P358 - 45. GIL-Jahrestagung 2025 - Fokus: Digitale Infrastrukturen für eine nachhaltige Land-, Forst- und Ernährungswirtschaft
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- KonferenzbeitragIdentifizierung von Finanzierungs- und Trägerschaftsmodellen für das LeguDash-Dashboard durch eine LLM-gestützte Analyse qualitativer Experteninterviews(45. GIL-Jahrestagung, Digitale Infrastrukturen für eine nachhaltige Land-, Forst- und Ernährungswirtschaft, 2025) Köpp, Dennis; Bertram, Hendrik; Wernze, Lars; Zerhusen-Blecher, Petra; Schäfer, Tanja; Gültas, Mehmet; Mergenthaler, MarcusIn Nischenmärkten wie dem europäischen Leguminosenmarkt ist Markttransparenz entscheidend, um wettbewerbsfähige Bedingungen zu fördern und fundierte Vermarktungsentscheidungen zu ermöglichen. Das LeguDash-Dashboard soll diese Transparenz durch eine öffentlich zugängliche und interaktive Informationsplattform erhöhen. Um mögliche Trägerschaftsmodelle zu diskutieren, wurden Interviews mit Expert:innen durchgeführt. Die Interviews wurden durch qualitative Analysen sowohl manuell als auch mithilfe einer Large Language Model (LLM)-gestützten inhaltsanalytischen Methodik ausgewertet. Für die LLM-gestützte Analyse wurden ChatGPT und der AI Assist von MAXQDA verwendet. Eine weitere Auswertung mit dem Open Source Sprachmodell LlaMA-13b ist noch in Arbeit. Im Ergebnis der Interviews wurden verschiedene Finanzierungsmodelle vorgeschlagen, darunter öffentliche Finanzierung, Abonnement-basierte Bezahlinhalte mit einer „Paywall“ und ein Modell, bei dem Unternehmen Daten im Austausch für kostenlosen Zugang bereitstellen. Flexible, anpassbare und in bestehende Systeme integrierbare Lösungen werden gefordert. Methodisch zeigte die LLM-gestützte inhaltsanalytische Auswertung des qualitativen Datenmaterials erste nützliche Ansätze, jedoch gab es einige Unterschiede zur manuellen Analyse. Unter anderem wurden wichtige Aspekte von LLMs teilweise ausgelassen oder verkürzt, was zur Folge hatte, dass Lücken in der Auswertung auftauchten. Des Weiteren wurden einige Sätze kontextual fehlinterpretiert. Hier zeigte sich, dass die durch Fachwissen gestützte manuelle Auswertung wesentlich präziser und aussagekräftiger war, da sie eine tiefere und kontextgerechtere Interpretation der Daten ermöglichte.
- KonferenzbeitragMicrolearning als nachhaltige Lernmethode zum Erwerb digitaler Kompetenzen an den Fachschulen für Landwirtschaft(45. GIL-Jahrestagung, Digitale Infrastrukturen für eine nachhaltige Land-, Forst- und Ernährungswirtschaft, 2025) Klinger, Verena; Cankaya, Annabel; Feiler, Anne; Delfs, Hauke; Baum, Gabriel; Frank, Markus; Bauer, ChristianIn der modernen Landwirtschaft nimmt die Digitalisierung eine zunehmend zentrale Rolle ein. Um Betriebsleitende in die Lage zu versetzen, fundierte Entscheidungen auf Basis großer Datenmengen aus Maschinen, Sensoren und Satelliten oder Drohnen zu treffen, benötigen Studierende der Fachschulen für Landwirtschaft verstärkt Kompetenzen aus anderen Domänen. Allerdings werden diese in den meisten Lehrplänen bisher unzureichend berücksichtigt. Statt als Kernkompetenz der landwirtschaftlichen Fortbildung werden digitale Fähigkeiten oft nur als ergänzende Inhalte vermittelt, abhängig von der individuellen Qualifikation der Lehrkräfte. Diese Lücke hat signifikante Auswirkungen auf die Qualität der beruflichen Weiterbildung und die digitale Transformationsfähigkeit der Betriebe.
