Auf dem Weg zu einem Entscheidungsunterstützungs-system zur Pflege und Ernte von Grünlandflächen
Zusammenfassung
Zur Bewirtschaftung von Grünlandflächen müssen eine Vielzahl an Parametern und Regularien berücksichtigt werden, um Entscheidungen für geeignete Pflegemaßnahmen oder Erntetermine zu treffen. Um diese Entscheidungsfindung zu unterstützen, schlagen wir ein regelbasiertes Inferenzsystem vor. Dieses bildet automatisch Schlussfolgerungen auf Basis von modelliertem Expertenwissen und rechtlichen Regeln sowie Daten aus Bonituren, drohnengestützten Bildaufnahmen und externen Quellen, wie Wetterprognosen, ab. Die geschlussfolgerten Empfehlungen umfassen Maßnahmen wie Düngung und Erntetermin, abhängig vom Nutzungsziel, betrieblichen Gegebenheiten und weiteren Parametern. Das so entstandene Entscheidungsunterstützungssystem wurde exemplarisch mit Handlungsempfehlungen von Experten unter realen Bedingungen getestet.
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Tieben, C., Reuter, T., Nahrstedt, K., Kraatz, F., Lingemann, K., Trautz, D., Jarme, T. & Hertzberg, J.,
(2022).
Auf dem Weg zu einem Entscheidungsunterstützungs-system zur Pflege und Ernte von Grünlandflächen.
In:
Gandorfer, M., Hoffmann, C., El Benni, N., Cockburn, M., Anken, T. & Floto, H.
(Hrsg.),
42. GIL-Jahrestagung, Künstliche Intelligenz in der Agrar- und Ernährungswirtschaft.
Bonn:
Gesellschaft für Informatik e.V..
(S. 289-294).
@inproceedings{mci/Tieben2022,
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| GIL2022_Tieben_289-294.pdf | 314.3Kb | Öffnen |
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Mehr Information
ISBN: 978-3-88579-711-1
ISSN: 1617-5468
Datum: 2022
Sprache:
(de)
(de)
Typ: Text/Conference Paper

