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Auflistung nach Autor:in "Martini, Daniel"

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  • Konferenzbeitrag
    agroXML Inhaltslisten – Konzeption und Inhalte
    (Agrarinformatik im Spannungsfeld zwischen Regionalisierung und globalen Wertschöpfungsketten – Referate der 27. GIL Jahrestagung, 2007) Martini, Daniel; Frisch, Jürgen; Kunisch, Martin
    Um mißverständnisfreien Datenaustausch zwischen Maschinen zu gewährleisten, ist es nötig, Zusammenstellungen von eindeutigen Bezeichnern für bestimmte Objekte bereitzustellen. Im Rahmen der Dokumentation im Agrarbereich müssen beispielsweise Pflanzenschutzmittel oder Sorten eindeutig identifizierbar sein. agroXML stellt hierfür Inhaltslisten bereit. Diese sind als XML-Dictionaries umgesetzt. Die Inhalte selbst stammen in aller Regel aus national und international anerkannten Quellen. Ergänzt werden diese durch einen Satz von Metadaten, der jede Inhaltsliste begleitet. Ein Webservice ermöglicht es Farmmanagement-Informationssystemen, die jeweils aktuellen Inhaltslisten herunterzuladen.
  • Konferenzbeitrag
    Daten- und Systemintegration im Precision Livestock Farming mit Serviceorientierten Architekturen und Semantischen Technologien
    (Massendatenmanagement in der Agrar- und Ernährungswirtschaft – Erhebung – Verarbeitung – Nutzung, 2013) Martini, Daniel; Traunecker, Jochen; Schmitz, Mario; Gallmann, Eva
    Innerhalb der Wertschöpfungskette Ferkelerzeugung - Mast - Schlachthof existieren mehrere Informationsquellen und -senken die bislang technisch nur eingeschränkt vernetzt sind. Derzeit werden im InfrAgrar-Projekt Methoden und Ansätze entwickelt, die Verknüpfung bestehender Systeme auf Basis von semantischen Technologien und serviceorientierten Architekturen zu vereinfachen. Kern hierbei ist der „virtuelle Bauernhof“, der in Komponenten an verschiedenen Stellen verteilt lauffähig ist und Kommunikation über ontologiegesteuerte Schnittstellen realisiert.
  • Konferenzbeitrag
    Datenintegration zwischen Standards in der Landwirtschaft auf Basis semantischer Technologien
    (Qualität und Effizienz durch informationsgestützte Landwirtschaft, Fokus: Moderne Weinwirtschaft, 2011) Martini, Daniel; Schmitz, Mario; Kunisch, Martin
    Obwohl die Standardisierung von Datenformaten und Austauschmechanismen für Informationen im Agrarsektor und angrenzenden Bereichen inzwischen gute Fortschritte gemacht hat, ist nach wie vor eine mangelhafte Integration von Daten aus verschiedenen Quellen zu beobachten. Semantische Technologien können dabei helfen, diesen Missstand zu beheben indem sie Methoden bereitstellen, mit verschiedenen syntaktischen Formaten umzugehen. Der Beitrag zeigt Vorgehensweise und Methodik bei der Erstellung eines semantischen Modells auf Basis von agroXML für diesen Zweck auf.
  • Konferenzbeitrag
    Datenstandards in der Lebensmittelkette: Stand der Technik und künftige Entwicklungsrichtung im Rahmen der Future Internet-Initiative der EU
    (IT-Standards in der Agrar- und Ernährungswirtschaft – Fokus: Risiko- und Krisenmanagement, 2014) Mietzsch, Esther; Martini, Daniel
    Im Rahmen des Projektes SmartAgriFood, eines EU-Projektes im „Future Internet Public Private Partnership“-Programm, wurde eine Übersicht zu Standards für den Datenaustausch in der Landwirtschaft und der Lebensmittelkette zusammengestellt. Es wurden 35 Standards oder Gruppen von Standards hinsichtlich Anwendungsbereichen und Technologien untersucht und abschließend Empfehlungen zu Nutzung, Entwicklungs- und Abstimmungsbedarf abgeleitet.
