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Auflistung nach Schlagwort "Smart Farming"

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  • Konferenzbeitrag
    Anforderungen an eine Webanwendung zur satellitengestützten Entscheidungsfindung und optimierten Bewirtschaftung im Grünland
    (39. GIL-Jahrestagung, Digitalisierung für landwirtschaftliche Betriebe in kleinstrukturierten Regionen - ein Widerspruch in sich?, 2019) Dotzler, Magdalena; Pauli, Sebastian A.; Becker, Elisabeth; Angermair, Wolfgang; Bernhardt, Heinz
    Deutschland verfügt über 4,7 Millionen Hektar Dauergrünland, was 28 % der landwirtschaftlich genutzten Flächen entspricht. 1,06 Millionen Hektar dieser Fläche befinden sich im historisch bedingt kleinstrukturierten Bayern [La17]. Trotz der daraus resultierenden Bedeutung von Grünlandflächen in Deutschland gibt es derzeit in diesem Bereich kaum digitale Lösungen. Aus diesem Grund wurde ein Demonstrator entwickelt und potenzielle Interessensgruppen zu den zentralen Anforderungen an eine Grünlandanwendung befragt. Das Feedback differierte je nach Betriebsgröße deutlich. Die Resultate aus den Befragungen fließen in die weitere Entwicklung der Anwendung ein.
  • Konferenzbeitrag
    Automatisierte Frucht- und Pflanzenerkennung in Apfelplantagen durch künstliche Intelligenz
    (44. GIL - Jahrestagung, Biodiversität fördern durch digitale Landwirtschaft, 2024) Gerstenberger, Michael; Kovalenko, Mykyta; Przewozny, David; Magnusson, Jannes; Gassen, Eike; Pawlak, Jakub; Hirth, Jochen; von Hirschhausen, Laura; Runde, Detlef; Hilsmann, Anna; Eisert, Peter; Bosse, Sebastian
    Zwei wichtige Ziele des Precision Farming im Obstanbau sind die automatische Bonitur von Apfelplantagen und die Ernte von Äpfeln: Beide setzen voraus, dass Bäume und Früchte zuverlässig erkannt werden. Mittlerweile existieren erste öffentliche Datensätze zum Training von KI-Modellen zur Erkennung von Früchten in Obstplantagen, wie z. B. der Benchmark-Datensatz MinneApple mit über 1000 annotierten Bildern. Eine zentrale Herausforderung bleibt einerseits die begrenzte Generalisierbarkeit der Apfelerkennung, die mit diesen Datensätzen erzielt werden kann. Andererseits bestehen neben der Anzahl der Früchte weitere wichtige Kennzahlen im Obstanbau wie die Fläche der Blätter und Blüten, welche die Bäume im Frühjahr tragen und für die automatische Bonitur von Interesse sind. Die Ziele der hier vorgestellten Forschung sind daher (1) eine Erweiterung der Datenbasis, (2) die vergleichende Evaluation von state-of-the-art Objektdetektoren für die Apfelerkennung über verschiedene Datensätze hinweg und (3) eine neue Methode zur Segmentierung der Bäume. Um diese Ziele zu erreichen, wurden weitere Daten maschinengestützt erfasst und mehr als 600 Bilder mit Hilfe von interaktiven Verfahren annotiert. Diese nutzen jeweils ein vortrainiertes Modell, um dem Nutzer Vorschläge für die Position der Äpfel zu machen, die dann manuell korrigiert und ergänzt werden können. Für die Evaluierung der Apfelerkennung wurden gängige Modellarchitekturen zur Objekterkennung (YOLOv8, ResNet, SSD) für die Detektion von Äpfeln trainiert und im Sinne eines Modellvergleichs getestet. YoloV8 liefert die besten Ergebnisse für die Erkennung von Äpfeln am Baum, die mit einem F1-Wert von 0.77 insgesamt auch sehr hoch ist. Die Übertragbarkeit der Ergebnisse wurde durch eine Kreuzevaluierung mit MinneApple und MS-COCO überprüft und es zeigt sich, dass die Modelle bei Anwendung auf anderen Testdatensätze erheblich schlechter abschneiden als bei der Evaluierung in Bezug auf die zum Training gehörenden Testbilder. Voraussetzung für eine semantische Segmentierung ist die Erkennung der Bäume der vordersten Baumreihe, die hier ebenfalls untersucht wird. Hierbei kommt Deep Optical Flow (RAFT) zum Einsatz, das die Bewegungsparallaxe nutzt, um Tiefeninformationen zu schätzen, und keine rechenintensive Punktwolkenrekonstruktion erfordert. Das Verfahren liefert qualitativ gute Ergebnisse für einen Großteil der Bilder. Unsere Ergebnisse unterstreichen die Bedeutsamkeit von umfangreichen Datensätzen, die es erlauben, Modelle domänenspezifisch zu trainieren und vergleichend zu evaluieren.
