TY - THES A1 - Biegert, Konni T1 - ”Smart Horticulture: Application of sensors and modelling to predict fruit growth, quality and storage behaviour of ‘Braeburn’ apples” N2 - Physiologische Lagerkrankheiten verursachen weltweit beträchtliche wirtschaftliche Verluste bei einer Reihe von kommerziell wichtigen Kernobstsorten. Bei gleichen Lagerungsbedingungen bei derselben Sorte kann das Auftreten und die Häufigkeit der Krankheiten in verschiedenen Jahren in einer Weise variieren, die durch eine Interaktion von Vorernte- und Nacherntefaktoren erklärt werden muss. Wesentliche bekannte Einflussgrößen sind Jahreswetterverlauf, Management in der Obstanlage, wie z.B. Blatt-Frucht Verhältnis, Calciumgehalt in den Früchten sowie Erntetermin und Lagerungsbedingungen. Bislang kann das Auftreten der Krankheiten jedoch nicht sicher vorhergesagt werden, um dadurch das Management in der Obstanlage oder im Lager entsprechend anzupassen. Analysen großer Datenmengen mithilfe Künstlicher Intelligenz (KI) bieten neue Möglichkeiten unterschiedliche Datenarten und -sätze zu verknüpfen. Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist die kleinräumig und nicht-destruktive Überwachung der Fruchtentwicklung in der Obstanlage mit den oben genannten Managementmaßnahmen. KI Prognosemodelle wurden für die Sorte 'Braeburn' erstellt. 'Braeburn' ist anfällig für physiologische Lagerkrankheiten, bei der im Fruchtfleisch oder unter der Schale Verbräunungen auftreten. Mit zeltartigen Umbauungen über den Obstbäumen wurde die Temperatur in zwei fruchtphysiologisch wichtigen Perioden (Blütenblattabfall bis T-Stadium, drei Wochen vor der Ernte) erhöht oder abgesenkt, um den Temperatureinfluss zu untersuchen. Unseres Wissens nach konnte dadurch zum ersten Mal in der Obstanlage über ausgewachsenen Bäumen unterschiedliche Temperaturverläufe erzeugt werden. Dabei wurde ein positiver Einfluss auf die Reduzierung von inneren Verbräunungen durch warme Nachttemperaturen (>10°C) vor der Ernte festgestellt. Insgesamt zeigte jedes Versuchsjahr unterschiedliche Ausprägungen der physiologischen Fruchterkrankungen. Managementmaßnahmen und Witterungsbedingungen führten zu signifikant unterschiedlichen Fruchtwachstumsverläufen und optischer nicht-destruktiver Punktspektroskopie. Die zweiwöchentlich wiederholten Spektroskopiemessungen an den gleichen markierten Früchten und deren Weiterverarbeitung in Partial Least Square Regression (PLSR) Modellen wurden einerseits auf ihre Genauigkeit überprüft und zusätzlich mit Modellen und Wetterdaten deren zukünftige Zustände vorhergesagt. Die statistische Auswertung der dreijährigen Daten zur nötigen Probenanzahl und Fehler bei der destruktiven Trockensubstanz (TS) Analyse resultierte in Probenanzahlen von 100 Stück pro Jahr, die eine Bandbreite von niedrigen bis hohen TS Werten umfassen müssen. Ein unbalancierter Laborfehler von 0.1-1 °Brix hat keinen Einfluss auf die modellierten TS Werte. Im Vergleich zur destruktiven TS Bestimmung im Labor konnte die Spektroskopie die TS im Mittel mit einer Abweichung von 0.5 °Brix bestimmen. Spektralmessungen in der Obstanlage nach einem Regenereignis führten dabei zu keiner Veränderung im sichtbaren Spektralbereich. Jedoch können Kulturabdeckungen wie z.B. Regenschutzfolien über den Obstbäume zu geringeren Wasserabsorptionswerten bei 975\,nm führen. Die Bereitststellung der Daten auf Baumsektor Ebene wurde in dieser Arbeit manuell durchgeführt. Jedoch wurden erste Schritte unternommen, um Fruchtwachstums- und Spektroskopiedaten per GPS Signal innerhalb einer Karte darzustellen. Die kleinräumige Datenaufnahme auf Baumsektor Ebene ergaben für TS, Chlorophyll und Anthocyan Indexberechnungen, sowie auch für physiologische Krankheiten deutliche Unterschiede. Bei zukünftigen Forschungsarbeiten und Entscheidungsmodellierungen sollte dies berücksichtigt werden, auch wenn dies unter den gegebenen Umständen noch nicht voll-automatisiert umsetzbar ist. Das Prognosemodell zur Entstehung von physiologischen Krankheiten (Kernhausbräune, Kavernen) konnte