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Auflistung nach Autor:in "Machl, Thomas"

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  • Konferenzbeitrag
    Landmodell: Ein semantisches 3D + t Datenmodell als Integrationsplattform zur Analyse der Agrarlandschaft und ihrer raumzeitlichen Veränderungsprozesse
    (Informatik in der Land-, Forst- und Ernährungswirtschaft 2015, 2015) Machl, Thomas; Donaubauer, Andreas; Kolbe, Thomas H.
    Der landwirtschaftliche Strukturwandel und nicht zuletzt auch die Ausweitung des Anbaus nachwachsender Rohstoffe für die energetische Nutzung haben in den vergangenen Jahrzehnten zu einer deutlichen Veränderung der Agrarlandschaft beigetragen und diese nachhaltig geprägt. Vor diesem Hintergrund beschäftigt sich die Forschungslinie '3D + t Landmodellierung' am Lehrstuhl für Geoinformatik der TU München mit der Entwicklung eines umfassenden und zu- nächst anwendungsneutralen Informationsmodells zur Abbildung der Agrarlandschaft als komplexes System interagierender und sich verändernder Elemente. Ne- ben grundlegenden Objekten der Agrarlandschaft und deren Eigenschaften beschreibt das semantische Datenmodell auch Konzepte zur vollständigen Abbildung raum-zeitlicher Aspekte. Durch Kopplung des semantischen Datenmodells mit komplexen Analysemethoden dient das Datenmodell als interdisziplinäre Integrationsplattform zur umfassenden und tiefgreifenden Analyse der Agrarlandschaft.
  • Konferenzbeitrag
    Smart Rural Areas Data Infrastructure (SRADI) – an information logistics framework for digital agriculture based on open standards
    (41. GIL-Jahrestagung, Informations- und Kommunikationstechnologie in kritischen Zeiten, 2021) Gackstetter, David; Moshrefzadeh, Mandana; Machl, Thomas; Kolbe, Thomas H.
    Agricultural research is embedded in a complex system of dynamically changing and interacting elements and subsystems. This includes stakeholders and data from various disciplines and institutions, and consequently a highly distributed nature of data resources. To solve the challenges coming along within this ecosystem, we introduce an interdisciplinary cooperation and information logistics framework named ”Smart Rural Area Data Infrastructure” (SRADI) for research topics in agricultural sciences. This framework interconnects resources between different stakeholders and platforms, while supplying a basis for integrating both pre-existing, historical and real-time information for physical things. By this, SRADI provides both a quantitative and qualitative enhancement of data foundations for agricultural research.