Konferenzbeitrag
Landwirtschaftliche Ertragsvorhersage im Kontext begrenzter realer Trainingsdatensätze: ein Transfer-Learning-Ansatz unter Verwendung tieferneuronalerNetze
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Text/Conference Paper
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Datum
2023
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Verlag
Gesellschaft für Informatik e.V.
Zusammenfassung
Anhand von KI-gestützten Entscheidungshilfen in der Landwirtschaft, beispielsweise durch Anpassung von Düngeapplikationen oder des zeitlichen Feldarbeits-Managements, kann die Produktivität auf einer ökologischen und nachhaltigen Sicht gesteigert werden. Wir beschreiben eine Lösung, um mit Hilfe von neuronalen Netzen Ertrags- und Wachstumsprognosen in realen landwirtschaftlichen Daten zu erzielen. Das Problem geringer Trainingsdatenmengen wird dadurch gelöst, dass zunächst ein System anhand von Simulationsdaten antrainiert und mittels Transfer- Learning an spezifische reale Betriebsbedingungen anhand einiger weniger Realdaten angepasst wird. Die Ergebnisse der Realprognose werden anhand einer Kreuzvalidierungsstrategie evaluiert.