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

Description: 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

Origins: /Bund/UBA/UFORDAT

Tags: Weizen ? Mineraldünger ? Sensor ? Thematische Karte ? Ernteertrag ? Stickstoffdüngung ? Präzisionslandwirtschaft ? Getreideproduktion ? Bewertungsverfahren ? Bodenkarte ? Datenverarbeitung ? 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

Quality score

• Overall: 0.42
• Findability: 0.36

  • Title: 0.00
  • Description: 0.09
  • Identifier: false
  • Keywords: 0.82
  • Spatial: RegionOther (0.25)
  • Temporal: true
• Accessibility: 0.67

  • Landing page: Specific (1.00)
  • Direct access: false
  • Publicly accessible: true
• Interoperability: 0.00

  • Open file format: false
  • Media type: false
  • Machine-readable metadata: false
  • Machine-readable data: false
• Reusability: 0.67

  • License: ClearlySpecifiedAndFree (1.00)
  • Contact info: false
  • Publisher info: true

Accessed 1 times.