Auflistung nach Autor:in "Trautz, Dieter"
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- KonferenzbeitragAbleitung von homogenen Managementzonen anhand von Vegetationsindizes im Kleegras(42. GIL-Jahrestagung, Künstliche Intelligenz in der Agrar- und Ernährungswirtschaft, 2022) Reuter, Tobias; Nahrstedt, Konstantin; Jarmer, Thomas; Trautz, DieterKleegras hat eine entscheidende Bedeutung als Fruchtfolgeglied im Ökologischen Landbau und als Futter. Bedingt durch Heterogenitäten im Boden entwickelt sich der Bestand über die Vegetationsperiode hinweg ungleichmäßig, sodass sich Bereiche mit unterschiedlicher Biomasseproduktion herausbilden. Ein teilflächenspezifisches Management angepasst an diese Unterschiede kann Grundlage für effizientere Ressourcennutzung sein. Daher wurden auf einer ökologischen Kleegrasfläche drohnengestützt Bilddaten aufgenommen und Vegetationsindizes berechnet. Die Abschätzung der Biomasse mit Vegetationsindizes war zu einem früheren Aufnahmetermin ungenauer als zu einem späteren Zeitpunkt. Korrelationsmodelle zwischen den Vegetationsindizes und der Biomasse zeigten zu den beiden späteren Terminen einen höheren Zusammenhang als zum ersten Aufnahmezeitpunkt. Dabei konnten mit dem NDVI bzw. NGRDI am letzten Termin die höchsten Korrelationen mit Werten um 0,5 erzielt werden. Basierend auf den Indizes wurde die Fläche in drei Zonen eingeteilt. Die Zonierung variierte je nach Termin und Index. Dennoch war es möglich, einen Bereich mit hoher Biomasseproduktion zu identifizieren. Die Einteilung in Managementzonen konnte demnach erfolgreich durchgeführt werden, besonders geeignet waren NDVI, NGDRI und RGBVI.
- KonferenzbeitragAuf dem Weg zu einem Entscheidungsunterstützungs-system zur Pflege und Ernte von Grünlandflächen(42. GIL-Jahrestagung, Künstliche Intelligenz in der Agrar- und Ernährungswirtschaft, 2022) Tieben, Christoph; Reuter, Tobias; Nahrstedt, Konstantin; Kraatz, Franz; Lingemann, Kai; Trautz, Dieter; Jarme, Thomas; Hertzberg, JoachimZur Bewirtschaftung von Grünlandflächen müssen eine Vielzahl an Parametern und Regularien berücksichtigt werden, um Entscheidungen für geeignete Pflegemaßnahmen oder Erntetermine zu treffen. Um diese Entscheidungsfindung zu unterstützen, schlagen wir ein regelbasiertes Inferenzsystem vor. Dieses bildet automatisch Schlussfolgerungen auf Basis von modelliertem Expertenwissen und rechtlichen Regeln sowie Daten aus Bonituren, drohnengestützten Bildaufnahmen und externen Quellen, wie Wetterprognosen, ab. Die geschlussfolgerten Empfehlungen umfassen Maßnahmen wie Düngung und Erntetermin, abhängig vom Nutzungsziel, betrieblichen Gegebenheiten und weiteren Parametern. Das so entstandene Entscheidungsunterstützungssystem wurde exemplarisch mit Handlungsempfehlungen von Experten unter realen Bedingungen getestet.
- Konferenzbeitrag„CognitiveWeeding“: Entwicklung von Entscheidungsregeln für ein kontextbezogenes KI-Expertensystem auf Einzelpflanzenbasis – pflanzenbauliche Aspekte(43. GIL-Jahrestagung, Resiliente Agri-Food-Systeme, 2023) Hagemann, David; Zurheide, Tim; Trautz, DieterBeikräuter stehen in Konkurrenz zur Ertragsbildung der Kulturpflanze. Die Konkurrenzkraft einzelner Arten und das heterogene Auftreten ermöglichen das gezielte Regulieren einzelner Teilflächen. Kriterien zur Ableitung der kontextbezogenen Regulierungswürdigkeit werden aus Feldversuchen und Literaturrecherchen abgeleitet. Als Basis dient ein Schadschwellenkonzept, welches anhand der Häufigkeit ein akzeptables Maß an Beikrautbesatz bemisst. Aufbauend darauf sollen die Parameter Lichtkonkurrenz, Standraum, Biodiversität, Erosion, Wirteignung für Schaderreger und Samenpotential einbezogen werden. Ziel ist es, für jede Einzelpflanze im Expertensystem eine Regulierungsentscheidung abzuleiten, die es ermöglicht, nur wirklich schädliche Pflanzen der Ackerbegleitflora zu regulieren und damit eine höhere Biodiversität auf der Ackerfläche zu erhalten.
