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Verbundprojekt: Entwicklung von Monitoringverfahren (Luft, Boden) zur Identifizierung von Phytoplasmosen in Weinbauflächen mit Blick auf den Quarantäneschaderreger Flavescence dorée Phytoplasma - Teilprojekt B (PhytoMo)

Projekt


Förderkennzeichen: 2818718B19
Laufzeit: 15.04.2021 - 14.06.2024
Fördersumme: 536.710 Euro
Forschungszweck: Angewandte Forschung
Stichworte: Weinbau (inkl. Außenwirtschaft, Kellerei), Quarantäneschaderreger, Rebe, Fernerkundung, Pflanzenkrankheiten (Viren, Bakt., Pilze, Phytoplasmen), Pflanzenschutz, Pflanzengesundheit, sonstiges Laubholz

Phytoplasmen sind im Weinbau als Erreger der Vergilbungskrankheiten von großer wirtschaftlicher Bedeutung. Während Bois noir (BN) weitverbreitet auftritt, gilt Deutschland bisher als frei von Flavescence dorée (FD) und ihrem Überträger, der amerikanischen Rebzikade Scaphoideus titanus. Der Vektor hat sich seit 2016 im Elsass und damit in unmittelbarer Nähe zu deutschen Weinbaugebieten etabliert. Monitoringmaßnahmen in Hinblick auf FD-infizierte Reben und den Vektor S. titanus sind daher essentiell. Mit dem Inkrafttreten der VO 2031/2016 wird ein systematisches Monitoring notwendig. Eine intensive Überwachung der Rebflächen wird überall dort als Präventionsmaßnahme notwendig werden, wo sich S. titanus ansiedelt, da bei Präsenz dieses Vektors FD-Ausbrüche von einzelnen infizierten Reben ausgehen können. Dabei muss davon ausgegangen werden, dass einzelne Infektionen auch durch zufällige Übertragungen von FD-verwandten Phytoplasmen von Erlen auf Reben durch Erlenzikaden verursacht werden können. Hauptziel dieses Projektes ist es, ein auf Methoden der Fern- und Naherkundung basierendes Monitoringverfahren zur Detektion vergilbungskranker Reben zu entwickeln, um die derzeit notwendige visuelle Bonitur durch Begehen von Weinbergen und Vermehrungsanlagen zu ergänzen und durch flexible Einsatzzeitpunkte und hohe Flächenleistung zu optimieren. Diesem Hauptziel dienen die folgenden Teilziele: - Analyse der auf Untersuchungsflächen vorkommenden Phytoplasma-Pathosysteme und genetische Charakterisierung der in Reben, wilden Wirtspflanzen und Vektoren vorkommenden Phytoplasmen - Erstellung von Risikokarten als Monitoringtool auf der Basis von Geodaten und maschinellem Lernen - Optimierte Auswahl spektraler Signaturen für Phytoplasmosen und Entwicklung eines multispektralen Bildverarbeitungssystems - Entwicklung geeigneter Sensorsysteme zur Detektion kranker Reben vom Boden und aus der Luft - Konzeptionierung der drohnengestützten Erfassung für ein praxistaugliches System.

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