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dc.contributor.authorNieberg, Dominik
dc.contributor.authorJenz, Mario
dc.contributor.authorMöller, Kim
dc.contributor.authorKönig, Philipp Daniel
dc.contributor.authorIgelbrink, Matthias
dc.contributor.authorAbbadi, Amine
dc.contributor.authorFeuerstein, Ulf
dc.contributor.authorRuckelshausen, Arno
dc.contributor.editorGandorfer, Markus
dc.contributor.editorMeyer-Aurich, Andreas
dc.contributor.editorBernhardt, Heinz
dc.contributor.editorMaidl, Franz Xaver
dc.contributor.editorFröhlich, Georg
dc.contributor.editorFloto, Helga
dc.date.accessioned2020-03-04T13:06:32Z
dc.date.available2020-03-04T13:06:32Z
dc.date.issued2020
dc.identifier.isbn978-3-88579-693-0
dc.identifier.issn1617-5468
dc.identifier.urihttp://dl.gi.de/handle/20.500.12116/31896
dc.description.abstractFür die sensorgestützte Feldphänotypisierung in der Pflanzenzucht werden bislang meist spezielle Plattformen eingesetzt. Hierdurch stehen den Vorteilen der sensorgestützten Ertragsoptimierung unter anderem hohe Anschaffungskosten und niedrige Nutzungszeiten gegenüber. Des Weiteren braucht es für die Kulturpflanze Raps spezielle Fahrzeugtypen, da hier eine bloße Überfahrt teilweise schwer möglich ist. Diese Arbeit beschreibt ein entwickeltes Multisensorsystem basierend auf dem BreedVision-Konzept [Mö16], welches ohne große Änderungen in kurzer Zeit an konventionelle Maschinen der Feldversuchstechnik montiert werden kann. Durch diese Kombination ergibt sich eine mobile Raps-Phänotypisierungsplattform, welche Merkmale im Bestand erfasst. Weiter werden die Bestände auch mit Drohnen überflogen und diese Daten verglichen. Durch die modulare Gestaltung ist eine hohe Flexibilität des Sensorsystems gegeben. Der Rückbau der Systemtechnik erfolgt nahezu rückstandslos und garantiert somit die vollständige Nutzung der Maschine. Somit können vorhandene Ressourcen effektiv genutzt und Kosten reduziert werden. Das System konnte bereits bei ersten Feldversuchen in Raps eingesetzt und erste feldbasierte Sensordaten erhoben werden.de
dc.language.isode
dc.publisherGesellschaft für Informatik e.V.
dc.relation.ispartof40. GIL-Jahrestagung, Digitalisierung für Mensch, Umwelt und Tier
dc.relation.ispartofseriesLecture Notes in Informatics (LNI) - Proceedings, Volume P-299
dc.subjectHochdurchsatz-Phänotypisierung
dc.subjectOutdoor
dc.subjectMultisensorplattform
dc.titleMobiles Hochdurchsatz-Phänotypisierungssystem für Feldversuche in Rapsde
dc.typeText/Conference Paper
dc.pubPlaceBonn
mci.reference.pages205-210
mci.conference.locationWeihenstephan, Freising
mci.conference.date17.-18. Februar 2020


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