  • Konferenzbeitrag
    CryptoCAN – Ensuring Confidentiality in Controller Area Networks for Agriculture
    (SICHERHEIT 2020, 2020) Zimmermann, Till; Bauer, Jan; Aschenbruck, Nils
    The Controller Area Network (CAN) bus is widely used in existing machinery. Facing more and more vertical integration with more complex devices and integration into public communication networks, its nature as a broadcast-only system without security measures poses serious risks to confidentiality of transmitted data. In this paper, we propose a Lightweight, Length Preserving and Robust Confidentiality Solution (LLPR-CS) to retrofit encryption in existing systems, while maintaining full interoperability with these systems. The overhead of our approach is negligible. Therefore, it can be used with existing hardware. By reinterpreting unused bits in the CAN frame format of the ISO 11898 standard, it is possible to build a fully transparent encrypted tunnel in non-confidential network parts, while keeping the ability to decrypt all traffic in an out-of-band-system without knowledge of specific cryptographic state details. By conducting a performance evaluation, we highlight the benefits of LLPR-CS and discuss its advantages compared to existing approaches.
  • Konferenzbeitrag
    Datenhoheit in der Landwirtschaft 4.0
    (40. GIL-Jahrestagung, Digitalisierung für Mensch, Umwelt und Tier, 2020) Vogel, Paul
    Sorgen um den Verlust der Datenhoheit prägen noch immer den zögerlichen Einsatz digitaler Technologien in der Landwirtschaft. Der Beitrag zeigt aus juristischer Perspektive auf, warum diese Sorgen durchaus berechtigt sind. Das geltende Recht kennt nämlich kein Recht an Daten, das den unkontrollierten Zugriff Dritter auf die Betriebsdaten eines Landwirts wirksam verhindern würde. Stattdessen muss der Schutz der Datenhoheit über vertragliche Vereinbarungen sichergestellt werden. Aufgrund vielfach unausgewogener Machtverhältnisse zwischen den einzelnen Akteuren kann diese Option allerdings nicht als Kardinalslösung angesehen werden. Der Beitrag gelangt zu dem Ergebnis, dass die gesetzgeberische Schaffung eines „Dateneigentums“ gleichwohl nicht erstrebenswert ist. Stattdessen schlägt er alternative Regelungsansätze vor, die den Ausgangspunkt einer Stärkung der Datenhoheit bilden können.
