Datenfluss bei der Applikation der Bodenbeprobung mit dem mobilen Feldlabor „soil2data“
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Zusammenfassung
Die Digitalisierung des Bodenbeprobungsverfahrens mit einer automatisierten Generierung einer Düngeempfehlung auf Grundlage der analysierten Bodennährstoffgehalte – direkt nach Beendigung der Bodenbeprobung auf dem Acker – ist ein übergeordnetes Ziel bei der Nutzung des mobilen Feldlabors „soil2data“. Neben den Bodennährstoffanalyse-Ergebnissen sind für die Umsetzung einer automatisierten generierten Düngeempfehlung weitere Informationen notwendig. Die Quellen dieser Informationen haben einen unterschiedlichen Ursprung. Es sind Daten aus verschiedenen Quellen vom Bewirtschafter, von Dienstleistern und vom mobilen Feldlabor, welche miteinander verknüpft und synchronisiert werden müssen. Für einen automatisierten Prozessablauf zur Generierung einer Düngeempfehlung ist die Datenorganisation eine essenzielle Voraussetzung. Die Grundlage der Empfehlung sind die Tabellenwerke der offiziellen Düngeempfehlung, die bei den für die Düngung zuständigen Behörden der Bundesländer vorliegen. In dieser Publikation werden die notwendigen Daten und der Prozessdatenfluss für die Bodenbeprobung und Düngeempfehlung-Generierung beschrieben und grafisch dargestellt.
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Riedel, V., Möller, A., Terhaag, M., Meyer, T., Mentrup, D., Kerssen, H., Najdenko, E., Lorenz, F., Mosler, T., Tesch, H., Peters, W., Hinck, S. & Ruckelshausen, A.,
(2023).
Datenfluss bei der Applikation der Bodenbeprobung mit dem mobilen Feldlabor „soil2data“.
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. 495-500).
@inproceedings{mci/Riedel2023,
author = {Riedel, Vadim AND Möller, Andreas AND Terhaag, Matthias AND Meyer, Thomas AND Mentrup, Daniel AND Kerssen, Hendrik AND Najdenko, Elena AND Lorenz, Frank AND Mosler, Tino AND Tesch, Heinrich AND Peters, Walter AND Hinck, Stefan AND Ruckelshausen, Arno},
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Mehr Information
ISBN: 978-3-88579-724-1
ISSN: 1617-5468
Datum: 2023
Sprache:
(de)
(de)
Typ: Text/Conference Paper

