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Blattlaus-Identifikation durch Künstliche Intelligenz, Teilprojekt B

Das Projekt "Blattlaus-Identifikation durch Künstliche Intelligenz, Teilprojekt B" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft. Es wird/wurde ausgeführt durch: ALM - Adaptiv Lernende Maschinen - GmbH.

Blattlaus-Identifikation durch Künstliche Intelligenz, Teilprojekt A

Das Projekt "Blattlaus-Identifikation durch Künstliche Intelligenz, Teilprojekt A" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft. Es wird/wurde ausgeführt durch: Julius Kühn-Institut, Bundesforschungsinstitut für Kulturpflanzen, Institut für Pflanzenschutz im Ackerbau und Grünland.

Photonische Unkrautbekämpfung im Zuckerrübenanbau - Laserbasiertes Unkrautmanagement, Teilvorhaben: Entwicklung einer laserbasierten Technologie zur Unkrautbekämpfung auf dem Rübenfeld, Unkrauterfassung über optische Verfahren, pflanzenbauliche Evaluation und Wirtschaftlichkeitsbetrachtung

Das Projekt "Photonische Unkrautbekämpfung im Zuckerrübenanbau - Laserbasiertes Unkrautmanagement, Teilvorhaben: Entwicklung einer laserbasierten Technologie zur Unkrautbekämpfung auf dem Rübenfeld, Unkrauterfassung über optische Verfahren, pflanzenbauliche Evaluation und Wirtschaftlichkeitsbetrachtung" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung. Es wird/wurde ausgeführt durch: Rübenanbauer- und Aktionärsverband Nord e.V..

Dense Satellite Time Series for Agricultural Monitoring, Teilvorhaben: RSS

Das Projekt "Dense Satellite Time Series for Agricultural Monitoring, Teilvorhaben: RSS" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz. Es wird/wurde ausgeführt durch: Remote Sensing Solutions GmbH.

Dense Satellite Time Series for Agricultural Monitoring, Teilvorhaben UniBw München

Das Projekt "Dense Satellite Time Series for Agricultural Monitoring, Teilvorhaben UniBw München" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz. Es wird/wurde ausgeführt durch: Universität der Bundeswehr München, Institut für Raumfahrttechnik und Weltraumanwendungen, Professur für Erdbeobachtung.

Dense Satellite Time Series for Agricultural Monitoring, Teilvorhaben: Hochschule München

Das Projekt "Dense Satellite Time Series for Agricultural Monitoring, Teilvorhaben: Hochschule München" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz. Es wird/wurde ausgeführt durch: Hochschule München, Fakultät 08 für Geoinformation.

Digital GreenTech: Kurzprojekt - Digitale Wasser- und Abwasserwirtschaft, Teilprojekt 1

Das Projekt "Digital GreenTech: Kurzprojekt - Digitale Wasser- und Abwasserwirtschaft, Teilprojekt 1" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung. Es wird/wurde ausgeführt durch: Deutsche Vereinigung für Wasserwirtschaft, Abwasser und Abfall e.V..

Erfassung und Auswerung von arbeitswirtschaftlichen Grundlagen fuer landwirtschaftliche Betriebe im Berggebiet

Das Projekt "Erfassung und Auswerung von arbeitswirtschaftlichen Grundlagen fuer landwirtschaftliche Betriebe im Berggebiet" wird/wurde ausgeführt durch: Agroscope FAT Tänikon.Erfassung von Arbeitszeiten fuer die Weidefuehrung und die Hofduengerausbringung im Berggebiet. Erstellung von Planzeiten als Planungsgrundlagen. Einbau des Datenmaterials in den Arbeitsvorschlag fuer Bergbetriebe. Vergleichende Bewertung verschiedener Weideformen im Berggebiet aus arbeitswirtschaftlicher und -organisatorischer Sicht.

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