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Auflistung GIL-Jahrestagung nach Titel
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- Konferenzbeitrag1-Bit Imaging mit Lichtschrankensensoren zur Ähren- und Grannen-Detektion von Getreide(Informatik in der Land-, Forst- und Ernährungswirtschaft 2015, 2015) Kovacheva, Ivana; Mentrup, Daniel; Kerssen, Simon; Würschum, Tobias; Ruckelshausen, ArnoBildgebende Lichtschrankensensoren vermessen die Seitenprofile, von Pflanzenbeständen, nach dem Schattenwurfprinzip. Morphologische Parameter von Getreide, wie Höhe oder Ährenlänge, können absolut vermessen werden. Mithilfe eines neuen Laserzeilensensors werden sogar die Grannen an den Ähren detektiert.
- Konferenzbeitrag10 Jahre Internet der Dinge für die Landwirtschaft - 10 Jahre iMetos(Informatik in der Land-, Forst- und Ernährungswirtschaft 2016, 2016) Denzer, Heinrich; Pessl, GottfriedPessl Instruments GmbH fertigt seit dem Jahr 1988 Wettermessgeräte für die Landwirtschaft und den Obstbau. Begonnen wurde mit sogenannten Apfelschorfprognosegeräten. Diese hatten einen kleinen Thermotransferdrucker eingebaut und der Obstbauer druckte sich an jedem Regenmorgen die Ergebnisse der Apfelschorfprognose aus. Ab 1992 wurden die Geräte zunehmend per Kabel mit dem PC verbunden und die Prognosemodell waren nun vielfältiger und ein Teil der PC-Software. Ab 1996 wurden die Geräte mit Mobiltelefon ausgestattet und seit dem Jahr 2005 senden diese Geräte ihre Daten an einen Webserver und die Kunden greifen über diesen auf die Daten zu. Pessl Instruments GmbH darf sich deshalb zurecht als Pionier im Internet der Dinge bezeichnen. Die Wetterstationen wurden mittlerweile durch Bodenfeuchtemessstationen, Beregnungssteuerungen, elektronische Insektenfallen, Feldüberwachung mit Foto und Video und die Verwaltung von Feldbeobachtungen ergänzt. In unserer Präsentation möchten wir Ihnen einen historischen Überblick über unsere Aktivitäten und einen kleinen Ausblick in unsere zukünftigen Aktivitäten geben.
- Komplettband39. GIL-Jahrestagung, Digitalisierung für landwirtschaftliche Betriebe in kleinstrukturierten Regionen - ein Widerspruch in sich?(39. GIL-Jahrestagung, Digitalisierung für landwirtschaftliche Betriebe in kleinstrukturierten Regionen - ein Widerspruch in sich?, 2019) Meyer-Aurich, Andreas; Gandorfer, Markus; Barta, Norbert; Gronauer, Andreas; Kantelhardt, Jochen; Floto, Helga
- Komplettband40. GIL-Jahrestagung, Digitalisierung für Mensch, Umwelt und Tier - Komplettband(40. GIL-Jahrestagung, Digitalisierung für Mensch, Umwelt und Tier, 2020)
- Konferenzbeitrag41. GIL-Jahrestagung, Informations- und Kommunikationstechnologie in kritischen Zeiten - Komplettband(41. GIL-Jahrestagung, Informations- und Kommunikationstechnologie in kritischen Zeiten, 2021)
- Konferenzbeitrag42. GIL-Jahrestagung, Künstliche Intelligenz in der Agrar- und Ernährungswirtschaft - Komplettband(42. GIL-Jahrestagung, Künstliche Intelligenz in der Agrar- und Ernährungswirtschaft, 2022) Gesellschaft für Informatik in der Land- Forst- und Ernährungswirtschaft e.V.
- Konferenzbeitrag43. GIL-Jahrestagung, Resiliente Agri-Food-Systeme - kompletter Tagungsband(43. GIL-Jahrestagung, Resiliente Agri-Food-Systeme, 2023)
- Konferenzbeitrag44. GIL - Jahrestagung, Biodiversität fördern durch digitale Landwirtschaft - Komplettband(44. GIL - Jahrestagung, Biodiversität fördern durch digitale Landwirtschaft, 2024)
- KonferenzbeitragAbleitung des teilflächenspezifischen Kornertrags von Getreide aus Reflexionsdaten(39. GIL-Jahrestagung, Digitalisierung für landwirtschaftliche Betriebe in kleinstrukturierten Regionen - ein Widerspruch in sich?, 2019)In 14-jährigen Parzellenversuchen zu Winterweizen mit differenzierter Stickstoffdüngung und verschiedenen Sorten wurden zu vier Terminen die oberirdische Biomasse und die Stickstoffaufnahme bestimmt. Darüber hinaus wurden zu den gleichen Terminen die Pflanzenreflexion erfasst und aus diesen Daten verschiedene Vegetationsindices berechnet. Es wurde versucht, aus diesen Daten den Kornertrag zu schätzen. Manche Vegetationsindices (z. B. NDVI) zeigten eine nur mäßige Beziehung zum Kornertrag, während andere Vegetationsindices (z. B. REIP, SR1) sehr gute Beziehungen zeigten. Die Beziehung Vegetationsindex und Kornertrag unterlag jedoch großen Jahrgangsschwankungen, so dass eine Ableitung des absoluten Kornertrags mit großen Unsicherheiten behaftet ist. Die Ableitung relativer Kornerträge und damit die Abgrenzung von Ertragspotenzialzonen war jedoch mit hoher Genauigkeit möglich. Bei Kenntnis des absoluten Kornertrags für den Schlag kann so über den Relativertrag der Teilflächen auf deren absoluten Kornertrag geschlossen werden.
- 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.