P330 - 43. GIL-Jahrestagung 2023 - Fokus: Resiliente Agri-Food-Systeme
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- KonferenzbeitragRemote plant sensing and phenotyping – an e-learning tool in higher education(43. GIL-Jahrestagung, Resiliente Agri-Food-Systeme, 2023) Bethge, Hans; Mählmann, Thomas; Winkelmann, Traud; Rath, ThomasWithin the consortium “Experimentation Field Agro-Nordwest”, a practical concept for knowledge and technology transfer of digital competence in agriculture was created. For this purpose, the web-based e-learning system “SensX” was set up, consisting of videos, presentations and instructions. In addition, the classical e-learning concept was extended by data sets, student experiments and sensor data of plants acquired by a remote phenotyping robot. This resulted in a massive open online course (MOOC), which was tested with agricultural and biotechnology students in higher education at the University of Applied Sciences Osnabrück over two years. The evaluation process of “SensX” included an empirical survey, qualitative interviews of the participating students by an external institution and an evaluation of the concept by the lecturers.
- KonferenzbeitragFor5G: Systematic approach for creating digital twins of cherry orchards(43. GIL-Jahrestagung, Resiliente Agri-Food-Systeme, 2023) Meyer, Lukas; Gilson, Andreas; Uhrmann, Franz; Weule, Mareike; Keil, Fabian; Haunschild, Bernhard; Oschek, Joachim; Steglich, Marco; Hansen, Jonathan; Stamminger, Marc; Scholz, OliverWe present a systematic approach for creating digital twins of cherry trees in orchards as part of the project “For5G: Digital Twin”. We aim to develop a basic concept for 5G applications in orchards using a mobile campus network. Digital twins monitor the status of individual trees in every aspect and are a crucial step for the digitalization of processes in horticulture. Our framework incorporates a transformation of photometric data to a 3D reconstruction, which is subsequently segmented and modeled using learning-based approaches. Collecting objective phenotypic features from individual trees over time and storing them in a knowledge graph offers a convenient foundation for gaining new insights. Our approach shows promising results at this point for creating a detailed digital twin of a cherry tree and ultimately the entire orchard.
- KonferenzbeitragModellierung des organischen Kohlenstoffs in Ackerböden(43. GIL-Jahrestagung, Resiliente Agri-Food-Systeme, 2023) Post, Sandra; Schröter, Ingmar; Bönecke, Eric; Vogel, Sebastian; Kramer, EckartFür die lückenlose Abschätzung des Gehalts organischen Kohlenstoffs in Ackerböden wurde die Eignung von kostenfrei erhältlichen Fernerkundungsdaten mit sehr kostenaufwändigen Naherkundungsdaten verglichen. Gleichzeitig wurden die Auswirkungen einer Fusion dieser Daten auf die Modellierungsergebnisse analysiert. Die auf Schlagebene durchgeführte Studie erfolgte auf sechs Schlägen im Bundesland Brandenburg. Hierfür wurden die in die Modellierungen eingegan-genen Datenkombinationen in fünf Szenarien gegliedert: ausschließlich Sentinel 2-Daten (1), Sentinel 2-Daten sowie Daten des Digitalen Geländemodells (2), optische Naherkundungsdaten (3), optische, geoelektrische, radiometrische und elektrochemische Naherkundungsdaten (4) sowie eine Fusion aller Sensordaten (5). Die Kalibrierung der Modelle erfolgte unter Verwendung von vier Berechnungsmethoden: univariate lineare Regression, multiple lineare Regression, partial least squares regression sowie random forest. Die Modellgüten von Szenario (3) weisen signifikant geringe Werte auf, wobei die Ergebnisse der übrigen Szenarien statistisch miteinander vergleichbar sind. Auch der Vergleich der unterschiedlichen Algorithmen zeigt keine signifikanten Unterschiede zwischen den Ergebnissen.
- KonferenzbeitragKooperative Agrarprozesse resilient gestalten und dynamisch optimieren(43. GIL-Jahrestagung, Resiliente Agri-Food-Systeme, 2023) Nordemann, Frank; Tönjes, Ralf; Tapken, Heiko; Hesse, LukasDie Digitalisierung von Arbeitsabläufen in der Landtechnik schreitet kontinuierlich voran. Arbeitsaufträge und Prozessdaten werden zunehmend digital ausgetauscht, verarbeitet und analysiert. Als Herausforderung hat sich jedoch die resiliente Gestaltung und Ausführung von kooperativen Agrarprozessen herausgestellt. Auf ländlichen Flächen können die Kommunikationsmöglichkeiten zwischen kooperativen Akteuren beschränkt sein, wodurch Prozessabläufe behindert werden oder fehlschlagen können. Auch Maschinenausfälle führen häufig zu Fehlern und Abbrüchen in den digitalisierten Prozessen. Am Beispiel einer kooperativen Flüssigmistdüngung aus dem OPeRAtePlus-Forschungsprojekt veranschaulicht dieser Beitrag, wie kooperative Agrarprozesse resilient gestaltet und zugleich hinsichtlich weiterer Kriterien (z. B. Genauigkeit/Kosten/Zeit der Prozessausführung) dynamisch optimiert werden können. Hierzu wird die Prozessbeschreibungssprache Business Process Model and Notation (BPMN) erweitert, um die Resilienz in unzuverlässigen Kommunikationsumgebungen zu verbessern. Die verbesserte Zuverlässigkeit wird durch Simulationen und Einsatz im Feld nachgewiesen.
