Datenaufbereitung in der Landwirtschaft durch automatisierte semantische Annotation
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Zusammenfassung
Die moderne Landtechnik und zunehmende Digitalisierung landwirtschaftlicher Prozesse liefern vielfältige Daten. Deren effiziente und nutzbringende Verwendung leidet jedoch unter berechtigten Sorgen um Datenhoheit und -kontrolle, Formatbrüchen und unterschiedlichsten Interpretationen. Als Lösungsvorschlag präsentieren wir die sog. Wikinormia, eine kollaborative Plattform, in der interessierte Teilnehmer eigene, neue Datenformate beschreiben und diskutieren können. Sobald ein finalisiertes Vokabular erstellt ist, können spezifische Parser die Rohdaten in drei grundsätzliche Repräsentationen semantisch aufbereiten: Geo-Informationen, Zeitreihen und semantische Fakten (landwirtschaftlicher Wissensgraph). Dank der öffentlich zugänglichen Definitionen und Beschreibungen gewinnen Entwickler leicht Überblick über die für sie relevanten Konzepte. Vielfältige Dienste werden dann (vorbehaltlich individueller Zugriffsrechte) ihre Daten einfach über eine Query-Schnittstelle abfragen und Ergebnisse zurückspielen können. Diesen Lösungsvorschlag haben wir bereits in einem Prototyp im Projekt SDSD (Smarte Daten – Smarte Dienste) umgesetzt. Wir demonstrieren den Nutzen mit einer Reihe von repräsentativen Diensten aus der Landwirtschaft. Damit steht ein effizientes System zur kooperativen, flexiblen Digitalisierung landwirtschaftlicher Arbeitsabläufe zur Verfügung.
- Vollständige Referenz
- BibTeX
Klose, J., Schröder, M., Becker, S., Bernardi, A. & Ruckelshausen, A.,
(2020).
Datenaufbereitung in der Landwirtschaft durch automatisierte semantische Annotation.
In:
Gandorfer, M., Meyer-Aurich, A., Bernhardt, H., Maidl, F. X., Fröhlich, G. & Floto, H.
(Hrsg.),
40. GIL-Jahrestagung, Digitalisierung für Mensch, Umwelt und Tier.
Bonn:
Gesellschaft für Informatik e.V..
(S. 133-138).
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| GIL_2020_Klose_133-138.pdf | 458.7Kb | Öffnen |
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Mehr Information
ISBN: 978-3-88579-693-0
ISSN: 1617-5468
Datum: 2020
Sprache:
(de)
(de)
Typ: Text/Conference Paper

