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Auflistung nach Schlagwort "precision agriculture"

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  • Konferenzbeitrag
    Adaptive real-time crop row detection through enhancing a traditional computer vision approach
    (44. GIL - Jahrestagung, Biodiversität fördern durch digitale Landwirtschaft, 2024) Hussaini, Mortesa; Voigt, Max; Stein, Anthony
    Crop row detection is important to enable precise management of fields and optimize the use of resources such as fertilizers and water. Autonomous machines need an effective but also robust real-time row detection system to be able to adapt to different field conditions. In this paper, we present an enhanced crop row detection approach which integrates traditional computer vision methods with further techniques such as k-means clustering or probabilistic Hough transformation. The resulting hybrid method allows for efficient and robust detection of straight and curved crop rows in image and video material. We validate our approach empirically on the crop row benchmark dataset (CRBD) and compare it with other state-of-the-art approaches. Furthermore, we demonstrate that our approach is designed to be adaptive and thus becomes straightforwardly transferable to other experimental setups. To corroborate that, we report on results when our approach is validated on representative corner cases which have been collected in the scope of a research project. Observations and current limitations of our approach are discussed along with possible solutions to overcome them in future work.
  • Konferenzbeitrag
    An approach to the automation of blueberry harvesting using soft robotics
    (43. GIL-Jahrestagung, Resiliente Agri-Food-Systeme, 2023) Navas, Eduardo; Dworak, Volker; Weltzien, Cornelia; Fernández, Roemi; Shokrian Zeini, Mostafa; Käthner, Jana; Shamshiri, Redmond
    Soft grippers are used to produce a significant advance in the manipulation of delicate objects. A field of application that is presented in this paper is the automation of the selective harvesting of high-value crops. This study addresses a first approach to the design of a soft gripper and its adaptation to a robotic system for blueberry harvesting. The experimental results are carried out to demonstrate the feasibility and effectiveness of the proposed prototype.
  • Konferenzbeitrag
    A comparative study of RGB and multispectral imaging for weed detection in precision agriculture
    (44. GIL - Jahrestagung, Biodiversität fördern durch digitale Landwirtschaft, 2024) Benedikt Fischer, Pascal Gauweiler
    Precision agriculture and specifically mechanical weed control systems have the potential to positively impact our environment by reducing the use of herbicides. In recent years, multispectral cameras have become more and more accessible, which raises the question whether the additional costs of such cameras are worth the potential benefits. In this study, we recorded and annotated a multispectral instance segmentation dataset for sugar beet crop and weed detection. We trained Mask-RCNN models on the RGB and multispectral data in a transfer learning approach and extensively evaluated and compared the results for different scenarios. We found that the multispectral data can improve the weed detection performance significantly in many cases.
  • Konferenzbeitrag
    Cyberattacks in agribusiness
    (42. GIL-Jahrestagung, Künstliche Intelligenz in der Agrar- und Ernährungswirtschaft, 2022) Hoffmann, Christa; Haas, Roland; Bhimrajka, Nidhish; Penjarla, Naga Srihith
    Cyberattacks are increasing across different industry sectors. The agribusiness sector has seen an accelerating rate of ransomware attacks both upstream as well as downstream. The article analyses attacks which were reported over more than a decade and summarizes the major trends. The increasing connectivity and deployment of sophisticated IT solutions for precision and smart farming makes this sector potentially very vulnerable.
  • Konferenzbeitrag
    Erfassung der räumlichen Variabilität von Boden- und Pflanzenparametern: Grundlage für die teilflächenspezifische N-Bilanzierung
    (40. GIL-Jahrestagung, Digitalisierung für Mensch, Umwelt und Tier, 2020) Mittermayer, Martin; Gilg, August; Maidl, Franz-Xaver; Hülsbergen, Kurt-Jürgen
    Die räumliche Variabilität von Bodeneigenschaften auf Ackerflächen bedingt ein unterschiedliches Pflanzenwachstum mit variierenden Erträgen und Nährstoffentzügen. Diese Heterogenität sollte bei der N-Düngung, aber auch bei der N-Bilanzierung berücksichtigt werden, denn bei ausgeglichener Stickstoffbilanz des Gesamtschlages können auf Teilflächen stark differenzierte N-Salden auftreten. Mit modernen Technologien wie der Ertragskartierung und Reflexionsmessungen mit Sensor wurden in dieser Arbeit auf einem Untersuchungsschlag teilflächenspezifische N-Bilanzen im 10 m x 10 m Raster berechnet. Durch die Bestimmung von Bodenparametern (Corg, Nt) an georeferenziert gewonnenen Bodenproben wurden Einflussfaktoren auf die variierenden N-Salden beschrieben. Die Ergebnisse der Untersuchung zeigen, dass der N-Saldo eine große Schwankungsbreite (-116 bis +72 kg ha-1) aufweist und Teilflächen mit hohen bzw. negativen N-Salden auftreten, obwohl die schlageinheitliche N-Bilanz nahezu ausgeglichen (+10 kg ha-1) ist.