mit zweijährigen Daten die Entstehung der Lagerkrankheiten nach der Auslagerung und die Fruchtfleischfestigkeit zur Ernte in 90 % der Fälle richtig vorhersagen. Somit konnte gezeigt werden, dass eine kleinräumige Datenerhebung auf Baumsektor Ebene zur Prognose von physiologischen Lagerkrankheiten mithilfe KI Modellierungen angewendet werden kann. Weitere Forschungsarbeiten mit nicht-destruktiven Fruchtmessungen in der Obstanlage und dem Einfluss von Wetterbedingungen werden weitere Einblicke zur Qualitätsverbesserung von Äpfeln ermöglichen. N2 - Physiological storage disorders cause significant economic losses in a number of commercially important pome fruit varieties worldwide. Under the same storage conditions with the same cultivar, the incidence and frequency of disorders may vary in different years in a manner that must be explained by an interaction of pre-harvest and post-harvest factors. Major factors known to influence disorder incidence include annual weather pattern, management in the orchard, such as leaf-fruit ratio, calcium content of the fruit, harvest date and storage conditions. So far, the occurrence of the disorders cannot be predicted with certainty, and thus to adapt the management in the orchard or in the storage facility accordingly. Analysis of large amounts of data using Artificial Intelligence (AI) offers new opportunities to link large data sets into a meaningful context. The aim of the present work is the small-scale and non-destructive monitoring of fruit development in orchards under the above mentioned management practices. AI prediction models were created for the cultivar 'Braeburn'. 'Braeburn' is most susceptible to physiological storage disorders which cause browning in the fruit tissue below the skin. With tent-like constructions over the fruit trees, in which the temperature was controlled during two fruit physiologically important periods (petal drop to T-stage, three weeks before harvest), the temperature influence on disorder incidence was investigated. To the best of our knowledge, this was the first time that different temperature profiles could be generated in the orchard for mature 'Braeburn' trees. Thereby a positive influence on the reduction of internal browning caused by warm night temperatures (>10°C) before harvest was observed. Overall, each trial year showed different occurrences of physiological disorders. Orchard management and weather conditions resulted in significantly different fruit growth patterns and optical non-destructive point spectroscopy. The bi-weekly spectroscopy measurements on the same fruit and subsequent use in Partial Least Square Regression (PLSR) models were tested for their informative value. Additionally, the future fruit state was predicted in models based on weather data. The statistical evaluation of three years of data showed that the number of destructive soluble solids content (SSC) samples required to be collected each year for the {PLSR} models with an acceptable error rate was 100. These samples in particular needed to include the range of low and high SSC values. An unbalanced laboratory error of 0.1-1.0 °Brix had no influence on the modeled SSC values. Compared to destructive SSC determination in the laboratory, SSC could be non-destructively determined with an average deviation of 0.5 °Brix. Field measurements after a rain event had no influence on visible spectral indices. However, orchard covers such as rain protection over the fruit trees led to lower water absorption values at 975 nm. The separation of data on a tree-sector level in this work was performed manually, but initial steps were taken to display fruit growth and spectroscopy data via GPS signal location within a map. The acquisition of small-scale data at the tree-sector level revealed significant differences for SSC, chlorophyll and anthocyanin indices as well as significant differences in the incidence of physiological disorders. In future research and modeling approaches the tree sector information