provide spatially explicit information to assist modelling of different aspects of agroforestry’s Nature’s Contributions to People. ​Based on these objectives, we will test the following main hypotheses&#58; <ul><li>Tree rows affect belowground functioning and mycorrhization of crops and arable weeds.</li><li>Inter- and intraspecific variation in below- and aboveground FTs will be functionally linked along gradients of plant economic trade-offs.</li><li>The variation of belowground FTs (indirectly) and aboveground FTs (directly) can be modelled using hyperspectral data and geostatistical methods.</li><li>The hyperspectral and geostatistical models are transferable in space and from leaf to canopy.</li></ul> The parallel investigation of mycorrhiza, root, leaf, and hyperspectral plant FTs represents a novel approach in agroforestry systems but also beyond. Investigation of interspecific, intraspecific and community level variation in FTs at such a holistic level has - to our knowledge - never been carried out. Agroforestry is on the one hand a perfect system for such a study, due to its clearly structured spatial design, but, on the other hand, will specifically gain from the results of this study since monitoring plant fitness and biodiversity from remote sensing data could support agroecological practices in the future. MapFun provides data and knowledge for synthesis with all other subprojects (SPs) of FORMULA at core transects. Furthermore, AMF diversity and composition, determined in SP3 has a high potential to be integrated into our data on mycorrhizal colonization and plant FTs and vice versa. Leaf economic and biochemical data will be provided for SP5 to enhance the mechanistic understanding of crop resource use efficiency. Canopy hyperspectral data, UAV data, mobile LiDAR point clouds and resulting maps will be provided to SPZ. Together with the mechanistic understanding of above-belowground linkages, aimed for MapFun, FORMULA will be able to study the spatial impact of tree rows and the potential of upscaling from spatially explicit data for modelling.​<br></div>  <div class="ExternalClassEA9B540A-2FAB-41BD-A285-12A671485AE1">Dr. Joana Bergmann; Azmi Sheriff</div>Bergmann, Joana<div class="ExternalClass6EAF9722-1364-4EC1-9DC3-A7BEB065518C">Dr. Joana Bergmann</a></div>   <div class="ExternalClassEB762376-56E3-4A0B-A016-F39CC870F851"><ul><li>Justus-Liebig-Universität Gießen (JLU)</li></ul></div>x4434x<div class="ExternalClass83478651-DDAE-4E59-8E9B-1B246FD0EC6E"><ul><li>DFG-Research Unit</li></ul></div> Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) e.V.<div class="ExternalClassC9DA4172-1005-4026-B865-475C6D338CF1"><ul><li>Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) e.V.</li></ul></div><div class="ExternalClass29B7A2D0-3D87-4B57-B238-3F001B939991"><ul><li>Große-Stoltenberg , André , Dr.</li><li>Kleinebecker, Till, Prof. Dr.</li></ul></div>22 <div class="ExternalClass04D0855B-2A6E-45E2-8AAE-1ED8ED0DD53F"><ul><li>Nachhaltige Grünlandsysteme</li></ul></div><div class="ExternalClass092A37B5-479D-4E80-BCFC-F480284E8121"><ul><li>Sustainable Grassland Systems</li></ul></div>
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