- KonferenzbeitragA coupled multitemporal UAV-based LiDAR and multispectral data approach to model dry biomass of maize(43. GIL-Jahrestagung, Resiliente Agri-Food-Systeme, 2023) Rettig, Robert; Storch, Marcel; Wittstruck, Lucas; Ansah, Christabel; Bald, Richard Janis; Richard, David; Trautz, Dieter; Jarmer, ThomasThe presented approach attempts to highlight the capabilities of a data fusion approach that combines UAV LiDAR (RIEGL – miniVUX-1UAV) and multispectral data (Micasense – Altum) to assess the dry above ground biomass (AGB) for maize. The combined acquisition of both LiDAR and multispectral data not only supports estimates of AGB when fusing them, but also helps to evaluate phenological stage-specific modelling differences on the individual sensor data. A multiple linear regression was applied on the multisensorial UAV data from two appointments in 2021. The resulting R² of 0.87 and RMSE of 14.35 g/plant for AGB was then transferred to AGB in dt/ha.
- KonferenzbeitragDatenhaltung für den Einsatz von Precision Farming(Agrarinformatik im Spannungsfeld zwischen Regionalisierung und globalen Wertschöpfungsketten – Referate der 27. GIL Jahrestagung, 2007) Biermann, Jürgen; Gervens, Theodor; Kielhorn, Arnd; Rahn, Ole; Trautz, DieterIm vorliegenden Beitrag werden Struktur und inhaltliche Überblicke zu Inhalten der Precision Farming Datenbank PIROL vorgestellt. Die Datenbank gestattet flexible Eingaben zur landwirtschaftlichen Bearbeitung von Flächen bzw. Teilflächen unter gleichzeitiger Berücksichtigung von Bodendaten und landschaftlichen Strukturelementen. Wesentlich ist die Angabe des geometrischen Ortes wie z.B. Punkt, Punktmenge oder Polygon, dem ein oder mehrere Attribute zugeordnet werden. Die räumliche Datenbank bildet die Basis für Anwendungsfälle wie Erstellung von Applikationskarten, umweltgerechte Landbewirtschaftung (gute fachliche Praxis), vielfältige statistische und wissensbasierte Auswertungen usw.
- KonferenzbeitragErfassung von Bestandsheterogenität im Kleegras mithilfe von drohnengestützten RGB- und Multispektraldaten(41. GIL-Jahrestagung, Informations- und Kommunikationstechnologie in kritischen Zeiten, 2021) Reuter, Tobias; Nahrstedt, Konstantin; Wittstruck, Lucas; Jarmer, Thomas; Kühling, Insa; Trautz, DieterKlee-Gras-Bestände haben eine große Bedeutung als Futterpflanzen sowie als Stickstoffquelle. Die Bestandszusammensetzung aus Klee und Gras verändert sich je nach Bodenbedingung (Stickstoffversorgung, Wasserhaltekapazität, Boden-pH etc.) und Bewirtschaftungsform mit der Zeit. UAV-gestützte Bilddaten sind eine effektive Möglichkeit, um Heterogenität im Pflanzenbestand zu erkennen. Diese können die Grundlage für ein teilflächenspezifisches Management bilden. Zu diesem Zweck wurden auf einer ökologisch bewirtschafteten Kleegrasfläche in Belm bei Osna-brück, die sich in eine gedüngte und ungedüngte Teilfläche aufteilt, zu mehreren Terminen im Frühjahr und Sommer drohnengestützte RGB- und Multispektralbilder aufgenommen. Räumliche und temporale Heterogenitäten, welche vermutlich auf Bodenunterschiede zurückzuführen sind, konnten mithilfe von Vegetationsindizes aus den Bilddaten des Kleegrasbestandes ermitteln werden. Aufgrund der Trockenheit im Frühsommer 2020 wurde im Laufe des Untersuchungszeitraums ein Anstieg des Kleeanteils festgestellt. Ein Unterschied zwischen der gedüngten und ungedüngten Variante war nicht an allen Terminen nachweisbar.
- KonferenzbeitragEvaluation of a decision support system for the recommendation of pasture harvest date and form(43. GIL-Jahrestagung, Resiliente Agri-Food-Systeme, 2023) Reuter, Tobias; Saborío Morales, Juan Carlos; Tieben, Christoph; Nahrstedt, Konstantin; Kraatz, Franz; Meemken, Hendrik; Hünker, Gerrit; Lingemann, Kai; Broll, Gabriele; Jarmer, Thomas; Hertzberg, Joachim; Trautz, DieterThe task of generating automatic recommendations of pasture harvest date and form was previously addressed through a knowledge-based decision support system (DSS). The system follows expert rules and exploits data such as the weather history and forecast, the growth stage of grass and legumes, plant height and crude fibre content. In this paper, we present the results of our evaluation of this DSS on 26 fields in West and Northwest Germany. We compared the suggestions made by the DSS with the decisions of expert farmers and obtained an accuracy of R²=0.746 and RMSE=7.83 days. The best results occurred for intensively managed fields for dairy cows, with an R² of 0.891 and RMSE of 3.20 days. We conclude our DSS and its underlying methodology have the potential to support farmers and secure high-quality fodder.
