Jana Käthner

• Precision horticulture encompasses site- or tree-specific management in fruit plantations. Of decisive importance is spatially resolved data (this means data from each tree) from the production site, since it may enable customized and, therefore, resource-efficient production measures. The present thesis involves an examination of the apparent electrical conductivity of the soil (ECa), the plant water status spatially measured by means of the crop water stress index (CWSI), and the fruit quality (e.g. fruit size) for Prunus domestica L. (plums) and Citrus x aurantium, Syn. Citrus paradisi (grapefruit). The goals of the present work were i) characterization of the 3D distribution of the apparent electrical conductivity of the soil and variability of the plant’s water status; ii) investigation of the interaction between ECa, CWSI, and fruit quality; and iii) an approach for delineating management zones with respect to managing trees individually. To that end, the main investigations took place in the plum orchard. This plantation gotPrecision horticulture encompasses site- or tree-specific management in fruit plantations. Of decisive importance is spatially resolved data (this means data from each tree) from the production site, since it may enable customized and, therefore, resource-efficient production measures. The present thesis involves an examination of the apparent electrical conductivity of the soil (ECa), the plant water status spatially measured by means of the crop water stress index (CWSI), and the fruit quality (e.g. fruit size) for Prunus domestica L. (plums) and Citrus x aurantium, Syn. Citrus paradisi (grapefruit). The goals of the present work were i) characterization of the 3D distribution of the apparent electrical conductivity of the soil and variability of the plant’s water status; ii) investigation of the interaction between ECa, CWSI, and fruit quality; and iii) an approach for delineating management zones with respect to managing trees individually. To that end, the main investigations took place in the plum orchard. This plantation got a slope of 3° grade on Pleistocene and post-Pleistocene substrates in a semi-humid climate (Potsdam, Germany) and encloses an area of 0.37 ha with 156 trees of the cultivar ˈTophit Plusˈ on a Wavit rootstock. The plantation was laid in 2009 with annual and biannual trees spaced 4 m distance along the irrigation system and 5 m between the rows. The trees were watered three times a week with a drip irrigation system positioned 50 cm above ground level providing 1.6 l per tree per event. With the help of geoelectric measurements, the apparent electrical conductivity of the upper soil (0.25 m) was measured for each tree with an electrode spacing of 0.5 m (4-point light hp). In this manner, the plantation was spatially charted with respect to the soil’s ECa. Additionally, tomography measurements were performed for 3D mapping of the soil ECa and spot checks of drilled cores with a profile of up to 1 m. The vegetative, generative, and fruit quality data were collected for each tree. The instantaneous plant water status was comprehensively determined in spot checks with the established Scholander method for water potential analysis (Scholander pressure bomb) as well as thermal imaging. An infrared camera was used for the thermal imaging (ThermaCam SC 500), mounted on a tractor 3.3 m above ground level. The thermal images (320 x 240 px) of the canopy surface were taken with an aperture of 45° and a geometric resolution of 8.54 x 6.41 mm. With the aid of the canopy temperature readings from the thermal images, cross-checked with manual temperature measurements of a dry and a wet reference leaf, the crop water stress index (CWSI) was calculated. Adjustments in CWSI for measurements in a semi-humid climate were developed, whereas the collection of reference temperatures was automatically collected from thermal images. The bonitur data were transformed with the help of a variance stabilization process into a normal distribution. The statistical analyses as well as the automatic evaluation routine were performed with several scripts in MATLAB® (R2010b and R2016a) and a free program (spatialtoolbox). The hot spot analysis served to check whether an observed pattern