  • Konferenzbeitrag
    Experimentierfeld DigiMilch: Digitalisierung in der Prozesskette Milcherzeugung
    (41. GIL-Jahrestagung, Informations- und Kommunikationstechnologie in kritischen Zeiten, 2021) Lorenzini, Isabella; Boppel, Manuel; Worek, Franz; Beckmann, Stefan; Poteko, Jernej; Sauter, Sophia; Lichti, Fabian; Thurner, Stefan; Schäffler, Martin; Harms, Jan; Haidn, Bernhard
    Das Projekt DigiMilch ist eines der 14 durch das Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft geförderten digitalen Experimentierfelder. Experimentierfelder sind digitale Testfelder auf Praxisbetrieben, in denen untersucht werden soll, wie digitale Technologien optimal zum Schutz der Umwelt, zur Arbeitserleichterung und zur Steigerung des Tierwohls eingesetzt werden können. Im Experimentierfeld DigiMilch werden anhand von fünf Demonstrationsprojekten alle Arbeitsbereiche eines Milchviehbetriebs in Hinblick auf den Einsatz von digitalen Technologien untersucht.
  • Konferenzbeitrag
    Investigating the adoption of smartphone apps in crop protection
    (40. GIL-Jahrestagung, Digitalisierung für Mensch, Umwelt und Tier, 2020) Michels, Marius; Bonke, Vanessa; Mußhoff, Oliver
    Based on an online survey of 207 German farmers conducted in 2019, we investigated farmers’ adoption decision for crop protection smartphone apps based on the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) framework applying partial least squares equation modelling and a binary logit model. Descriptive results show that 95 % of the surveyed farmers use a smartphone, but only 71 % use a crop protection smartphone app. Apps providing information about weather, pest scouting and infestations forecasts are perceived as most useful by the majority of farmers. However, reported use fell short of reported usefulness. All hypotheses of the UTAUT model could be verified. 73 % of the variation in the behavioral intention to use a crop protection smartphone app and 50 % of the variation in the actual adoption is explained by the model.
  • Konferenzbeitrag
    ISOBUS simulator for small and medium-scale manufacturers and farmers
    (40. GIL-Jahrestagung, Digitalisierung für Mensch, Umwelt und Tier, 2020) Favier, Marc; Le Chevanton, Yann; Marchal, Amélien; Michael, Vyndell; Xie, Yaxu; Zhao, Runmao; Seewig, Jörg
    Among large-scale farmers and agricultural machinery manufacturers, ISOBUS is a universally accepted standard for controlling implements since it simplifies the implementation of precision farming on farms and agricultural machines. However, for small and medium-scale companies, being a farmer or an agricultural machinery manufacturer, the implementation of ISOBUS is often seen as a time-consuming and expensive challenge. For this reason, the authors built a modular simulation-based demonstrator to showcase such small and medium-scale companies the simplicity of integrating ISOBUS in farming systems and the efficiency of this technology to conduct smart farming. The present paper describes the mechanism by which the real ISOBUS terminal can control virtual agricultural machines modelized in a physics engine.
  • Konferenzbeitrag
    Teilflächenspezifische N-Bilanzen auf Ackerschlägen – Einfluss von Bodenheterogenität und Methoden der Ertragserfassung
    (41. GIL-Jahrestagung, Informations- und Kommunikationstechnologie in kritischen Zeiten, 2021) Mittermayer, Martin; Schuster, Johannes; Nätscher, Ludwig; Maidl, Franz-Xaver; Hülsbergen, Kurt-Jürgen
    Die räumliche Variabilität von Bodeneigenschaften auf Ackerflächen bedingt ein unterschiedliches Pflanzenwachstum auf Teilflächen. Auf der Grundlage von Mähdrescher-, Sensor- und Satellitendaten wurden in dieser Arbeit teilflächenspezifische Erträge, N-Entzüge und N-Bilanzen analysiert. Durch die Bestimmung von georeferenzierten Bodenparametern (Corg, Nt) wurden Einflussfaktoren auf die variierenden Pflanzenparameter geprüft. Die Ergebnisse der Untersuchung zeigen, dass a) die Erträge und N-Bilanzen auf den Untersuchungsflächen große Schwankungsbreiten aufweisen und Teilflächen mit sehr hohen N-Salden auftreten, die bei einer schlageinheitlichen Bilanzierung nicht sichtbar werden, und b) die angewandten digitalen Technologien für die Bestimmung von Ertrag, N-Entzug und N-Saldo geeignet sind, aber noch Verbesserungspotenzial in der Genauigkeit zeigen. Die Corg- und Nt-Gehalte der Teilflächen sind positiv mit dem Ertrag und N-Entzug sowie negativ mit den N-Salden korreliert.