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Hyperspektrale Betrachtung von Maispflanzen für die Entwicklung eines optischen Siebverfahrens 

41. GIL-Jahrestagung, Informations- und Kommunikationstechnologie in kritischen Zeiten Belau, Sven; Weltzien, Cornelia; Ruckelshausen, Arno
Die qualitätsrelevanten Parameter von Maissilage sollen über ein optisches Siebverfahren bestimmt werden. Mit einer hyperspektralen Kamera werden im spektralen Bereich von etwa 950 nm bis 1700 nm Eigenschaften untersucht, welche zur Unterscheidung von Inhaltsstoffen verwendet werden können und anschließend zur optischen ...

Simulation von Phänotypen mittels optimierender linearer Modelle 

41. GIL-Jahrestagung, Informations- und Kommunikationstechnologie in kritischen Zeiten Rahimi, Thomas; Roessler, Regina; Klingel, Stefanie; Hinrichs, Dirk
Für die Tierzucht stellen phänotypische Informationen eine wesentliche Grundlage für Zuchtfortschritt dar [Le16]. Derartige Informationen müssen die Varianz der in der Population vorhandenen Tiere widerspiegeln [VCF93]. Im vorliegenden Versuch wurde die Simulation von Phänotypen mittels linearer Modelle auf Grundlage des ...

Unterscheidung von Mais- und Beikrautpflanzen unter Anwendung von multispektralen UAV-Bilddaten zur teilflächenspezifischen Beikrautregulierung 

41. GIL-Jahrestagung, Informations- und Kommunikationstechnologie in kritischen Zeiten Wittstruck, Lucas; Reuter, Tobias; Nahrstedt, Konstantin; Trautz, Dieter; Kühling, Insa; Jarmer, Thomas
In der landwirtschaftlichen Praxis werden Beikräuter flächendeckend bekämpft, obwohl diese zumeist erst ab einer bestimmten Schadschwelle zu einem nennenswerten Ertragsverlust führen. Die Beikrautbekämpfung hat negative Effekte wie Artenschwund, erhöhte Erosionsgefahr und Umweltbelastung durch Herbizide. Eine ...

Deep Learning in palynology 

41. GIL-Jahrestagung, Informations- und Kommunikationstechnologie in kritischen Zeiten Viertel, Philipp; König, Matthias
In this work, we will show a use case for visual pollen classification from honey samples. We discuss the current state of the art in pollen analysis, highlight the importance of data quantity and quality, and elaborate on how to transfer promising Deep Learning methods to the analysis of honey samples. A first experiment ...

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Belau, Sven (1)Hinrichs, Dirk (1)Jarmer, Thomas (1)Klingel, Stefanie (1)König, Matthias (1)Kühling, Insa (1)Nahrstedt, Konstantin (1)Rahimi, Thomas (1)Reuter, Tobias (1)Roessler, Regina (1)... View More

Subject

Machine Learning (4)
Automation (1)Deep Learning (1)Drohne (1)Hauptkomponentenanalyse (1)Hyperspektrale Bildgebung (1)Inferenz (1)KNN (1)lineare Modelle (1)Maissilage (1)... View More

Date Issued

2021 (4)

Has File(s)

Yes (4)

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