is statistically significant. The method was evaluated with an established k-mean analysis. To test the hot-spot analysis by comparison, data from a grapefruit plantation (Adana, Turkey) was collected, including soil ECa, trunk circumference, and yield data. The plantation had 179 trees on a soil of type Xerofkuvent with clay and clay-loamy texture. The examination of the interaction between the critical values from the soil and plant water status information and the vegetative and generative plant growth variables was performed with the application from ANOVA. The study indicates that the variability of the soil and plant information in fruit production is high, even considering small orchards. It was further indicated that the spatial patterns found in the soil ECa stayed constant through the years (r = 0.88 in 2011-2012 and r = 0.71 in 2012-2013). It was also demonstrated that CWSI determination may also be possible in semi-humid climate. A correlation (r = - 0.65, p < 0.0001) with the established method of leaf water potential analysis was found. The interaction between the ECa from various depths and the plant variables produced a highly significant connection with the topsoil in which the irrigation system was to be found. A correlation between yield and ECatopsoil of r = 0.52 was determined. By using the hot-spot analysis, extreme values in the spatial data could be determined. These extremes served to divide the zones (cold-spot, random, hot-spot). The random zone showed the highest correlation to the plant variables. In summary it may be said that the cumulative water use efficiency (WUEc) was enhanced with high crop load. While the CWSI had no effect on fruit quality, the interaction of CWSI and WUEc even outweighed the impact of soil ECa on fruit quality in the production system with irrigation. In the plum orchard, irrigation was relevant for obtaining high quality produce even in the semi-humid climate.…
• Precision horticulture beschreibt ein neues Bewirtschaftungskonzept im Gartenbau, bei dem teilflächenspezifisch oder an den Einzelbaum angepasste Maßnahmen eine ressourcenschonende, intensitve Produktion ermöglichen. Die Datengrundlage wird aus räumlich aufgelösten Messungen aus der Produktionsanlage gewonnen, wobei sowohl kurzfristige Faktoren wie der effektive Pflanzenwasserzustand als auch langfristige Faktoren wie die Bodenvariabilität zur Informationsgewinnung genutzt werden können. Die vorliegende Arbeit umfasst eine Untersuchung der scheinbaren elektrischen Leitfähigkeit des Bodens (ECa), des Pflanzenwasserzustandes und der Fruchtqualität (zum Beispiel: Fruchtgröße) bei Prunus domestica L. (Pflaume) und Citrus x aurantium, Syn. Citrus paradisi (Grapefruit). Zielsetzungen der vorliegenden Arbeit waren (i) die Charakterisierung der 3D-Verteilung der scheinbaren elektrischen Leitfähigkeit des Bodens und Variabilität des Pflanzenwasserzustandes; (ii) die Untersuchung der Interaktion zwischen ECa, kumulativer WassernutzungseffizienzPrecision horticulture beschreibt ein neues Bewirtschaftungskonzept im Gartenbau, bei dem teilflächenspezifisch oder an den Einzelbaum angepasste Maßnahmen eine ressourcenschonende, intensitve Produktion ermöglichen. Die Datengrundlage wird aus räumlich aufgelösten Messungen aus der Produktionsanlage gewonnen, wobei sowohl kurzfristige Faktoren wie der effektive Pflanzenwasserzustand als auch langfristige Faktoren wie die Bodenvariabilität zur Informationsgewinnung genutzt werden können. Die vorliegende Arbeit umfasst eine Untersuchung der scheinbaren elektrischen Leitfähigkeit des Bodens (ECa), des Pflanzenwasserzustandes und der Fruchtqualität (zum Beispiel: Fruchtgröße) bei Prunus domestica L. (Pflaume) und Citrus x aurantium, Syn. Citrus paradisi (Grapefruit). Zielsetzungen der vorliegenden Arbeit waren (i) die Charakterisierung der 3D-Verteilung der scheinbaren elektrischen Leitfähigkeit des Bodens und Variabilität des Pflanzenwasserzustandes; (ii) die Untersuchung der Interaktion zwischen ECa, kumulativer Wassernutzungseffizienz (WUEc) und des crop water stress index (CWSI) bezogen auf die Fruchtqualität sowie (iii) eine Möglichkeit zur Einteilung von einzelnen Bäumen hinsichtlich der Bewässerung. Dazu fanden die Hauptuntersuchungen in der Pflaumenanlage statt. Diese