  • Konferenzbeitrag
    Digitales Experimentierfeld Diabek
    (40. GIL-Jahrestagung, Digitalisierung für Mensch, Umwelt und Tier, 2020) Noack, Patrick; Breunig, Peter; Bauer, Bernhard
    Digitale Methoden bieten vielfältige Möglichkeiten, die Wirtschaftlichkeit von landwirtschaftlichen Betrieben zu steigern, Arbeitsspitzen zu brechen und die negativen Auswirkungen der Landbewirtschaftung auf die Umwelt zu reduzieren. Die Umsetzung erfolgt vor allem auf Betrieben mit im Bundesvergleich geringer landwirtschaftlicher Nutzfläche eher schleppend. Im Projekt Diabek sollen die Ursachen für die zurückhaltende Nutzung untersucht und landwirtschaftliche Betriebe bei der Umsetzung unterstützt und beraten werden. Aus den gesammelten Erfahrungen werden Konzepte für die Fort- und Weiterbildung entwickelt. Daneben spielen die Untersuchung der Auswirkung von digitalen Methoden auf die Umwelt und der Aufbau eines Kommunikationskonzepts eine zentrale Rolle.
  • Konferenzbeitrag
    Digitales Experimentierfeld Diabek
    (41. GIL-Jahrestagung, Informations- und Kommunikationstechnologie in kritischen Zeiten, 2021) Bauer, Bernhard; Braun, Kevin; Breunig, Peter; Fleischmann, Andreas; Meyer, Tobias; Noack, Patrick; Saeed, Muhammad Asif; Wilmes, Rolf
    Digitale Methoden bieten vielfältige Möglichkeiten, die Wirtschaftlichkeit von landwirtschaftlichen Betrieben zu steigern, Arbeitsspitzen zu brechen und die negativen Auswirkungen der Landbewirtschaftung auf die Umwelt zu reduzieren. Die Umsetzung erfolgt vor allem auf Betrieben mit im Bundesvergleich geringer landwirtschaftlicher Nutzfläche eher schleppend. Im Projekt Diabek sollen die Ursachen für die zurückhaltende Nutzung untersucht und landwirtschaftliche Betriebe bei der Umsetzung unterstützt und beraten werden. Aus den gesammelten Erfahrungen werden Konzepte für die Fort- und Weiterbildung entwickelt. Daneben spielen die Untersuchung der Auswirkung von digitalen Methoden auf die Umwelt und der Aufbau eines Kommunikationskonzepts eine zentrale Rolle.
  • Konferenzbeitrag
    Digitalisierung in der Landwirtschaft: Eine Analyse der Akzeptanzhemmnisse
    (38. GIL-Jahrestagung, Digitale Marktplätze und Plattformen, 2018) Schleicher, Sebastian; Gandorfer, Markus
    Die Landwirtschaft mit all ihren Akteuren unterliegt der digitalen Transformation. Es ist jedoch zu beobachten, dass sich Landwirte hinsichtlich der Implementierung bestimmter Technologien zögerlich verhalten. In diesem Beitrag werden Veröffentlichungen in der Fachpresse zum Thema „Digitalisierung in der Landwirtschaft“ analysiert, um Akzeptanzhemmnisse zu identifizieren und deren Bedeutung zu ermitteln. Die Ergebnisse zeigen, dass hoher Investitionsbedarf das am häufigsten genannte Hemmnis darstellt. Es folgt die Sorge um Datenschutz/Datenhoheit und die Inkompatibilität zwischen den Systemen. Die Zahl der Nennungen von Datenschutz/Datenhoheit und Inkompatibilität stieg im Zeitraum 2013-2016 im Vergleich zum Zeitraum 2009-2012 stark an, was auf die Verbreitung produktübergreifender Datenplattformen und damit einhergehender Problematiken zurückgeführt werden kann
  • Konferenzbeitrag
    Einfluss sozialer und psychologischer Faktoren auf die Adaption digitaler Technologien in der Landwirtschaft durch Betriebsleiter und Betriebsleiterinnen in der Schweiz
    (42. GIL-Jahrestagung, Künstliche Intelligenz in der Agrar- und Ernährungswirtschaft, 2022) Reissig, Linda
    Die fortschreitende Digitalisierung in der Landwirtschaft, der sozio-technische Prozess der Anwendung digitaler Innovationen, eröffnet den Landwirten[1] wichtige neue Möglichkeiten, wie Erfassungstechnologien wie Controlled Traffic Farming, aber auch verschiedene Verarbeitungslösungen wie Buchhaltungssoftware. Digitale Landwirtschaftstechnologien haben enorme Potenziale, um die Landwirtschaft effizienter, sauberer und weniger arbeitsintensiv zu machen. Das Potenzial kann nur genutzt werden, wenn wir mit bestehenden Lösungen intelligent umgehen und die verschiedenen Technologien entsprechend ihrer Stärken und Schwächen einsetzen. Das Ziel dieser Studie ist es, Einblicke in den Technologieadoptionsprozess zu geben, der einen komplexen und systemischen Charakter hat, und die Treiber und Hindernisse für die Einführung von digitalen Technologien bei Schweizer Familienbetrieben zu untersuchen. Die Ergebnisse verweisen auf die Tendenz, dass der Einfluss der Struktur dem Einfluss der Einstellung gegenüber den digitalen Technologien unterliegt.