- KonferenzbeitragBereitstellung und Präsentation der Analysedaten zu Verdachtsfällen auf PSM-Vergiftung von Honigbienen in einem Multiakteur-Softwaresystem(45. GIL-Jahrestagung, Digitale Infrastrukturen für eine nachhaltige Land-, Forst- und Ernährungswirtschaft, 2025) Lazarev, Peter; Koschitzki, Thomas; App, Mario; de Kock, Arno; Greil, Henri; Pistorius, Jens; Dierks, Marvin; Möller, Markus; Golla, BurkhardIm Projekt Sen2Bee wird ein Softwaresystem zur Unterstützung der Analyse von Bienenvergiftungen entwickelt. Es integriert und visualisiert relevante Informationen wie Feldgeometrien, Kulturen, Phänologie und meteorologische Bedingungen. Die Akteure umfassen Imkernde, die Vorfälle melden, Amtspersonen, die Proben entnehmen, und Fachleute der UBieV, welche die Untersuchungen durchführen. Die Systementwicklung adressiert Herausforderungen wie Datenintegration, Interoperabilität und Benutzerfreundlichkeit. Für eine Reihe dieser Herausforderungen wurden Lösungen vorgeschlagen und diskutiert. Darunter die Auswahl der passenden Quelle für Wetterdaten zur qualitativen Beurteilung der Bienenflugwahrscheinlichkeit, Einbindung der Daten aus der JKI-Infrastruktur, Optimierungsstrategien für die Antwortzeiten der WCPS-Abfragen sowie Entwicklung einer App für bessere Benutzerakzeptanz.
- KonferenzbeitragAutomatisierte Pflanzenzählung des Steirischen Ölkürbisses mittels Multispektraldrohne(45. GIL-Jahrestagung, Digitale Infrastrukturen für eine nachhaltige Land-, Forst- und Ernährungswirtschaft, 2025) Kruder-Motsch, Viktoria; Moser, Simone; Probst, ClaudiaDie Pflanzenzählung ist ein kritischer Schritt im pflanzenbaulichen Versuchswesen zur Erfassung von Auflauf- und Entwicklungsunterschieden zwischen Sorten. Manuelle Bonituren sind jedoch zeit- und personalintensiv, weshalb sensorbasierte Technologien und klassische Bildverarbeitungsmethoden eingesetzt werden. In dieser Studie wird ein Algorithmus zur automatisierten Pflanzenzählung des Steirischen Ölkürbisses vorgestellt, der auf Bilddaten einer Drohne mit Multispektralkamera basiert und mit der Geoinformationssystemsoftware QGIS implementiert wurde. Im Versuchsjahr 2024 wurden Drohnenaufnahmen von 15 Kürbissorten in der Südoststeiermark erfasst. Der entwickelte Algorithmus zeigt eine durchschnittliche Abweichung von -1,97 % im Vergleich zur manuellen Zählung. Da die Pflanzenanzahl eine Korrelation zum mittleren NDVI-Wert pro Parzelle aufweist, wurde ein Korrekturfaktor eingeführt, der die Abweichung auf -0,22 % reduziert. Der entwickelte Algorithmus ermöglicht nicht nur eine präzise Zählung der Pflanzen, sondern unterstützt auch die Analyse weiterer pflanzenbaulicher Parameter und bietet somit vielversprechende Perspektiven für die Automatisierung der Pflanzenbonitur und die Verbesserung der Züchtungs- und Anbaustrategien.
- KonferenzbeitragExplainable and trustworthy AI compliance for farms(45. GIL-Jahrestagung, Digitale Infrastrukturen für eine nachhaltige Land-, Forst- und Ernährungswirtschaft, 2025) Kruse, Niklas; Schöning, JuliusIntegrating artificial intelligence (AI) in agriculture presents both innovative opportunities and complex challenges, particularly regarding trustworthiness and regulatory compliance. As AI technologies reach market maturity, societal apprehensions surrounding their implementation demand an urgent response. This paper proposes a platform-based approach to harmonize the scientific principles of explainable AI (XAI) with the evolving legal regulations, notably the AI Act. By providing a structured framework, the proposed platform assists developers in aligning technical parameters with compliance requirements, fostering trust in AI systems. Beyond mere regulatory adherence, the platform emphasizes the importance of addressing diverse stakeholder expectations regarding trustworthiness. It incorporates ex-ante, ex-nunc, and ex-post assessment methods to ensure that AI systems are interpretable and accountable. It concludes by outlining an innovative way forward that meets regulatory standards and builds public trust, paving the way for broader adoption and successful deployment of AI technologies on farms and underscoring the critical interplay between technology, law, and social perception in agriculture.
