Die chronologische Liste zeigt aktuelle Veröffentlichungen aus dem Forschungsbetrieb der Hochschule Weihenstephan-Triesdorf. Zuständig ist das Zentrum für Forschung und Wissenstransfer (ZFW).
Der Bayerischen Landwirtschaft stehen eine Vielzahl von Informationen zur Verfügung, welche als Basis für fundierte Entscheidungen im landwirtschaftlichen Produktionsprozess dienen. Um diese Fülle an Information gebündelt und fachlich sinnvoll verknüpft für Landwirte und Berater verfügbar zu machen, wird eine digitale Wissensbasis, als Grundlage für eine bessere Ausnutzung von Effizienzsteigerungspotenzialen im Pflanzenbau, entwickelt. Die Modellierung der Daten-konzepte in OWL-Ontologien und die Datenhaltung in RDF-Graphdatenbanken bilden die Basis für ein unabhängiges Expertennetzwerk. Am Fallbeispiel Stickstoffdüngung im Winterweizen entstehen unter Einbeziehung von realen Betriebsdaten erste Bausteine dieser Wissensbasis.
The assessment of tomato fruit quality depends on a variety of extrinsic and intrinsic quality parameters such as color, firmness and sugar content. Conventional measurement methods of these quality parameters are time consuming, require various measurement devices, and in case of intrinsic quality, involve destructive measurements. Latest research focused on the non-destructive determination of these parameters by using spectroscopic measurements. The goal of this study was to evaluate the capability of three commercial-ly available portable and miniaturized VIS/NIR spectrometers, socalled food-scanners, in predicting various tomato quality attributes in a non-destructive way. Additionally, this study evaluated the software provided by manufacturers for building of prediction models by comparing the results derived from those software tools to state-of-the-art software for multivariate analysis. Evaluation of food-scanner spectra resulted in prediction models of high accuracy (r² > 0.90) for tomato fruit firmness, dry matter, total soluble solids and color values L*, a* and h°. Prediction models computed with manufacturer’s software showed similar accuracy to those derived from state-of-the-art evaluation software. Results of this study illustrate the great potential of commercial food-scanners for non-destructive quality measurement. Further important features of food-scanners with respect to the application along the fresh produce supply chain are addressed.
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Johannes Werth,
Prof. Dr. Dominikus Gregor Kittemann,
Prof. Dr. Michael Beck,
Prof. Dr. Elke Meinken,
Dr. Dieter Lohr,
Thomas Kuster,
Esther Bravin,
Sascha Buchleither,
Michael Zoth,
Dr. Christian Scheer
Johannes Werth,
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Michael Zoth,
Dr. Christian Scheer
Das Indoor Vertical Farming spezialisiert sich auf die Produktion von Pflanzen in mehrlagigen, vertikal angeordneten Kultursystemen in einer geschlossenen Gebäudestruktur (Container, Lagerhallen, etc.). Die Lichtenergie für das Pflanzenwachstum wird über künstliche Belichtungssysteme wie LED-Module zur Verfügung gestellt. Von der Temperatur über die Luftfeuchte, Belichtungszeit und -intensität, dem Lichtspektrum bis hin zur Bewässerung kann alles gezielt eingestellt und optimiert werden. Sensoren und Kamerasysteme ermöglichen zudem das Wachstum und die pflanzliche Entwicklung in Echtzeit zu beobachten und kontinuierlich zu optimieren.
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