Auf landwirtschaftlichen Betrieben werden zunehmend automatisierte Systeme eingesetzt. Das Problem der automatischen Gesundheitsüberwachung der Milchkühe ist dabei noch nicht vollständig gelöst. Da Mastitiden, Klauenerkrankungen und Fieber symptomatische Veränderungen der Temperatur hervorrufen, stellt die präzise Messung der Oberflächentemperatur mittels Infrarot-Thermographie einen vielversprechenden Ansatz zur Erkennung dieser dar. Im Rahmen der vorliegenden Arbeit konnten in drei Betrieben folgende Einflussfaktoren auf die Messung der Oberflächentemperatur identifiziert werden: Umgebungstemperatur, Alter, Laktationsstadium, Tageszeitpunkt der Messung. Hinsichtlich der Eutergesundheit konnte festgestellt werden, dass es keine korrelativen Zusammenhänge zwischen Oberflächentemperatur der Euterviertel und viertelspezifischer elektrischer Leitfähigkeit im Vorgemelk sowie zwischen Oberflächentemperatur und somatischer Zellzahl gibt. Es konnten signifikante Unterschiede zwischen Eutervierteln mit normaler Sekretion und unspezifischer Mastitis nachgewiesen werden. Tiere mit Eutererkrankungen können mit einer Sensitivität von 30 bis 60% bei Spezifität von 40 bis 70% detektiert werden. Bei den Klauenerkrankungen wurden signifikante Unterschiede zwischen Klauen ohne Befund und Klauen mit Rusterholzschem Sohlengeschwür sowie zwischen Klauen ohne Befund und Klauen mit Mortellaro festgestellt werden. Die Identifikation von klauenkranken Tiere kann mit einer Sensitivität von fast 50% bei einer Spezifität von 70% erfolgen. Zwischen der Rektaltemperatur und der Oberflächentemperatur an der Schenkelfläche konnte kein korrelativer Zusammenhang gefunden werden. Dennoch sind Tiere mit Fieber mit einer Sensitivität 40 bis 50% bei einer Spezifität von 50% identifizierbar. Durch die IR-Thermographie ist Erkennung von euter- und klauenkranken Tieren sowie von Tieren mit Fieber möglich. / More and more automatic systems are used on the farms. Until now there is no solution for automatic health monitoring of dairy cows. Mastitis, claw diseases and fever cause symptomatic changes in temperature. Therefore they should be detected by precise temperature measurement with the help of infrared -thermography. For this thesis measurements on three different farms were realized. As influencing factors on the measurement of surface temperature the ambient temperature, the age and stage of lactation of cows and the daytime of measurement were identified. There was no correlation between udder surface temperature and quarter specific electrical conductivity found. Furthermore there was no correlation between udder surface temperature and somatic cell count. But udder quarters with specific mastitis showed significantly different surface temperature then udder quarters with normal secretion. Cows with udder diseases could be detected by ir-thermography with sensitivity of 30 to 60% and specificity of 40 to 70%. Claws with sole ulcers showed significantly higher surface temperature than claws without any disease. Also claws with digital dermatitis or claws with several diseases also showed significantly higher surface temperatures than claws without disease. The identification of cows with claw diseases was possible with sensitivity of 50% and specificity of 70%. There was no correlation between rectal temperature and surface temperature on the lower leg found. But animals with fever could be identified by ir-thermography with sensitivity of 40 to 50% and specificity of 50%. By ir-thermography the detection of cows with udder or claw diseases as well the identification of cows with fever is possible.

Fusarium-Infektionen sind ein ernstes Problem im Weizenanbau, da die ausgeschiedenen Mykotoxine gesundheitsschädlich sind. Die Krankheitssymptome sind durch bildanalytische Methoden im Vorfeld der Ernte detektierbar, so dass befallene Partien getrennt geerntet werden könnten. Künstlich mit Fusarium culmorum infizierte Weizenpflanzen wurden mittels Chlorophyllfluoreszenz- und hyperspektraler Bildanalyse in Zeitreihenversuchen analysiert. Bei den Chlorophyllfluoreszenz-Bildanalysen wurde die photosynthetische Effizienz (Fv/Fm) und deren räumliche Ungleichverteilung genutzt, um den Effekt des Krankheitsgrades auf die photosynthetische Aktivität zu ermitteln. Mit dieser Methode ist eine sehr frühzeitige Erkennung möglich, da eine Verringerung der photosynthetischen Effizienz bei den kranken Ähren zwischen dem 6. und 11. Tag nach Inokulation festgestellt wurde. Der Befallsgrad korreliert mit der photosynthetischen Effizienz. Die Berechnung des kumulativen Fv/Fm bei 0,3 führte zu einer sehr effektiven und genauen Erkennung der Partiellen Taubährigkeit ab einem Befallsgrad von mindestens 5% und einer Differenzierungsgenauigkeit von 10%. Die Chlorophyllfluoreszenz-Bildanalyse war unter Freilandbedingungen bei Einhaltung der Rahmenbedingungen zur Fusarium-Erkennung ebenfalls möglich, wenn auch mit schlechteren Erkennungsraten. Die Aufnahmen im Labor mit einem hyperspektralen Bildanalysesystem im Spektralbereich von 400-1000 nm zeigten Unterschiede in distinkten Wellenlängenbereichen und lassen die Erkennung kranker Ähren in einem Zeitfenster von BBCH 71 bis BBCH 85 zu. Die bildanalytische Klassifizierung mittels des „Spectral Angle Mapper“ liefert gute Ergebnisse, ist aber sehr zeitaufwändig. Alternativ dazu nutzt der neu erstellte head blight-Index (HBI) die spektralen Unterschiede im Bereich 665-675 nm und 550-560 nm und kann eine feldtaugliche Klassifizierungsmöglichkeit zur Erkennung von Partieller Taubährigkeit sein. / Fusarium infections are serious problems in wheat production. Mycotoxins, synthesised by the fungi, are toxic and harmful in