Generierung von Entscheidungsregeln zur teilflächenspezifischen Stickstoffdüngung und zur Verbessereung der Wirtschaftlichkeit der Weizenproduktion mit Hilfe eines Künstlichen Neuronalen Netzes

Description: Das Projekt "Generierung von Entscheidungsregeln zur teilflächenspezifischen Stickstoffdüngung und zur Verbessereung der Wirtschaftlichkeit der Weizenproduktion mit Hilfe eines Künstlichen Neuronalen Netzes" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg, Institut für Agrar- und Ernährungswissenschaften, Professur Allgemeiner Pflanzenbau, Ökologischer Landbau durchgeführt. Bemessung der mineralischen N-Düngung basiert bisher überwiegend auf einem Merkmal. Beispielsweise nutzen reine kartenbasierte Ansätze meist historische Ertrags- oder Bodenkarten andererseits beziehen sich reine sensorbasierte Ansätze auf nur ein Sensorsignal. Unter Nutzung eines 'künstlichen neuronalen Netzes' sollen die Voraussetzungen geschaffen werden, um beispielsweise in einem Kartenansatz mit Sensor-Overlay verschiedene Merkmale für die rechnergestützte Entscheidungsfindung zu kombinieren.

SupportProgram

Origin: /Bund/UBA/UFORDAT

Tags: Weizen ? Mineraldünger ? Sensor ? Thematische Karte ? Ernteertrag ? Pflanzenproduktion ? Stickstoffdüngung ? Präzisionslandwirtschaft ? Getreideproduktion ? Bewertungsverfahren ? Bodenkarte ? Datenverarbeitung ? Ernährungswissenschaft ? Künstliche Intelligenz ? Ökologischer Landbau ? Wirtschaftlichkeit ? Bemessung ? Entscheidungshilfe ? Künstliches Neuronales Netz ?

Region: Sachsen-Anhalt

License: cc-by-nc-nd/4.0

Language: Deutsch

Organisations

• Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg, Institut für Agrar- und Ernährungswissenschaften, Professur Allgemeiner Pflanzenbau, Ökologischer Landbau (Betreiber*in)
• Umweltbundesamt (Bereitsteller*in)

Time ranges: 2011-11-01 - 2013-03-31

Status

Aktiv

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