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Vom RESTful Webservice für Pflanzenschutzmittelregistrierungsdaten zur anwendungsunabhängigen Ontologie

Autor(en):
Albrecht, Katharina [DBLP] ;
Schneider, Kristoffer Janis [DBLP] ;
Martini, Daniel [DBLP]
Zusammenfassung
Bei der Ausbringung von Pflanzenschutzmitteln müssen Abstandsauflagen eingehalten werden. Allerdings müssen diese händisch ermittelt und berücksichtigt werden. Um den Landwirt dabei zu unterstützen, wurde im PAM-Projekt ein Entscheidungshilfesystem entwickelt. Ein Teil dieses Systems ist der Abstandsauflagendienst, den das KTBL bereitstellt. Für diesen Dienst wurde ein Prozess entwickelt, welcher die Pflanzenschutzmittelregistrierungsdaten aus einer REST-Schnittstelle ausliest, die ausgelesenen Informationen mit Hilfe eines RML-Mappings in eine Ontologie überführt und diese über einen SPARQL-Endpoint anwendungsunabhängig abrufbar macht.
  • Vollständige Referenz
  • BibTeX
Albrecht, K., Schneider, K. J. & Martini, D., (2023). Vom RESTful Webservice für Pflanzenschutzmittelregistrierungsdaten zur anwendungsunabhängigen Ontologie. In: Hoffmann, C., Stein, A., Ruckelshausen, A., Müller, H., Steckel, T. & Floto, H. (Hrsg.), 43. GIL-Jahrestagung, Resiliente Agri-Food-Systeme. Bonn: Gesellschaft für Informatik e.V.. (S. 279-284).
@inproceedings{mci/Albrecht2023,
author = {Albrecht, Katharina AND Schneider, Kristoffer Janis AND Martini, Daniel},
title = {Vom RESTful Webservice für Pflanzenschutzmittelregistrierungsdaten zur anwendungsunabhängigen Ontologie},
booktitle = {43. GIL-Jahrestagung, Resiliente Agri-Food-Systeme},
year = {2023},
editor = {Hoffmann, Christa AND Stein, Anthony AND Ruckelshausen, Arno AND Müller, Henning AND Steckel, Thilo AND Floto, Helga} ,
pages = { 279-284 },
publisher = {Gesellschaft für Informatik e.V.},
address = {Bonn}
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DateienGroesseFormatAnzeige
GIL_2023_Albrecht_279-284.pdf463.9Kb PDF Öffnen

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Mehr Information

ISBN: 978-3-88579-724-1
ISSN: 1617-5468
Datum: 2023
Sprache: de (de)
Typ: Text/Conference Paper

Keywords

  • Linked Open Data
  • Ontologie
  • Semantic Web
  • RML
  • SPARQL
Sammlungen
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