  • Konferenzbeitrag
    Herausforderungen bei der Einführung von Smart Products aus Sicht deutscher Landwirte
    (42. GIL-Jahrestagung, Künstliche Intelligenz in der Agrar- und Ernährungswirtschaft, 2022) Schukat, Sirkka; Schukat, Esben; Heise, Heinke
    Die Landwirtschaft reagiert mit Smart Farming auf die zunehmenden Anforderungen hinsichtlich Nachhaltigkeit und Klimaverträglichkeit. Bestandteil dieser Entwicklung sind Smart Products, welche digital vernetzt Informationen über sich, ihre Umgebung und ihre Nutzer austauschen sowie verarbeiten können. Diese Eigenschaft ermöglicht es Smart Products, einen wesentlichen Beitrag zur Gestaltung nachhaltiger und effizienter landwirtschaftlicher Prozesse zu leisten. Trotz der vielseitig dargestellten Potenziale von Smart Products erscheint die Durchdringung in der landwirtschaftlichen Praxis nur zögerlich zu erfolgen. Mittels Befragung von 523 Landwirten konnte gezeigt werden, welche Faktoren die praktische Einführung von Smart Products hemmen. Die deskriptiven Ergebnisse zeigen, dass vor allem die Inkompatibilität zwischen Produkten sowie unzureichender Breitbandausbau als größte Hindernisse angesehen werden. Mögliche Schwierigkeiten hinsichtlich Bedienung sowie fehlendes Know-how für die Nutzung werden von den Landwirten als eher unkritisch bewertet. Anhand dieser Erkenntnisse können Handlungsempfehlungen für Politik und Unternehmen abgeleitet werden, die zur Schaffung geeigneter Rahmenbedingungen für eine nachhaltigere Landwirtschaft genutzt werden können.
  • Konferenzbeitrag
    IT in der Landwirtschaft: mit einheitlichen Definitionen zu einheitlichem Verständnis
    (39. GIL-Jahrestagung, Digitalisierung für landwirtschaftliche Betriebe in kleinstrukturierten Regionen - ein Widerspruch in sich?, 2019) Schukat, Sirkka; Theuvsen, Ludwig; Heise, Heinke
    Informations- und Kommunikationstechnologien prägen zunehmend den landwirtschaftlichen Sektor. Trotz wirtschaftlicher Vorteile verlaufen Investitionen in neue Technologien in der Landwirtschaft zögerlich, insbesondere bei kleineren Betrieben. Ein möglicher Grund dafür ist das mangelnde Wissen der Landwirte hinsichtlich der technischen Aspekte der Neuerungen und die mit ihnen einhergehenden Kosten-Nutzen-Wirkungen. Gegenstand dieses Beitrags ist die Aufarbeitung relevanter Begrifflichkeiten, die im Zusammenhang mit Digital Farming in Analogie zum Konzept der Industrie 4.0 Verbreitung gefunden haben, um ein einheitlicheres und praxistaugliches Verständnis zu schaffen.