should be taken into account, even if this is not yet feasible to implement in a completely automated system under the given circumstances. The prediction models for the development of physiological disorders (core browning, cavities) were able to predict with two years of data the development of the disorders in the storage and the fruit flesh firmness at harvest 90 % correctly. Further research using non-destructive fruit measurements in orchards and the influence of weather conditions will provide further insights into apple quality improvement. KW - Physiological storage disorders KW - VIS/NIR spectrometer KW - Black box Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:hebis:2083-710 N1 - This thesis was accepted by Hochschule Geisenheim University as a dissertation for the award of the doctoral degree of Doktor der Agrarwissenschaften - doctor scientiarum agriculturae (Dr. sc. agr.). The reviewer of the academic degree is based on the institutional assignment of the second examiner, who is a member of the Faculty of Agricultural Sciences of University of Hohenheim. VL - 2023 PB - Hochschule Geisenheim CY - Geisenheim ET - 1. Auflage ER - TY - THES A1 - Neumann, Lena T1 - Improving the apple carbon balance model MaluSim by integrating and testing water deficit and fruit drop effects N2 - Apple (Malus x domestica Borkh.) is the major tree fruit in Germany, but there still exist major uncertainties in commercial apple production. Thinning has been practiced for many years and is an essential part for successful apple production, but is still an unpredictable part with large variations from year to year and even within years. Another uncertainty for apple growers is the need of apple trees for adequate water supply. Due to the advancing climate change apple growers are uncertain whether additional irrigation will be necessary during the establishment phase of young apple trees. Therefore, to facilitate these decisions in future, the motivation of this study was to acquire a universal apple model to be used in Germany and Central-Europe. The apple carbon-balance model MaluSim which has been developed in the USA was chosen as a basis. At first, the model has been parameterized for German growing conditions and first simulation runs were conducted. In comparison to the original model, the seasonal assimilate production for German standard trees was about half of the one for standard trees in the USA, while standard trees in Germany were only about one third of the size of US ones. Subsequently, the previously untested fruit growth and abscission submodel has been modified and tested. Simulated final fruit numbers were compared to counted fruit numbers of unthinned trials in Zornheim (GER), Jork (GER), Lindau (CH), Güttingen (CH) and Wädenswil (CH). The modification ‘G4-4’ showed good simulation results with very low deviations to actual fruit numbers. Average deviation to fruit numbers was only 3.7 %. Results indicate that the model is able to very adequately calculate final fruit numbers of natural fruit drop of Central-European apple trees and that it could be a tool used for thinning advices. Based on published data, a new water submodel has been included into the MaluSim framework to additionally improve the model. Midday stem water potential has been used as an indicator for water status of the tree. A water stress effect on long shoot growth, respiration, and photosynthesis based on midday stem water potential was used in the water submodel. First simulation runs using the new water submodel indicate that general behavior is realistic. Modeling results generally corresponded to findings of published experimental results. The submodel is able to simulate variable intensities of water deficit effects at variable times. To study the effects of additional irrigation and water deficits on young apple orchards a field experiment was conducted during 2012 and 2013 in Geisenheim, Germany. Trees of the cultivars ‘Fresco’ (‘Wellant®’), ‘Jugala’, and ‘AW 106’ (‘Sapora®’) were planted in autumn 2011 in a randomized plot design. In 2012, three irrigation treatments, CT (control treatment, only rain fed), NT (normal treatment, irrigated with 2 L/tree/day), and ET (evapotranspiration treatment, irrigation based on calculated water balance), were applied and effects on tree growth and physiology were recorded in 2012 and 2013. Besides soil moisture, water status of the trees has been recorded using predawn and midday stem water potential measurements. In both years, amounts of precipitation were higher than the 30-year average for the site, with 2013 being wetter than 2012. Between treatments, statistically significant differences developed in both seasons, but were less profound in 2013. In 2012, vegetative growth recorded in NT and ET was statistically significantly higher than in CT for all cultivars. In the wetter season 2013, similar tendencies evolved. But only in ‘Jugala’ and ‘Fresco’ long shoot growth and wood surface area was significantly higher, while for ‘AW 106’ differences in long shoot growth were not statistically significant. Similar results were obtained for the first harvest in 2013. Light interception and calculated leaf area, measured in ‘Fresco’, was significantly lower in CT trees (2012: 17.4 %; 2013: 24.9 %) compared to ET (2012: 26.3 %; 2013: 42.1 %) and NT (2012: 24.2 %; 2013: 38.3 %), in both years. Additionally, differences between CT and the two irrigated treatments were found for leaf gas exchange rates during the seasons. A relationship between midday stem water potential and leaf gas exchange has been confirmed. Grouping of photosynthesis measurements according to midday stem water potentials led to statistically significant differences between groups. Photosynthesis started to decrease between -1 and -1.5 MPa. In conclusion, the results show that although both years have even been wetter than usual, the additional irrigation was highly beneficial for tree growth and had a positive effect on orchard establishment. This effect is supposed to be considerably higher in drier years. N2 - Der Apfel ist eine der wichtigsten kommerziell angebauten Obstarten in Deutschland. Für die Apfelproduzenten gibt es jedoch einige Methoden und Investitionen, die mit großen Unsicherheiten behaftet sind. Die Ausdünnung wird schon seit vielen Jahren eingesetzt und ist eine essentielle Methode für den erfolgreichen Apfelanbau. Jedoch zeigt sie eine sehr hohe Variabilität zwischen Jahren als auch zu verschiedenen Zeitpunkten innerhalb eines Jahres und liefert dadurch häufig unerwartete Ergebnisse. Außerdem beschäftigt die Anbauer die Frage ob aufgrund des fortschreitenden Klimawandels eine Zusatz-bewässerung vor allem für die Etablierung von jungen Bäumen mit noch geringem Wurzelvolumen in Zukunft notwendig sein wird. Um diese wichtigen Entscheidungen in Zukunft erleichtern zu können wurde im Rahmen dieser Arbeit ein universell einsetzbares Apfel-Modell zur Anwendung in Deutschland und Mitteleuropa erarbeitet. Als Basis diente das in den USA entwickelte Kohlenstoffbilanzmodell MaluSim. Dieses wurde zunächst an mitteleuropäische Bedingungen angepasst und erste Simulationsläufe zum Vergleich mit dem Originalmodell wurden durchgeführt. Hierbei zeigte die Simulation der kumulierten Gesamt-Assimilatproduktion einer Saison bei den, nur ein Drittel so großen, deutschen Standardbäumen halb so hohe Werte als für Standardbäume in den USA. Im Folgenden wurde das bisher nicht funktionierende MaluSim Fruchtsubmodell modifiziert und dahingehend getestet, ob es in der Lage ist, den natürlichen Fruchtfall korrekt zu berechnen. Hierfür wurden modellierte Fruchtzahlen mit gezählten Fruchtzahlen unausgedünnter Varianten von Apfelanlagen aus Versuchen in Zornheim (D), Jork (D), Lindau (CH), Güttingen (CH) und Wädenswil (CH), verglichen. Bei diesem Test konnte das modifizierte Modell ‘G4-4’ besonders überzeugen. Die mittlere Abweichung der modellierten Werte zu den tatsächlich gezählten Fruchtanzahlen lag bei lediglich 3,7 %. Die Ergebnisse