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Drohnenbasierte Messung der Pflanzenhöhe am Beispiel von Durchwachsener Silphie

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dc.contributor.authorWohlfeld, Isabella
dc.contributor.authorParzefall, Sebastian
dc.contributor.editorGandorfer, Markus
dc.contributor.editorHoffmann, Christa
dc.contributor.editorEl Benni, Nadja
dc.contributor.editorCockburn, Marianne
dc.contributor.editorAnken, Thomas
dc.contributor.editorFloto, Helga
dc.date.accessioned2022-02-24T13:34:56Z
dc.date.available2022-02-24T13:34:56Z
dc.date.issued2022
dc.description.abstractEine Möglichkeit zur Nutzung von Drohnen ist das Abschätzen der Biomasse auf dem Feld, wofür die Pflanzenhöhe wichtig ist. Deswegen wurde in diesem Versuch die Pflanzenhöhe der Durchwachsenen Silphie mit einer Drohne ermittelt. Für die Erstellung der Höhenmodelle wurden von Juni bis August vier Befliegungen mit je zwei Flügen in unterschiedlicher Höhe durchgeführt und die Bilder zur Erstellung von Oberflächenmodellen (engl. Digital Surface Model, DSM) genutzt. Das Geländemodell (engl. Digital Terrain Model, DTM) wurde mithilfe der Daten einer Befliegung vor Vegetationsbeginn berechnet. Als Differenz dieser Modelle wurden Höhenmodelle (engl. Canopy Height Model, CHM) berechnet, deren Genauigkeit mittels Höhenreferenzen untersucht wurde. Zusätzlich wurden jeweils zehn Pflanzen pro Ernteparzelle mit einem Messstab gemessen. Es wurden die RMSEs (Root Mean Square Error) zwischen den gemessenen Koordinaten der Höhenreferenzen und den aus den Modellen geschätzten Koordinaten sowie die RMSEs zwischen den geschätzten und gemessenen Pflanzenhöhen berechnet. Außerdem wurden lineare Regressionen mit diesen beiden Größen durchgeführt. Insgesamt konnten belastbare Höhenmodelle erzeugt werden, die händische Höhenmessungen überflüssig machen sowie die Weiterentwicklung zur Abschätzung der vorhandenen Biomasse erlauben.de
dc.identifier.isbn978-3-88579-711-1
dc.identifier.pissn1617-5468
dc.identifier.urihttps://dl.gi.de/handle/20.500.12116/38418
dc.language.isode
dc.publisherGesellschaft für Informatik e.V.
dc.relation.ispartof42. GIL-Jahrestagung, Künstliche Intelligenz in der Agrar- und Ernährungswirtschaft
dc.relation.ispartofseriesLecture Notes in Informatics (LNI) - Proceedings, Volume P-317
dc.subjectPflanzenhöhe
dc.subjectHöhenmodell
dc.subjectDSM
dc.subjectDrohne
dc.subjectUAV
dc.subjectDurchwachsene Silphie
dc.titleDrohnenbasierte Messung der Pflanzenhöhe am Beispiel von Durchwachsener Silphiede
dc.typeText/Conference Paper
gi.citation.endPage318
gi.citation.publisherPlaceBonn
gi.citation.startPage313
gi.conference.date21.-22. Februar 2022
gi.conference.locationTänikon, Online

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P317 - 42. GIL-Jahrestagung 2022 - Fokus: Künstliche Intelligenz in der Agrar- und Ernährungswirtschaft