both human and animal nutrition. The symptoms of this so-called head blight disease caused by Fusarium spp. are recognizable by various image analysis methods prior to harvest. Using this information, farmer could differently utilize affected cereals, if necessary. Healthy and artificially Fusarium culmorum-infected wheat plants were analyzed with a chlorophyll fluorescence and hyper-spectral imaging system in time series. With chlorophyll fluorescence imaging (CFA), the potential maximum photochemical efficiency (Fv/Fm) and its spatially variable distribution was analyzed to determine the interactions between the degree of disease and the photosynthetic activity. By means of this method, early recognition was reliably achieved by a decreased photochemical efficiency in diseased ears between 6th and 11th day after inoculation. The degree of disease correlated with photochemical efficiency. At a degree of Fusarium infection of 5% and higher, calculation of the cumulative Fv/Fm at 0.3 enabled a very effective and precise determination of Fusarium head blight with a differentiation accuracy of at least 10%. Though less effective, CFA successfully detected head blight under outdoor conditions, if some boundary conditions (e.g. no direct solar irradiation) were observed. In the laboratory, a hyperspectral imaging system (wave length range 400 to 1000 nm) indicated specific spectral differences between affected and unaffected wheat ears. These differences allowed head blight recognition during BBCH 71 to BBCH 85. Imaging classification with the “Spectral Angle Mapper” method achieved good results; it is, however, very time-consuming. Alternatively, the newly derived head blight index (HBI), using spectral differences in the wave length ranges of 665 to 675 nm and 550 to 560 nm, can be a suitable outdoor classification method to evaluate head blight.

In Anbetracht des Kompromisses zwischen der Erzielung des höchsten Gewinns und der geringsten Umweltbelastung ist ein tiefes Verständnis der ökonomischen Folgen der Stickstoff (N) Düngung erforderlich. Die vorliegende Doktorarbeit liefert umfassende Einblicke in (i) die Auswirkungen des standortspezifischen N-Managements (SSNM) auf die Rentabilität und Risikominderung, (ii) die Auswirkungen von Unsicherheiten und Risikoeinflüssen auf optimale N-Düngergaben und (iii) das Potenzial und die Kosten der Vermeidung von Treibhausgas (THG) Emissionen durch N-Düngereduktion. Ein Modellierungsansatz wurde entwickelt, um die Wirkung von Ertrag und Proteingehalt, Wirtschafts- und Risikoauswirkungen sowie THG-Emissionen auf die N-Düngung zu simulieren. Die Ergebnisse der Arbeit zeigen, dass SSNM die Wirtschaftlichkeit verbessert, indem es eine höhere Weizenqualität und damit Preisprämien erzielt. SSNM reduziert das Risiko, die Backqualität nicht zu erreichen, und es gibt keine wesentlichen Nachteile beim Verlustrisikomanagement im Vergleich zum einheitlichen Management. Preisprämien für eine höhere Weizenqualität bieten Anreize für höhere N-Düngergaben. Prämien verflachen die Gewinnfunktion weiter, was unzureichende Argumente für eine Absenkung des N-Inputs aus der Wirtschaftlichkeitssicht liefert, selbst bei einer hohen Risikoaversion der Landwirte. Eine moderate Reduzierung der mineralischen N-Düngung kann die THG-Emissionen bei moderaten Opportunitätskosten mindern. Die THG-Vermeidung durch N-Düngereduktion in einer bestimmten Region kann unter Berücksichtigung kultur- und ertragszonenspezifischer Ertragswirkungen optimiert werden. Insgesamt liefert diese Arbeit wichtige Erkenntnisse über die Chancen und Nachteile der Anpassung der N-Düngergaben. Darüber hinaus leistet sie einen direkten Beitrag zur Identifizierung von kosten- und risikoeffizienten N-Managementoptionen und bildet die Grundlage für effektive politische Ansätze zur THG-Vermeidung durch selektive N-Düngereduktion. / Considering the tradeoff between achieving the highest profit and causing the lowest environmental impact, there is a need for a profound understanding of the economic consequences of nitrogen (N) fertilizer application. The present doctoral research provides comprehensive insights into (i) effects of site-specific N management (SSNM) on profitability and risk mitigation; (ii) impacts of uncertainties and risk implications on optimal N fertilizer rates; and (iii) potential and costs of mitigating greenhouse gas (GHG) emissions by N fertilizer reduction. A modelling approach was developed to simulate the response of yield, protein, economic and risk implications, and GHG emissions to N fertilizer application. Findings of the thesis show that SSNM improves profitability by achieving higher grain quality, thus, price premiums. SSNM reduces the risk of not reaching the baking grain quality and poses no considerable disadvantage on downside risk management compared to uniform management. Price premiums for higher wheat quality provide incentives for higher N input rates. Premiums further flatten the profit function, giving insufficient arguments for lowering N input from a farm profitability perspective, even in presence of high risk aversion of farmers. Moderate reduction of mineral N fertilizer can mitigate GHG emissions at moderate opportunity costs. GHG mitigation by N fertilizer reduction in a given region can be optimized considering crop and yield-zone-specific yield responses. Overall, this thesis provides important insights on chances and drawbacks of adjusting N fertilizer rates. Moreover, it makes a direct contribution in identifying cost- and risk-efficient N management options and provides a basis for effective policy approaches to reduce GHG emissions by selective N fertilizer reduction.