zeigen, dass das modifizierte Modell ‘G4-4’ den natürlichen Fruchtfall sehr zufriedenstellend berechnen konnte und dass das Modell das Potential hat auch im Bereich Ausdünnungsempfehlungen eingesetzt zu werden. Des Weiteren wurde, basierend auf veröffentlichten Daten, ein Wassersubmodell ent-wickelt und in das Modell ‚G4-4‘ integriert. Hierbei wurde das mittägliche Stammwasser-potential als Indikator für den Wasserstatus des Baumes herangezogen. Aus diesem Parameter werden Wasserdefiziteffekte für das Langtriebwachstum, die Respiration, sowie für die Photosynthese berechnet. Erste Simulationsläufe zeigen generell realistische, mit veröffentlichten Erkenntnissen vergleichbare, Ergebnisse. Das Submodell ermöglicht eine Simulation von unterschiedlich starken Wasserdefiziteffekten zu variablen Zeitpunkten. Zusätzlich wurde zur Untersuchung der Auswirkungen von Zusatzbewässerung und Wassermangel auf neugepflanzte Apfelbäume ein Feldexperiment in Geisenheim, Deutschland durchgeführt. Jungpflanzen der Sorten ‘Fresco’ (‘Wellant®’), ‘Jugala’, und ‘AW 106’ (‘Sapora®’) wurden im Herbst 2011 in randomisierten Blöcken gepflanzt. Ab 2012 erfolgten drei verschiedene Bewässerungsvarianten: CT (Kontroll-Behandlung) wurde nicht bewässert und nur durch natürliche Regenfälle befeuchtet, NT (Normal-Behandlung) wurde zusätzlich mit 2 l/Baum/Tag bewässert, und ET (Evapotranspiration-Behandlung) wurde nach Berechnung der Wasserbilanz (Niederschlag und Verdunstung) bewässert. Die Auswirkungen der drei Varianten auf das Wachstum und die Physiologie der Bäume wurden in den Jahren 2012 und 2013 gemessen. Neben Bodenwassergehalten wurde der Wasserstatus der Bäume durch die Messung des frühmorgendlichen sowie des mittäglichen Stammwasserpotentials bestimmt. In beiden Versuchsjahren kam es zu höheren Niederschlagsmengen als im 30-jährigen Mittel von 1981 bis 2010, wobei 2013 nasser als 2012 war. Statistisch signifikante Unterschiede zwischen den Varianten konnten vor allem in der Saison 2012 gefunden werden. 2012 war das vegetative Wachstum der Bäume in den beiden bewässerten Varianten NT und ET bei allen Sorten signifikant höher als in der unbewässerten CT Variante. In der niederschlagsreicheren Saison 2013 zeigten sich ähnliche Tendenzen, jedoch konnten nur bei ‚Jugala‘ und ‘Fresco’ signifikante behandlungsbedingte Unterschiede des Langtriebwachstums und der Holzoberfläche nachgewiesen werden, während für ‘AW 106’ die Unterschiede im Langtriebwachstum nicht statistisch signifikant waren. Ähnliche Ergebnisse zeigten sich für die erste Ernte in 2013. Die Lichtaufnahme, sowie die berechnete Gesamtblattfläche, der Bäume, gemessen für ‘Fresco’, war in beiden Jahren statistisch signifikant deutlich niedriger in der unbewässerten CT Variante (2012: 17,4 %; 2013: 24,9 %) als bei ET (2012: 26,3 %; 2013: 42,1 %) und NT (2012: 24,2 %; 2013: 38,3 %). Des Weiteren konnten zu bestimmten Zeitpunkten signifikant niedrigere Photosyntheseraten für CT als für ET und NT durch Gaswechselmessungen der Blätter nachgewiesen werden. Durch eine Gruppierung der Werte in Bezug auf das zugehörige gemessene mittägliche Stammwasserpotential der Bäume konnte belegt werden, dass mit abnehmendem Wasserpotential auch die Photosyntheserate statistisch signifikant abnimmt. Der Beginn des Absinkens liegt im Bereich zwischen -1 und 1,5 MPa. Die Ergebnisse des Versuchs zeigen, dass, trotz der höheren Niederschlagsmengen, die Zusatzbewässerung einen ausgesprochen positiven Effekt auf die Etablierung der Bäume hatte. Dieser Effekt sollte in trockenen Jahren noch deutlich ausgeprägter ausfallen. KW - apple KW - carbon balance KW - water deficit KW - photosynthesis KW - natural fruit drop Y1 - 2020 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:hebis:2083-139 N1 - Version ohne Lebenslauf Die Arbeit ist in Kooperation mit der Leibniz Universität Hannover entstanden und auch dort veröffentlicht.(https://www.repo.uni-hannover.de/handle/123456789/10266) VL - 2020 PB - Hochschule Geisenheim CY - Geisenheim ET - 1. Auflage ER -