Erste Schritte zu einem virtuellen Zuchtgarten
dc.contributor.author | Tieben, Christoph | |
dc.contributor.author | Kisliuk, Benjamin | |
dc.contributor.author | Enders, Matthias | |
dc.contributor.author | Léon, Mareike | |
dc.contributor.author | Daiber, Florian | |
dc.contributor.author | Kosmalla, Felix | |
dc.contributor.author | Stiene, Stefan | |
dc.contributor.author | Hertzberg, Joachim | |
dc.contributor.editor | Gandorfer, Markus | |
dc.contributor.editor | Hoffmann, Christa | |
dc.contributor.editor | El Benni, Nadja | |
dc.contributor.editor | Cockburn, Marianne | |
dc.contributor.editor | Anken, Thomas | |
dc.contributor.editor | Floto, Helga | |
dc.date.accessioned | 2022-02-24T13:34:53Z | |
dc.date.available | 2022-02-24T13:34:53Z | |
dc.date.issued | 2022 | |
dc.description.abstract | Als einer der wichtigsten Arbeitsschritte der Pflanzenzüchtung werden Sortenkandidaten in Parzellenversuchen regelmäßig bonitiert und charakterisiert. Hierbei werden in den unterschiedlichen Entwicklungsstadien eine Vielzahl an Parametern und Merkmalen, meist visuell, erfasst. Ein robotischer Lösungsansatz bietet das Potenzial, diesen Aufwand signifikant zu reduzieren und neue Möglichkeiten zu eröffnen. Ein Monitoring der einzelnen Parzellen durch regelmäßige, hochgenaue Erfassung von Laserscan- und Hyperspektral-Daten bildet die Grundlage, auf der ein detailliertes, dreidimensionales Abbild der Zuchtgärten erstellt wird. Dieses Abbild soll innerhalb einer Virtual Reality Umgebung (VR) aufbereitet und darin den Züchter:innen zugänglich gemacht werden. Dies soll die Bonitur in einem virtuellen Zuchtgarten ermöglichen, der neben den sichtbaren Lichtspektren auch andere Datenquellen integriert und nutzbar macht. Das Ziel dieses Beitrags ist es, die ersten Schritte und Erfahrungen bei der Entwicklung einer autonomen robotischen Monitoring-Lösung sowie der darauf aufbauenden Erstellung des virtuellen Zuchtgartens zu präsentieren und zur Diskussion zu stellen. | de |
dc.identifier.isbn | 978-3-88579-711-1 | |
dc.identifier.pissn | 1617-5468 | |
dc.identifier.uri | https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/38414 | |
dc.language.iso | de | |
dc.publisher | Gesellschaft für Informatik e.V. | |
dc.relation.ispartof | 42. GIL-Jahrestagung, Künstliche Intelligenz in der Agrar- und Ernährungswirtschaft | |
dc.relation.ispartofseries | Lecture Notes in Informatics (LNI) - Proceedings, Volume P-317 | |
dc.subject | Agrarroboter | |
dc.subject | VR | |
dc.subject | Langzeitautonomie | |
dc.subject | Field-Monitoring | |
dc.subject | virtueller Zuchtgarten | |
dc.title | Erste Schritte zu einem virtuellen Zuchtgarten | de |
dc.type | Text/Conference Paper | |
gi.citation.endPage | 300 | |
gi.citation.publisherPlace | Bonn | |
gi.citation.startPage | 295 | |
gi.conference.date | 21.-22. Februar 2022 | |
gi.conference.location | Tänikon, Online |
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