GI LogoGI Logo
  • Anmelden
Digitale Bibliothek
    • Gesamter Bestand

      • Bereiche & Sammlungen
      • Titel
      • Autor
      • Erscheinungsdatum
      • Schlagwort
    • Diese Sammlung

      • Titel
      • Autor
      • Erscheinungsdatum
      • Schlagwort
Digital Bibliothek der Gesellschaft für Informatik e.V.
GI-DL
    • English
    • Deutsch
  • Deutsch 
    • English
    • Deutsch
Dokumentanzeige 
  •   Startseite
  • Lecture Notes in Informatics
  • Proceedings
  • GIL-Jahrestagung
  • P309 - 41. GIL-Jahrestagung 2021 - Fokus: Informations- und Kommunikationstechnologie in kritischen Zeiten
  • Dokumentanzeige
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.
  •   Startseite
  • Lecture Notes in Informatics
  • Proceedings
  • GIL-Jahrestagung
  • P309 - 41. GIL-Jahrestagung 2021 - Fokus: Informations- und Kommunikationstechnologie in kritischen Zeiten
  • Dokumentanzeige

Unterscheidung von Mais- und Beikrautpflanzen unter Anwendung von multispektralen UAV-Bilddaten zur teilflächenspezifischen Beikrautregulierung

Autor(en):
Wittstruck, Lucas [DBLP] ;
Reuter, Tobias [DBLP] ;
Nahrstedt, Konstantin [DBLP] ;
Trautz, Dieter [DBLP] ;
Kühling, Insa [DBLP] ;
Jarmer, Thomas [DBLP]
Zusammenfassung
In der landwirtschaftlichen Praxis werden Beikräuter flächendeckend bekämpft, obwohl diese zumeist erst ab einer bestimmten Schadschwelle zu einem nennenswerten Ertragsverlust führen. Die Beikrautbekämpfung hat negative Effekte wie Artenschwund, erhöhte Erosionsgefahr und Umweltbelastung durch Herbizide. Eine teilflächenspezifische Beikrautregulierung kann diese negativen Auswirkungen reduzieren und die Biodiversität im Feld erhöhen, ohne Ertragsverluste befürchten zu müssen. Im vorliegenden Beitrag wird ein Ansatz zur Identifizierung von Beikräutern und deren Differenzierung von Maispflanzen aus multispektralen UAV-Daten vorgestellt. Auf Basis dessen erfolgte eine teilflächenspezifische Beikrautregulierung, die mit einer flächendeckenden Bekämpfung verglichen und bewertet wurde. Die Ergebnisse der Untersuchung haben gezeigt, dass sich drohnengestützte Multispektraldaten zur Erfassung von Beikräutern eignen. Diese konnten sowohl innerhalb als auch zwischen den Maisreihen erkannt und von den Nutzpflanzen differenziert werden. Die aus der Klassifikation abgeleitete teilflächenspezifische Beikrautregulierung ermöglichte die kleinräumige Bekämpfung von Beikräutern. Dadurch ließ sich ein Großteil der Beikräuter erhalten, ohne dass der Mais im Längenwachstum signifikant beeinträchtigt wurde.
  • Vollständige Referenz
  • BibTeX
Wittstruck, L., Reuter, T., Nahrstedt, K., Trautz, D., Kühling, I. & Jarmer, T., (2021). Unterscheidung von Mais- und Beikrautpflanzen unter Anwendung von multispektralen UAV-Bilddaten zur teilflächenspezifischen Beikrautregulierung. In: Meyer-Aurich, A., Gandorfer, M., Hoffmann, C., Weltzien, C., Bellingrath-Kimura, S. & Floto, H. (Hrsg.), 41. GIL-Jahrestagung, Informations- und Kommunikationstechnologie in kritischen Zeiten. Bonn: Gesellschaft für Informatik e.V.. (S. 349-354).
@inproceedings{mci/Wittstruck2021,
author = {Wittstruck, Lucas AND Reuter, Tobias AND Nahrstedt, Konstantin AND Trautz, Dieter AND Kühling, Insa AND Jarmer, Thomas},
title = {Unterscheidung von Mais- und Beikrautpflanzen unter Anwendung von multispektralen UAV-Bilddaten zur teilflächenspezifischen Beikrautregulierung},
booktitle = {41. GIL-Jahrestagung, Informations- und Kommunikationstechnologie in kritischen Zeiten},
year = {2021},
editor = {Meyer-Aurich, Andreas AND Gandorfer, Markus AND Hoffmann, Christa AND Weltzien, Cornelia AND Bellingrath-Kimura, Sonoko AND Floto, Helga} ,
pages = { 349-354 },
publisher = {Gesellschaft für Informatik e.V.},
address = {Bonn}
}
DateienGroesseFormatAnzeige
GIL2021_Wittstruck_349-354.pdf584.0Kb PDF Öffnen

Haben Sie fehlerhafte Angaben entdeckt? Sagen Sie uns Bescheid: Feedback abschicken

Mehr Information

ISBN: 978-3-88579-703-6
ISSN: 1617-5468
Datum: 2021
Sprache: de (de)
Typ: Text/Conference Paper

Keywords

  • Drohne
  • Machine Learning
  • Precision Agriculture
  • Remote Sensing
  • Unkrautbekämpfung
Sammlungen
  • P309 - 41. GIL-Jahrestagung 2021 - Fokus: Informations- und Kommunikationstechnologie in kritischen Zeiten [67]

Zur Langanzeige


Über uns | FAQ | Hilfe | Impressum | Datenschutz

Gesellschaft für Informatik e.V. (GI), Kontakt: Geschäftsstelle der GI
Diese Digital Library basiert auf DSpace.

 

 


Über uns | FAQ | Hilfe | Impressum | Datenschutz

Gesellschaft für Informatik e.V. (GI), Kontakt: Geschäftsstelle der GI
Diese Digital Library basiert auf DSpace.