  • Konferenzbeitrag
    Digitalisierung in der Landwirtschaft – Einsatzmöglichkeiten von digitalen Höhenmodellen zur Umsetzung von Hangauflagen im Pflanzenschutz
    (39. GIL-Jahrestagung, Digitalisierung für landwirtschaftliche Betriebe in kleinstrukturierten Regionen - ein Widerspruch in sich?, 2019) Riedel, Tanja; Peric, Zvonimir; Estel, Stephan; Federle, Christoph; Moanta, Aurelia Maria; Bartolein, Christian; Martini, Daniel; Albrecht, Katharina; Horney, Peter; Golla, Burkhard
    In der Landwirtschaft werden verschiedene Pflanzenschutzmittel im Zuge des Zulas­sungsverfahrens mit Hangauflagen belegt. Ziel ist, den durch Oberflächenabfluss und Bodenero­sion bedingten Eintrag von Pflanzenschutzmitteln in angrenzende Gewässer zu vermeiden. Bis heute existieren keine Instrumente zur zuverlässigen und objektiven Ermittlung der Hangneigung. Die Planung und Umsetzung von Pflanzenschutzmittelanwendungen liegt gemäß guter fachlicher Praxis in der Zuständigkeit des Landwirtes. Ziel des PAM3D Projektes ist der Aufbau eines Web-Dienstes, der den Landwirt in die Lage versetzt, Hangauflagen auf eine automatisierte und nach­vollziehbare Art und Weise zu erfüllen. Die Ermittlung der Hangneigung eines Schlages erfolgt dabei auf Grundlage von digitalen Höhenmodellen aus verschiedenen Quellen, wie traktorgestützte GNSS-RTK-Daten, Drohnen-Befliegungen und durch Bund und Länder bereitgestellte DGM-Daten. Die auf Pixelbasis berechnete Hangneigung ist nur bedingt zur Umsetzung von Hangaufla­gen geeignet, da diese sehr stark von der räumlichen Auflösung der Eingangsdaten beeinflusst wird. Als robuster und skalenunabhängiger hat sich ein alternativer Ansatz erwiesen, der verschie­dene DGM-Parameter kombiniert.
  • Konferenzbeitrag
    Horticulture Semantic (HortiSem)
    (43. GIL-Jahrestagung, Resiliente Agri-Food-Systeme, 2023) Jung, Jascha Daniló; Martini, Daniel
    Im Projekt HortiSem wird ein semantisches Netzwerk entwickelt, das speziell für den Bereich Landwirtschaft gedacht ist. Das Projekt hat inzwischen wichtige Fortschritte gemacht. Zum einen wurde die API „destreak“ entwickelt, die es ermöglicht, vorgefertigte Abfragen mithilfe von http-Requests auszuführen. Dadurch können einfache Abfragen leicht in Suchmasken integriert werden, ohne dass eine SPARQL-Query formuliert werden muss. Zudem wurde ein Crawler implementiert, der neue Warndienstmeldungen von hortigate.de automatisch herunterlädt, annotiert, ins RDF-Format umwandelt und abschließend auf den Triplestore hochlädt. Dies zeigt, wie der Knowledge Graph von HortiSem kontinuierlich wachsen kann und neue Informationen automatisch hinzugefügt werden können. Darüber hinaus ist es möglich, einen eigenen Triplestore aufzusetzen und ihn mit den Daten von HortiSem zu verknüpfen. Dadurch können auch Daten integriert werden, die nicht öffentlich zugänglich sein sollen.
