LiDAR- und Lichtschattensensor-basierte Sensordaten-fusion zur feldbasierten Phänotypisierung von Getreide
Abstract
In diesem Dokument werden komplementäre Sensorfusionsansätze zur feldbasierten Hochdurchsatz-Phänotypisierung von Triticale auf Grundlage bildgebender LiDAR- und Lichtschattensensor-Daten vorgestellt. Die Sensordaten wurden mit der Multisensor-Plattform „BreedVision“ gewonnen. Zur Bestimmung des parzellenbezogenen Parameters werden die Messdaten von LiDAR- und Lichtschattensensor fusioniert. Mit Methoden des überwachten maschinellen Lernens wird ein Biomasse-Vorhersagemodell erstellt. Die extrahierten Pflanzenmerkmale werden auf feldbasierte Daten von 1503 Versuchsparzellen an zwei Versuchsstandorten für je zwei Wachstumsstadien trainiert. Das exponentielle Gauß'sche Prozessregressionsmodell wird mittels der Funktionen in MATLAB® entwickelt.
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Cherednyk, J., Jenz, M., Möller, K., Nieberg, D. & Ruckelshausen, A.,
(2019).
LiDAR- und Lichtschattensensor-basierte Sensordaten-fusion zur feldbasierten Phänotypisierung von Getreide.
In:
Meyer-Aurich, A., Gandorfer, M., Barta, N., Gronauer, A., Kantelhardt, J. & Floto, H.
(Hrsg.),
39. GIL-Jahrestagung, Digitalisierung für landwirtschaftliche Betriebe in kleinstrukturierten Regionen - ein Widerspruch in sich?.
Bonn:
Gesellschaft für Informatik e.V..
(S. 37-42).
@inproceedings{mci/Cherednyk2019,
author = {Cherednyk, Juliia AND Jenz, Mario AND Möller, Kim AND Nieberg, Dominik AND Ruckelshausen, Arno},
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GIL_2019_Cherednyk_037-042.pdf | 486.5Kb | View/ |
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ISBN: 978-3-88579-681-7
ISSN: 1617-5468
xmlui.MetaDataDisplay.field.date: 2019
Language: (de)
Content Type: Text/Conference Paper