- KonferenzbeitragPublic preference for alternative farming systems: balancing environmental protection, automated technologies, and price settings(45. GIL-Jahrestagung, Digitale Infrastrukturen für eine nachhaltige Land-, Forst- und Ernährungswirtschaft, 2025) Garnitz, Johanna; Gabriel, Andreas; Emberger-Klein, AgnesSocietal and political pressures for environmental protection, biodiversity preservation and reduced pesticide use are challenging agriculture. Integrating digital farming technologies offers a promising pathway toward more sustainable and efficient food production systems. However, the successful adoption of these innovative concepts hinges on both farmers’ and consumers’ acceptance of food commodities produced in different farming systems. A discrete choice experiment explores German public preferences for environmental aspects regarding biodiversity, soil erosion and the use of chemical pesticides in combination with different uses of agricultural machinery, the type and size of field management. Results show preferences for reduced pesticide use and soil erosion despite higher consumer prices and acceptance of strip intercropping production systems. While manned tractor usage is preferred over robots, it can be assumed that there is general openness to technological innovations in farming when addressing its positive environmental influence.
- KonferenzbeitragDrinking event detection of dairy cows using deep learning(45. GIL-Jahrestagung, Digitale Infrastrukturen für eine nachhaltige Land-, Forst- und Ernährungswirtschaft, 2025) Mukunda, Vishal Sharbidar; Jagadale, Anish Bipin; Girmay, Mengisti Berihu; Möhrle, Felix; Burkhardt, Franziska Katharina; Hayer, Jason Jeremia; Doerr, Joerg; Steinhoff-Wagner, JuliaWater is crucial for dairy cows, making up 55-70% of their body weight and 85% of milk [Be12]. Restricted access to water affects health, welfare, milk quality and quantity, so adequate water intake is essential. Dairy cows’ drinking behavior is influenced by trough design and cleanliness, making monitoring important but tedious [Bu22]. This study introduces a deep-learning approach to detect the drinking event and monitor the total duration of drinking. The approach is divided into cow detection, identification, drinking event detection and tracking the total duration of the cow’s drinking. Various You Only Look Once (YOLO) models were used for cow detection, ResNet-18 and ResNet-50 for identification, and Deep SORT with OCR for detecting and tracking the drinking event. Various YOLO versions and ResNet models were compared for performance. The approach achieved 98% precision in cow detection, 98% accuracy in identification, and 95% accuracy in detecting the duration of drinking, with a 97% F1 Score, ensuring reliable monitoring of dairy cows’ health through their drinking behavior.
- KonferenzbeitragA survey of datasets for computer vision in agriculture(45. GIL-Jahrestagung, Digitale Infrastrukturen für eine nachhaltige Land-, Forst- und Ernährungswirtschaft, 2025) Heider, Nico; Gunreben, Lorenz; Zürner, Sebastian; Schieck, MartinIn agricultural research, there has been a recent surge in the amount of Computer Vision (CV) focused work. But unlike general CV research, large high-quality public datasets are sparsely available. This can be partially attributed to the high variability between different agricultural tasks, crops and environments as well as the complexity of data collection, but it is also influenced by the reticence to publish datasets by many authors. This, as well as the lack of a widely used agricultural data repository, are impactful factors that hinder research in applied CV for agriculture as well as the usage of agricultural data in general-purpose CV research. In this survey, we provide a large number of high-quality datasets of images taken on fields. Overall, we find 45 datasets, which are listed in this paper as well as in an online catalog on the project website: https://smartfarminglab.github.io/field_dataset_survey/.
- KonferenzbeitragControlled vocabularies in metadata(45. GIL-Jahrestagung, Digitale Infrastrukturen für eine nachhaltige Land-, Forst- und Ernährungswirtschaft, 2025) Martini, Daniel; Turbati, Andrea; Subirats, ImmaInnovation in research and development relies on findability of information on prior work. For that purpose, FAO maintains AGRIS, an aggregator system making publication and dataset metadata distributed all across the globe searchable. Keyword metadata are a crucial factor for navigation and information retrieval in such systems. Thesauri like AGROVOC provide a means for standardized keyword assignment following best practices of subject indexing. A metadata analysis has been conducted with the objective of identifying common usage patterns and determining whether concept coverage in AGROVOC is adequate for annotation and indexing in AGRIS.
- KonferenzbeitragMulti-objective neural architecture search for real-time weed detection on embedded systems(45. GIL-Jahrestagung, Digitale Infrastrukturen für eine nachhaltige Land-, Forst- und Ernährungswirtschaft, 2025) Herterich, Nils; Liu, Kai; Stein, AnthonyRunning complex deep-learning models on resource-constrained embedded devices is a significant challenge for real-time weed detection in spot spraying. This study presents a holistic optimization framework for DNN architectures, using hardware-aware neural architecture search and focusing on three key areas: (1) dataset-represented environmental conditions, (2) hardware-adapted deployment strategies, and (3) application-specific requirements. Tuning the architectural parameters enhances early weed detection, while context-specific adaptations for different hardware platforms, such as CPUs and ML accelerators, optimize performance on each target device.