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Auflistung nach Autor:in "Paraforos, Dimitrios S."

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  • Konferenzbeitrag
    Fuzzy Farmer – optimierte Stickstoffdüngung durch mehrparametrische Datenfusion und präzise Applikation in Echtzeit
    (40. GIL-Jahrestagung, Digitalisierung für Mensch, Umwelt und Tier, 2020) Heiß, Andreas; Paraforos, Dimitrios S.; Sharipov, Galibjon M.; Griepentrog, Hans W.
    Zunehmende 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.
  • Konferenzbeitrag
    Nutzerzentrierte Entscheidungstools und dynamische Steuerungsalgorithmen für eine differenzierte mehrparametrische N-Düngung
    (43. GIL-Jahrestagung, Resiliente Agri-Food-Systeme, 2023) Heiß, Andreas; Paraforos, Dimitrios S.; Sharipov, Galibjon M.; Griepentrog, Hans W.
    Gängige Verfahren für die teilflächenspezifische Stickstoff (N)-Düngung berück-sichtigen oft nur den aktuellen N-Status der Pflanzen, können auf die Komplexität hinsichtlich zeitlicher und räumlicher Dynamiken nicht ausreichend eingehen und lassen zugleich das Expertenwissen von Landwirten unberücksichtigt. Gleichzeitig besteht bei der präzisen technischen Realisierung der variablen Applikation weiteres Optimierungspotenzial. Im Forschungsprojekt FuzzyFarmer wurde ein ganzheitlicher Ansatz für eine verbesserte N-Düngung entwickelt, bei der ein agronomischer Experte für jede Gabe flexibel die Wirkzusammenhänge in Abhängigkeit mehrerer räumlich variierender Parameter über ein web-basiertes Managementsystem festlegen kann. Mithilfe dynamischer Algorithmen in einer Echtzeitsteuerung wurde eine räumliche Synchronisation von Dosiermengenvorgabe und -applikation erreicht. Durch die generischen Eigenschaften ist der Ansatz mit unterschiedlichen Parametern, Datenquellen sowie Sensor- und Applikationstechnologien realisierbar. Auch eine Hybridisierung mit etablierten modellbasierten Ansätzen für künftig noch robustere Entscheidungen ist direkt möglich.