Data-Mining zur Bestimmung von Makronährstoffen (P) auf Basis kleinräumig erhobener Variablen
Abstract
Ausgehend vom kleinräumig erhobenen pH-Werten als Variable, sollen geeignete Methoden und Modelle des Data-Mining eruiert, angewandt und ggf. (weiter-)entwickelt werden, um die Makronährstoffe Phosphor und Kalium zu schätzen. Im Fokus dieses Beitrages stehen die Eingrenzung numerischer Modelle und Inputparameter, welche für weitere Schritte die bestmöglichen Ergebnisse zur Abschätzung von Phosphorgehalten im Boden versprechen. Die Untersuchungen zeigen, dass der Klassifizierungsund Regressionsbaumknoten und das künstliche Neuronale Netz die geeignetsten Modelle sind, um die P-Gehalte im Boden anhand des pH-Wertes, der Bodenart (0-25cm) und des feldfruchtspezifischen Phosphorentzugs zu ermitteln.
- Citation
- BibTeX
Marz, M., Wagner, P. & Chudy, T.,
(2015).
Data-Mining zur Bestimmung von Makronährstoffen (P) auf Basis kleinräumig erhobener Variablen.
In:
Ruckelshausen, A., Schwarz, H.-P. & Theuvsen, B.
(Hrsg.),
Informatik in der Land-, Forst- und Ernährungswirtschaft 2015.
Bonn:
Gesellschaft für Informatik e.V..
(S. 109-112).
@inproceedings{mci/Marz2015,
author = {Marz, Michael AND Wagner, Peter AND Chudy, Thomas},
title = {Data-Mining zur Bestimmung von Makronährstoffen (P) auf Basis kleinräumig erhobener Variablen},
booktitle = {Informatik in der Land-, Forst- und Ernährungswirtschaft 2015},
year = {2015},
editor = {Ruckelshausen, Arno AND Schwarz, Hans-Peter AND Theuvsen, Brigitte} ,
pages = { 109-112 },
publisher = {Gesellschaft für Informatik e.V.},
address = {Bonn}
}
author = {Marz, Michael AND Wagner, Peter AND Chudy, Thomas},
title = {Data-Mining zur Bestimmung von Makronährstoffen (P) auf Basis kleinräumig erhobener Variablen},
booktitle = {Informatik in der Land-, Forst- und Ernährungswirtschaft 2015},
year = {2015},
editor = {Ruckelshausen, Arno AND Schwarz, Hans-Peter AND Theuvsen, Brigitte} ,
pages = { 109-112 },
publisher = {Gesellschaft für Informatik e.V.},
address = {Bonn}
}
Haben Sie fehlerhafte Angaben entdeckt? Sagen Sie uns Bescheid: Send Feedback
More Info
ISBN: 978-3-88579-632-9
ISSN: 1617-5468
xmlui.MetaDataDisplay.field.date: 2015
Language:
(de)

Content Type: Text/Conference Paper