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Fuzzy Farmer – optimierte Stickstoffdüngung durch mehrparametrische Datenfusion und präzise Applikation in Echtzeit

Kurzanzeige
dc.contributor.authorHeiß, Andreas
dc.contributor.authorParaforos, Dimitrios S.
dc.contributor.authorSharipov, Galibjon M.
dc.contributor.authorGriepentrog, Hans W.
dc.contributor.editorGandorfer, Markus
dc.contributor.editorMeyer-Aurich, Andreas
dc.contributor.editorBernhardt, Heinz
dc.contributor.editorMaidl, Franz Xaver
dc.contributor.editorFröhlich, Georg
dc.contributor.editorFloto, Helga
dc.date.accessioned2020-03-04T13:06:21Z
dc.date.available2020-03-04T13:06:21Z
dc.date.issued2020
dc.description.abstractZunehmende Umweltbedenken zwingen die Pflanzenproduktion dazu, die Effizienz der mineralischen Stickstoff (N)-Düngung zu steigern. Ein vielversprechender Ansatz ist hierbei eine kleinräumig angepasste N-Düngung, die mehrere für das Pflanzenwachstum relevante Parameter berücksichtig. Ziel des Projektes ist es, ein auf der Fuzzy-Set-Theorie basierendes Expertensystem zu entwickeln, bei dem der Landwirt oder Pflanzenbauberater die relevanten Wirkzusammenhänge für eine konkrete Gabe definiert. Darauf basierend soll ein numerischer Algorithmus die Information aus einem Biomassesensor in Echtzeit mit weiteren kartierten Parametern verknüpfen, um die passende Dosiermenge auszugeben. Komplettiert wird der Ansatz durch die Entwicklung eines Gesamtmodells des Mineraldünger-Schleuderstreuers, das optimiert die Applikation sowohl in Querrichtung mit unterschiedlichen Dosiermengen der linken und rechten Teilbreite als auch räumlich und zeitlich dynamisch in Längsrichtung umsetzt. Erste Ergebnisse demonstrieren die grundsätzliche Funktionsfähigkeit des Fuzzy Expertensystems. Untersuchungen mit Hinzunahme von Bodeninformation zeigen die hohe Flexibilität des Konzeptes auf.de
dc.identifier.isbn978-3-88579-693-0
dc.identifier.pissn1617-5468
dc.identifier.urihttps://dl.gi.de/handle/20.500.12116/31878
dc.language.isode
dc.publisherGesellschaft für Informatik e.V.
dc.relation.ispartof40. GIL-Jahrestagung, Digitalisierung für Mensch, Umwelt und Tier
dc.relation.ispartofseriesLecture Notes in Informatics (LNI) - Proceedings, Volume P-299
dc.subjectKünstliche Intelligenz
dc.subjectFuzzy Expertensysteme
dc.subjectDatenfusion
dc.subjectteilflächenspezifische Stickstoffdüngung
dc.subjectkleinräumige Heterogenität
dc.titleFuzzy Farmer – optimierte Stickstoffdüngung durch mehrparametrische Datenfusion und präzise Applikation in Echtzeitde
dc.typeText/Conference Paper
gi.citation.endPage114
gi.citation.publisherPlaceBonn
gi.citation.startPage109
gi.conference.date17.-18. Februar 2020
gi.conference.locationWeihenstephan, Freising

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P299 - 40. GIL-Jahrestagung 2020 - Fokus: Digitalisierung für Mensch, Umwelt und Tier