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Environmental Monitoring and Communication

Project number: 22.14.19.09.01

Environmental Monitoring and Communication

In diesem Projekt wird untersucht, wie sich die landwirtschaftlichen Praktiken und ihr Einfluss auf die Umwelt über die Zeit verändern und bietet damit eine wichtige Grundlage für die Politik und die Überprüfung der Erreichung agrarumweltpolitischer Ziele (z.B. Absenkpfade Nährstoffe). Das Agrarumweltmonitoring stellt diese zeitlichen Trends mithilfe verschiedener Agrarumweltindikatoren für Regionen sowie Betriebstypen dar. Im Rahmen eines Weiterentwicklungsprojekts wird das Agrarumweltmonitoring neu ausgerichtet, um möglichst viele bestehende Daten zu nutzen und neue Datenquellen aus Fernerkundungsprodukten und Farm-Management-Informationssystemen zu erschliessen. Zusätzlich zum Agrarumweltmonitoring wird ein Monitoring auf der Ebene von Nahrungsmitteln eingeführt.

Last Name, First Name Location
Aasen Helge Reckenholz
Baumgartner Simon Reckenholz
Blaser Silvio Reckenholz
Bretscher Daniel Reckenholz
Douziech Mélanie Reckenholz
Gilgen Anina Reckenholz
Liebisch Frank Reckenholz
Merbold Lutz Reckenholz
Schneuwly Jérôme Reckenholz
Spiess Ernst Reckenholz

Baumgartner S., Spiess E., Liebisch F., Gilgen A.
Regionale Stickstoffbilanzen: Erste Ergebnisse von MAUS (Monitoring des Agrarumweltsystems Schweiz).
Agroscope Science, 185, 2024, 1-43.

Schneuwly J., Gilgen A., Bretscher D.
Modelling greenhouse gas emissions at farm level across Switzerland.
In: General Assembly of the European Geosciences Union EGU. 18. April, Publ. EGU, Wien. 2024, 1.

Baumgartner S., Felder R., Herzog F., Jeanneret P., Séchaud R., Paunovic S., Lucatoni D., Cluset R., Mottet A., Merbold L., Gilgen A.
An improved biodiversity index for FAO's Tool for Agroecology Performance Evaluation (TAPE).
In: EGU General Assembly 2024. 18 April, Wien. 2024, 1.

Drake T., Baumgartner S., Barthel M., Bauters M., Alebadwa S., Bahizire N., Haghipour N., Eglinton T., Van Oost K., Boeckx P., Six J.
Agricultural land‐use increases carbon yields in lowland streams of the Congo basin.
Journal of Geophysical Research: Biogeosciences, 129, 2024, 1-14.

Türkoglu M. Ö., Aasen H., Schindler K., Wegner J.
Country-wide cross-year crop mapping from optical satellite image time series.
In: EGU24. 14 April, Vienna. 2024, 1.

Aasen H., Gilgen A., Stumpf F.
Radiative transfer model-based LAI retrieval from Sentinel-2 data through machine learning and phenological constraints and soil information.
In: EGU General Assembly 2024. 18. April, Vienna (AT). 2024.

Douziech M., Bystricky M., Furrer C., Gaillard G., Lansche J., Roesch A., Nemecek T.
Recommended impact assessment method within Swiss Agricultural Life Cycle Assessment (SALCA): v2.01.
Agroscope Science, 183, 2024, 1-25.

Aasen H.
10 years at the intersection of plant phenotyping and remote sensing.
In: Optimal and cost-effective UAV sensor synergies for trait-based field phenotyping and precision agriculture. 8 May, Publ. PANGEOS, Poznan (PL). 2024.

Ledain S., Stumpf F., Gilgen A., Aasen H.
Radiative transfer model-based LAI retrieval from Sentinel-2 data through machine learning, adding phenological constraints and soil information.
In: EGU General Assembly. 14 - 19 April, Vienna. 2024, 1.

Larcher D., Ledain S., Aasen H.
Comparing radiative transfer model-based LAI retrieval with in-situ observations and mechanistic modelling for grassland growth assessment.
In: EGU General Assembly. 14 - 19 April, Vienna. 2024, 1.