  • Konferenzbeitrag
    Horticulture Semantic (HortiSem) – Natural Language Processing bei Entwicklung und Interaktion mit einem semantischen Netzwerk für die Landwirtschaft
    (42. GIL-Jahrestagung, Künstliche Intelligenz in der Agrar- und Ernährungswirtschaft, 2022) Jung, Jascha Daniló; He, Xia; Martini, Daniel; Golla, Burkhard
    Im Projekt HortiSem wird ein semantisches Netzwerk speziell für den Bereich der Landwirtschaft entwickelt. Ein semantisches Netzwerk ist eine Knowledge Base, in der Begriffe und ihre Bedeutung zueinander in Beziehung gesetzt werden. Dies geschieht üblicherweise über eine Triple-Beziehung, konkret über die Relation „Subjekt → Prädikat → Objekt“. Auf diese Weise können große Datenmengen miteinander verknüpft und maschinenlesbar gemacht werden. Neben vorhandenen, strukturierten Daten aus verschiedenen Datenbeständen (BVL Pflanzenschutzmittel, AGROVOC, PS Info) sollen auch neue, semistrukturierte Datensätze und Informationen aus Textkorpora eingepflegt werden. Dazu werden relevante Texte mit Hilfe von Methoden des Natural Language Processing nach bestimmten Klassen (Kulturen, Schädlinge, u.a.) durchsucht und Annotationen in den Knowledge Graphen integriert. Begriffe sollen dabei möglichst automatisch zu anderen Begriffen und bereits vorhandenen Daten in Relation gesetzt werden
  • Konferenzbeitrag
    KTBL-Planungsdaten auf dem Weg in die Zukunft - Bereitstellung über Linked Open Data
    (Informatik in der Land-, Forst- und Ernährungswirtschaft 2015, 2015) Martini, Daniel; Mietzsch, Esther; Schmitz, Mario; Herzig, Daniel; Ladwig, Günter
    Das KTBL liefert Daten für die Planung landwirtschaftlicher Produktion - in der Vergangenheit in Büchern und Tabellenwerken, seit einigen Jahren aber auch in Webanwendungen. Nun wurden Dienste implementiert, die Daten nach den Prinzipien und technischen Methoden des Semantic Web und Linked Open Data bereitstellen. Das nun aufgesetzte Produktivsystem ersetzt den im Rahmen der letzten GIL-Jahrestagung präsentierten Prototypen. Daten und Dienste beschreiben sich selbst und ein Abruf in maschinenlesbaren Formaten im Sinne von Webservices ist möglich. Der Beitrag zeigt die genutzten Komponenten und geht auf die Erfahrungen ein, die in der Umsetzung gemacht wurden.
  • Konferenzbeitrag
    Landwirtschaftliche Ertragsvorhersage im Kontext begrenzter realer Trainingsdatensätze: ein Transfer-Learning-Ansatz unter Verwendung tieferneuronalerNetze
    (INFORMATIK 2023 - Designing Futures: Zukünfte gestalten, 2023) Münzberg, Alexander; Troost, Christian; Reinosch, Nils; Martini, Daniel; Seuring, Liv; Niehus, Alexander; Srivastava, Rajiv; Streck, Thilo; Berger, Thomas; Bernardi, Ansgar
    Anhand von KI-gestützten Entscheidungshilfen in der Landwirtschaft, beispielsweise durch Anpassung von Düngeapplikationen oder des zeitlichen Feldarbeits-Managements, kann die Produktivität auf einer ökologischen und nachhaltigen Sicht gesteigert werden. Wir beschreiben eine Lösung, um mit Hilfe von neuronalen Netzen Ertrags- und Wachstumsprognosen in realen landwirtschaftlichen Daten zu erzielen. Das Problem geringer Trainingsdatenmengen wird dadurch gelöst, dass zunächst ein System anhand von Simulationsdaten antrainiert und mittels Transfer- Learning an spezifische reale Betriebsbedingungen anhand einiger weniger Realdaten angepasst wird. Die Ergebnisse der Realprognose werden anhand einer Kreuzvalidierungsstrategie evaluiert.
  • Konferenzbeitrag
    Linked Open Data im Pflanzenschutz
    (39. GIL-Jahrestagung, Digitalisierung für landwirtschaftliche Betriebe in kleinstrukturierten Regionen - ein Widerspruch in sich?, 2019) Albrecht, Katharina; Martini, Daniel; Schmitz, Mario
    Die Berücksichtigung von Abstandsauflagen ist essenziell für die richtige Anwendung von Pflanzenschutzmitteln in der guten fachlichen Praxis. Allerdings verlangt die Einhaltung dieser Auflagen ein erhöhtes Maß an Sorgfalt und eine regelmäßige Kontrolle der Auflagentexte. Um den Landwirt bei der sachgerechten Anwendung von Pflanzenschutzmitteln zu unterstützen, wurde im PAM-Projekt das Entscheidungshilfesystem für den Landwirt entwickelt. Besonders die Extraktion der Abstandsauflagen litt unter einer hohen Anzahl von Medienbrüchen, die in der vorliegenden Überarbeitung größtenteils entfernt werden konnten. Um den Abstandsservice produktiv bereitzu¬stellen, wurden standardisierte Tools und Standardvokabular verwendet. Für den bereitgestellten Abstandsservice wurde das Gesamtdatenmodell überarbeitet und der Webservice angepasst.