- KonferenzbeitragAnalyse ausgewählter digitaler Lösungen zur N-Düngung(43. GIL-Jahrestagung, Resiliente Agri-Food-Systeme, 2023) Vinzent, Beat; Maidl, Franz-Xaver; Gandorfer, MarkusAuf Basis dreijähriger Feldversuchsdaten wurden in Parzellenversuchen an einem niederbayerischen Hochertragsstandort verschiedene digitale Düngesysteme analysiert. Die Variation der einzelnen N-Düngegaben der getesteten Systeme war insgesamt nicht sehr ausgeprägt. In der Gesamtschau konnten durch die zusätzlichen Informationen zur N-Bemessung mit den digitalen Düngesystemen keine signifikant höheren N-kostenfreien Leistungen im Vergleich zu Referenzsystemen erzielt werden. Hinsichtlich der Kosten aber auch Serviceaspekte unterschieden sich die Lösungen deutlicher voneinander.
- KonferenzbeitragInstance-level augmentation for synthetic agricultural data using depth maps(43. GIL-Jahrestagung, Resiliente Agri-Food-Systeme, 2023) Wübben, Henning; Butz, Raphaela; von Szadkowski, Kai; Barenkamp, MarcoImage augmentation is a key component in computer vision pipelines. Its techniques utilize different levels of data annotation. A lack of methods can be observed when it comes to data that supplies depth maps, in particular synthetic data. We propose a novel augmentation method named DepthAug that utilizes depth annotations in image data and examine its performance in the context of object detection tasks. Results show a boost in MAP score performance compared to previous related methods.
- KonferenzbeitragConceptualizing a holistic smart dairy farming system(43. GIL-Jahrestagung, Resiliente Agri-Food-Systeme, 2023) Gravemeier, Laura Sophie; Dittmer, Anke; Jakob, Martina; Kümper, Daniel; Thomas, OliverWith the increasing use of sensor technology and the resulting diverse data streams in dairy farming, the potential for the use of AI rises. Beyond the AI-based solution of individual problems, a holistic approach to smart dairy farming is necessary. In this contribution, we identify and analyse a set of diverse use cases for smart dairy farming: lying behaviour analysis, heat stress monitoring, work diary, barn and herd monitoring, and animal health tracking. These focus both on animal health and welfare as well as assistance for farmers. Based on the requirements of these use cases, we design a holistic smart dairy farming system in an iterative development process.
- KonferenzbeitragNutzerzentrierte 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.
- KonferenzbeitragVerträge über smarte Landmaschinen nach der Umsetzung der Warenkauf- und der Digitale-Inhalte-Richtlinie(43. GIL-Jahrestagung, Resiliente Agri-Food-Systeme, 2023) McGuire, Mary-Rose; Schulte-Nölke, HansDieser Beitrag zeigt, wie eine Neuregelung im BGB, die eigentlich nur der Umsetzung von EU-Richtlinien zum Verbraucherrecht dient, auch für die Gestaltung der Rechtsbeziehungen zwischen Anbietern und Nutzern smarter Landmaschinen genutzt werden kann. Denn die neuen Vorschriften enthalten einzelne Normen, vor allem aber übergeordnete Rechtsgedanken, die auch auf Verträge unter Unternehmen angewendet werden können und wahrscheinlich auch werden. Sowohl die Vertragspflichten (z. B. Updates und Upgrades) als auch die Mängelrechte (z. B. Recht zur Beendigung und zum Anbieterwechsel) werden durch die Neuregelung beeinflusst. Zudem wird durch die gesetzliche Definition des Begriffs der „digitalen Güter“ und der Öffnung des Kauf- und Mietvertragsrechts erstmals ein gesetzlicher Rahmen für Softwareüberlassungsverträge vorgegeben. Die Neuregelung gibt Anlass zur Überprüfung der Vertragsgestaltung bei smarten Landmaschinen mit dem Ziel, die Vertragspflichten und die Rechte an Software zu präzisieren. Zugleich gibt die Neuregelung Orientierung für die notwendige Anpassung der von den Anbietern verwendeten Terms & Conditions an die Vorgaben des Rechts der Allgemeinen Geschäftsbedingungen (AGB).
- 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.