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Auflistung nach Autor:in "Scharr, Hanno"

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  • Konferenzbeitrag
    A distributed information system for managing phenotyping mass data
    (Massendatenmanagement in der Agrar- und Ernährungswirtschaft – Erhebung – Verarbeitung – Nutzung, 2013) Schmidt, Florian; Bruns, Benjamin; Bode, Thomas; Scharr, Hanno; Cremers, Armin B.
    On-going automation in plant phenotyping has led to an increasing amount of measurement data, which is often managed by specialized, rarely interconnected systems with custom hardand software. Experiment and analysis scenarios across different systems and the setup of new systems quickly get expensive and tedious. Therefore, we propose a distributed information system, Phenomis, for managing phenotyping experiments based on Data Spaces. Its service-oriented architecture can be adapted to a wide range of plant phenotyping experiments and appliances, helping to overcome the “phenotyping bottleneck“, the mismatch of automated phenotyping capability over analysis capacity.
  • Konferenzbeitrag
    Entwicklung einer Multi-Plattform-Benutzerschicht zur tätigkeitsbegleitenden Verwaltung von Phänotypisierungsexperimenten und Pflanzenbestandsdaten
    (Informatik in der Land-, Forst- und Ernährungswirtschaft 2015, 2015) Bruns, Benjamin; Scharr, Hanno; Schmidt, Florian
    Die Vielzahl an verfügbaren Messund Analysemethoden im Bereich der Phänotypisierung und verwandter Disziplinen der Pflanzenwissenschaften produziert einen stetig wachsenden, oft heterogenen Bestand an Experimentaldaten. Neben der Schwierigkeit eine hierfür geeignete Verwaltungsund Datenzugriffsplattform bereitzustellen, besteht auch ein zentrales Problem in der ergonomischen Abfrage und oft nur semiautomatisch möglichen Erfassung und Zuordnung solcher Daten. Hierzu schlagen wir eine Architektur einer service-orientierten Multi- Plattform-Benutzerschicht auf Basis des PhenOMIS-Frameworks vor. Dies ermöglicht eine schnelle Anbindung verschiedener (mobiler) Endgeräte zur tätigkeitsnahen Eingabe, Zuordnung und Abfrage von Experimentaldaten, ohne dabei einen signifikanten Mehraufwand durch die Verwendung unterschiedlicher Plattformen und Endgeräte zu generieren.