Zeit: Mittwoch, 06.03.2024: 14:00 - 15:30 Chair der Sitzung: Joachim Aurbacher |
Ort: iFZ B201 80 Plätze |
Herausforderungen bei Entwicklung und Praxiseinführung von Entscheidungshilfetools für die landwirtschaftliche Praxis am Beispiel der Webanwendung EUTERGESUND
Versuchs und Beratungsring ökologischer Landbau im Norden e.V., Deutschland
Zusammenfassung:
Der Erfolg von Entwicklung und Praxisimplementierung von digitalen Entscheidungshilfetools hängt von diversen Einflüssen und Rahmenbedingungen ab. Wir diskutieren dies am Beispiel der Webanwendung Eutergesund unter Berücksichtigung der Ergebnisse einer qualitativen Befragung von Toolnutzern.
Autonome Kartierung von Rumex mit einem mobilem Roboter
Institut für Robotik und Kognitive Systeme, Universität zu Lübeck, Deutschland
Zusammenfassung:
In diesem Artikel wird ein autonomer Prozess zur Kartierung von Rumex-Unkraut auf einer unerforschten Weide mithilfe eines mobilen Roboters vorgestellt, der mit einem LIDAR-Sensor (zur Kartierung und Lokalisierung) und einer Stereokamera (zur Rumex-Erkennung) ausgestattet ist.
Vorhersage der Methanemissionen von Milchkühen durch maschinelles Lernen
1Justus-Liebig-Universität Gießen, Professur für Landschafts-, Wasser- und Stoffhaushalt,; 2Justus-Liebig-Universität Gießen, Professur für Ökologischen Landbau; 3Justus-Liebig-Universität Gießen, Professur für Tierzüchtung; 4Justus-Liebig-Universität Gießen, Professur für Tierhaltung und Haltungsbiologie
Zusammenfassung:
Wir stellen vor, Machine Learning-Modelle einzusetzen, um Methanemissionen von Milchkühen auf dem ökologisch bewirtschafteten Forschungsgut Gladbacherhof der Justus Liebig Universität Gießen, vorherzusagen. Wir werden das allgemeine Konzept, den methodischen Ansatz und erste Ergebnisse präsentieren.
Drohnenbasierte Schätzung der raum-zeitlichen Variabilität von Trockenmasseertrag und Leguminosenanteil in Luzerne-Gras-Gemengen
Universität Kassel, Fachgebiet Grünlandwissenschaft und Nachwachsende Rohstoffe, Steinstraße 19, 37213 Witzenhausen, Deutschland
Zusammenfassung:
Luzerne-Gras-Gemenge weisen häufig eine hohe räumliche und zeitliche Variabilität des Leguminosenanteils und damit des Stickstofffixierungspotentials auf. Ziel dieser Studie war es, den Anteil von Leguminosen am Gesamttrockenmasseertrag mithilfe drohnenbasierter Multispektralbilder zu modellieren.