- KonferenzbeitragKartierung des Bedeckungsgrads von Cirsium arvense im Mais (Zea mays L.) mithilfe Neuronaler Netze in UAV-Daten(43. GIL-Jahrestagung, Resiliente Agri-Food-Systeme, 2023) Pöttker, Maren; Hagemann, David; Pukop, Simon; Jarmer, Thomas; Trautz, DieterDie Ackerkratzdistel (Cirsium arvense (L.) Scop.) verbreitet sich hauptsächlich über Wurzelausläufer, sodass sie gehäuft in Distelnestern auftritt. Diese können pro Jahr um bis zu 10 m im Durchmesser wachsen, sodass eine frühzeitige Erkennung neuer Nester und eine effektive Regulierung von hoher Relevanz ist. In dieser Arbeit wird C. arvense mithilfe hochaufgelöster Bilddaten aus UAV-Befliegungen, die in einem Zeitraum von vier Wochen erhoben wurden, durch ein Ensemble aus Convolutional Neural Networks (CNNs) kartiert und der Bedeckunsggrad abgeleitet. Die Ergebnisse zeigen, dass die Genauigkeit der Kartierung von Einzelpflanzen mit dem phänologischen Stadium der Pflanzen zusammenhängt, und bestätigen die Eignung von CNNs für eine artspezifische Erkennung von C. arvense.
- KonferenzbeitragKonzept zur Beikrautregulierung im ökologischen Möhrenanbau auf Grundlage bildanalytischer Farberkennung(Informatik in der Land-, Forst- und Ernährungswirtschaft 2016, 2016) Langsenkamp, Frederik; Ruckelshausen, Arno; Kohlbrecher, Maik; Jenz, Mario; Trautz, DieterBeikräuter stehen in direkter Konkurrenz zur Kulturpflanze um begrenzt verfügbare Ressourcen und stellen einen wesentlichen Faktor für Ertragsdepressionen im landwirtschaftlichen Pflanzenbau dar. Eine effiziente Regulierung des Beikrauts ist unerlässlich. Im ökologischen Möhrenanbau erfolgt die Beikrautregulierung praxisüblich mittels Traktor und Jäteflieger, unter hohem wirtschaftlichem Aufwand und mit konstanter Arbeitsgeschwindigkeit einheitlich auf der gesamten Fläche. Landwirtschaftliche Flurstücke unterliegen jedoch heterogenen Umweltbedingungen, der Aufwuchs von Beikräutern ist demnach räumlich differenziert. Eine teilflächenspezifische Beikrautregulierung erscheint ökonomisch sinnvoll. Als Lösungsansatz erarbeitet wurde ein automatisiertes kosteneffizientes System in Anlehnung an das BoniRob-App-Konzept. Im Bereich der Bilderkennung und -verarbeitung, wird die Beikrautdichte anhand grüner Farbmerkmale erfasst und visuell dargestellt. Folge dessen können Rückschlüsse auf kleinräumig wechselnde Beikrautvorkommen und der notwendigen Bearbeitungsintensität gezogen werden. Diese Informationen dienen dem Fahrer der Traktor-Jäteflieger-Kombination zur Entscheidungsfindung die Geschwindigkeit des Jätefliegers an das jeweilige Beikrautaufkommen zu adaptieren. Untersuchungen zeigen, dass ein derartig durchgeführtes Verfahren eine zeitliche Vorteilswirkung gegenüber praxisüblichen Verfahren aufweist.
- KonferenzbeitragMultilokale Modellierung der Bestandesentwicklung von Kleegrasgemengen mittels Leaf Area Index (LAI) und multispektralen Drohnendaten(43. GIL-Jahrestagung, Resiliente Agri-Food-Systeme, 2023) Nahrstedt, Konstantin; Reuter, Tobias; Vergara Hernandez, Maria; Trautz, Dieter; Jarmer, ThomasKleegrasgemenge kennzeichnen sich durch ihre ausgeprägte Heterogenität. Im Hinblick auf die Einsatzmöglichkeit als Futterpflanze sind dabei mögliche Einflüsse auf das Biomasseaufkommen zu berücksichtigen. Biomassebestimmungen sind jedoch zeit- und kostenintensiv. Mittels punktuellen Messungen des Blattflächenindex (engl. LAI) kann das Pflanzenwachstum stichprobenartig ohne größeren Aufwand bestimmt werden. Unter Einsatz von UAV-basierten Bilddaten ist folglich eine Übertragbarkeit auf den gesamten Bestand möglich. Im Zuge dessen wurden auf drei ökologisch bewirtschafteten Kleegrasflächen im Raum Osnabrück zu je zwei Terminen der LAI sowie drohnengestützte Multispektralbilder aufgenommen. Mithilfe der daraus abgeleiteten Vegetationsindizes zeichnete sich bei der Modellierung des LAI für den NDVI ein Abfall in der Modellgüte zwischen den beiden Terminen ab, während der NDRE eine verbesserte Genauigkeit aufwies. Ferner wirkten sich auch die Flächenanteile von Klee und Gras auf die Modellgüte aus.