Beal T., Gardner C., Herrero M., Iannotti L., Merbold L., Nordhagen S., Mottet A.
Friend or foe? The Role of animal-source foods in healthy and environmentally sustainable diets.
Journal of Nutrition, 153, (2), 2023, 409-425.

Kooistra L., Aasen H., et al., Berger K.
Reviews and syntheses: Remotely sensed optical time series for monitoring vegetation productivity.
Biogeosciences Discussions, In Press, 2023, 1-67.

Graf L., Merz Q., Walter A., Aasen H.
Insights from field phenotyping improve satellite remote sensing based in-season estimation of winter wheat growth and phenology.
Remote Sensing of Environment, 299, 2023, 1-16.

Gilgen A., Felder R., Baumgartner S., Herzog F., Jeanneret P., Séchaud R., Paunovic S., Merbold L., Lucantoni D., Cluset R., Mottet A.
How to assess the agroecological status of Swiss farming systems?: Application of the Tool for Agroecology Performance Evaluation (TAPE) and further development.
Agroscope Science, 172, 2023, 1-52.

Kohler F., Baumgartner S.
Regionalisierung der N- und P-Bilanzen: Komplementäre Machbarkeitsstudien beim BFS und AGROSCOPE.
In: AgrStat Begleitgruppensitzung BFS. 30. Oktober, Neuchatel. 2023, 1-24.

Baumgartner S.
The Swiss agri-environmental data network (SAEDN).
In: Pacioli Workshop. 2 October, Ptuj. 2023, 1-16.

Drake T. W., Barthel M., Mbongo C. E., Mpambi D. M., Baumgartner S., Botefa C. I., Bauters M., Kurek M. R., Spencer R. G. M., McKenna A. M., Haghipour N., Ekamba G. L., Wabakanghanzi J. N., Eglinton T. I., Van Oost K. and others
Hydrology drives export and composition of carbon in a pristine tropical river.
Limnology and Oceanography, In Press, 2023, 1-16.

Blaser S., Gilgen A., Baumgartner S., Schneuwly J.
Ein barto-Baustein für MAUS.
In: 46. Agrarökonomie-Tagung. 21. November, Publ. Agroscope, Tänikon (CH). 2023, 1-24.

Baumgartner S., Schneuwly J.
Einführung Georeferenzierungsprojekt der ZA-AUI Parzellen.
In: Treuhändertagung. 31. Januar, Olten. 2023.

Gilgen A., Blaser S., Schneuwly J., Liebisch F., Merbold L.
The Swiss agri-environmental data network (SAEDN): Description and critical review of the dataset.
Agricultural Systems, 205, 2023, 1-9.

Merz Q., Walter A., Aasen H.
Using high-resolution drone data to assess apparent agricultural field heterogeneity at different spatial resolutions.
In: 42. GIL-Jahrestagung, Künstliche Intelligenz in der Agrar- und Ernährungswirtschaft. 22. Februar, Publ. Gesellschaft für Informatik e.V., 2022, 195-200.

Graf L., Aasen H., Perich G.
EOdal: An open-source Python package for large-scale agroecological research using Earth Observation and gridded environmental data.
Computers and Electronics in Agriculture, 203, 2022, 1-5.

Aasen H., Roth L.
Advances in high-throughput crop phenotyping using unmanned aerial vehicles (UAVs).
In: Advances in plant phenotyping for more sustainable crop production. Publ. Walter, Achim, Burleigh Dodds. 2022, 179-200.

Graf L. V., Bernardino P., Steinhauser S., Un Nisa Z., Berger K., Ganeva D., Palazón S. B., Verrelst J., Aasen H.
Impacts of radiometric uncertainty on the estimation of land surface phenology metrics.
In: ESA Living Planet Symposium. 23. Mai, Publ. European Space Agency, Bonn. 2022, 1.

Merz Q. N., Walter A., Maier R., Hörtnagl L., Buchmann N., Kirchgessner N., Aasen H.
Relationship of leaf elongation rate of young wheat leaves, gross primary productivity and environmental variables in the field with hourly and daily temporal resolution.
Agricultural and Forest Meteorology, 320, 2022, 1-10.

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