Obstanlage befindet sich in Hanglage (3°) auf pleistozänen und postpleistozänen Substraten in semi-humiden Klima (Potsdam, Deutschland) und umfasst eine Fläche von 0,37 ha mit 156 Bäumen der Kultursorte ˈTophit Plusˈ auf der Unterlage Wavit. Die Anlage wurde 2009 mit ein und zwei-jährigen Bäumen in einem Pflanzabstand von 4 m entlang der Bewässerung und 5 m zwischen den Reihen angelegt. Dreimal pro Woche wurden die Bäume mit einer 50 cm über dem Boden installierten Tröpfchenbewässerung mit 1,6 l pro Baum bewässert. Mit Hilfe geoelektrischer Messungen wurde die scheinbare elektrische Leitfähigkeit des Oberbodens (0,25 m) mit einem Elektrodenabstand von 0,5 m (4-point light hp) an jedem Baum gemessen. Dadurch wurde die Anlage hinsichtlich ECa räumlich charakterisiert. Zusätzlich erfolgten Tomographiemessungen zur 3D-Charakterisierung der ECa und punktuell die Beprobung von Bohrlochprofilen bis 1 m Tiefe. Die vegetativen, generativen und Fruchtqualitätsdaten wurden an jedem Baum erhoben. Der momentane Pflanzenwasserzustand wurde mit der etablierten Scholander-Methode zur Wasserpotentialanalyse (Scholander Bombe) punktuell und mit Thermalaufnahmen flächendeckend bestimmt. Die Thermalaufnahmen erfolgten mit einer Infrarot-Kamera (ThermaCam SC 500), die auf einem Traktor in 3,3 m Höhe über dem Boden montiert war. Die Thermalaufnahmen (320 x 240 Pixel) der Kronenoberfläche wurden mit einem Öffnungswinkel von 45° und einer geometrischen Auflösung von 6,41 mm x 8,54 mm aufgenommen. Mit Hilfe der Kronentemperatur aus den Thermalbildern und den Temperaturen eines nassen und trockenen Referenzblattes wurde der CWSI berechnet. Es wurde die Anpassung des CWSI für die Messung in semi-humidem Klima erarbeitet, wobei die Erhebung der Referenztemperaturen automatisiert aus den Thermalbildern erfolgte. Die Boniturdaten wurden mit Hilfe eines Varianz-Stabilisierungsverfahrens in eine Normalverteilung transformiert. Die statistischen Analysen sowie die automatisierte Auswertungsroutine erfolgten mit eigenen Skripten in MATLAB® (R2010b sowie R2016a) und einem freien Programm (spatialtoolbox). Die Hot-spot Analysen dienten der Prüfung, ob ein beobachtetes Muster statistisch signifikant ist. Evaluiert wurde die Methode mit der etablierten k-mean Analyse. Zum Testen der Hot-spot Analyse wurden ECa, Stammumfang und Ertrag Daten aus einer Grapefruitanlage (Adana, Türkei) mit 179 Bäumen auf einem Boden vom Typ Xerofkuvent mit toniger und tonig-lehmiger Textur herangezogen. Die Überprüfung der Interaktion zwischen den kritischen Werten aus den Boden- und Pflanzenwasserzustandsinformationen zu den vegetativen und generativen Pflanzenwachtumsvariablen erfolgte durch die Anwendung der ANOVA und die Ermittlung des Korrelationskoeffizienten. In der Arbeit konnte gezeigt werden, dass die Variabilität der Boden- und Pflanzeninformationen in Obstanlagen auch kleinräumig hoch ist. Es konnte gezeigt werden, dass die räumlich gefundenen Muster in den ECa über die Jahre zwischen 2011-2012 (r = 0.88) beziehungsweise 2012-2013 (r = 0.71) stabil geblieben sind. Zum anderen wurde gezeigt, dass eine CWSI-Bestimmung auch im semi-humiden Klima möglich ist. Es wurde ein Zusammenhang (r = - 0.65, p < 0.0001) mit der etablierten Methode der Blattwasser-potentialanalyse ermittelt. Die Interaktion zwischen der ECa aus verschiedenen Tiefen und den Pflanzenvariablen ergab einen hoch signifikanten Zusammenhang mit dem Oberboden, in dem das Bewässerungswasser zu finden war. Es wurde eine Korrelation zwischen Ertrag und ECatopsoil von r = 0.52 ermittelt. Durch die Anwendung der Hot-spot Analyse konnten Extremwerte in den räumlichen Daten ermittelt werden. Diese Extrema dienten zur Einteilung der Zonen in cold-spot, random und hot-spot. Die random Zone weist die höchsten Korrelationen zu den Pflanzenvariablen auf. Ferner konnte gezeigt werden, dass bereits im semi-humiden Klima der Pflanzenwasserstatus entscheidend zur Fruchtqualität beiträgt. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die räumliche Variabilität der Fruchtqualität durch die Interaktion von Wassernutzungseffizienz und CWSI sowie in geringerem Maße durch den ECa des Bodens. In der Pflaumenanlage im semi-humiden Klima war die Bewässerung ausschlaggebend für die Produktion von qualitativ hochwertigen Früchten.…