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  • Wissenschaftliche Publikationen

Veröffentlichungen der HSWT

Die chronologische Liste zeigt aktuelle Veröffentlichungen aus dem Forschungsbetrieb der Hochschule Weihenstephan-Triesdorf. Zuständig ist das Zentrum für Forschung und Wissenstransfer (ZFW).

8 Ergebnisse

  • Prof. Dr. Patrick Noack, M. Stamminger, Ute Schmid, Andreas Gilson, Mareike Weule, Jonathan Hansen, Lukas Meyer, Fabian Keil, Oliver Scholz, Annika Killer

    • Berechtigungen:  Peer Reviewed

    CherryGraph: Encoding digital twins of cherry trees into a knowledge graph based on topology (2024) Lecture Notes in Informatics (LNI) - Proceedings, Series of the Gesellschaft für Informatik (GI) , S. 71-82.

  • Thomas Herlitzius, Prof. Dr. Patrick Noack, Jan Späth, Roland Barth, Sjaak Wolfert, Ansgar Bernardi, Ralph Traphöner, Daniel Martini, Martin Kunisch, Matthias Trapp, Djamal Guerniche, Daniel Eberz-Eder, Julius Weimper, Katrin Jakob

    • Berechtigungen:  Peer Reviewed

    Technologieperspektive (2024) Handbuch Digital Farming , S. 129-225. DOI: 10.1007/978-3-662-67086-6_3

  • Prof. Dr. Patrick Noack

    Precision Farming – Smart Farming – Digital Farming: Grundlagen und Anwendungsfelder (2024) Taschenbuch; 2., überarbeitete und erweiterte Auflage 2024, 318 Seiten, 170 x 240 mm, Broschur, Wichmann Verlag; 8. Januar 2024 .

    Dieses Werk bietet einen Einstieg in die Methoden und Anwendungen des Precision Farming und der Digitalen Landwirtschaft. Es werden sowohl theoretische Grundlagen als auch praktische Anwendungen dokumentiert und so dargestellt, dass die Bewertung unterschiedlichster Ansätze der Landwirtschaft 4.0 erleichtert wird. Behandelt werden die Themen Satellitenortung und Geoinformationssysteme sowie die in der Landwirtschaft wichtigsten Sensoren und Datenübertragungsmethoden. Neben dem Aufbau und der Funktion von Sensoren und Datenverarbeitungssystemen werden verschiedenste Anwendungen, wie teilflächenspezifische Düngung und automatische Lenksysteme, erklärt und bewertet.Das Buch wendet sich an Studierende der Landwirtschaft, der Agrartechnik und anderen den Agrarwissenschaften verwandten Fächern. Darüber hinaus ist es als Überblickswerk für interessierte Praktiker sowie für Mitarbeiter von Behörden und Unternehmen geeignet.
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  • Andrea Spirkaneder, Prof. Dr. Patrick Noack, Alexander Duemig, Veronika Vikuk

    • Berechtigungen:  Open Access
    • Berechtigungen:  Peer Reviewed

    Validation of a sensor-system for real-time measurement of mineralized nitrogen in soils (2024) Smart Agricultural Technology 7 . DOI: 10.1016/j.atech.2023.100390

    When reducing the negative impact of agriculture on the environment, one major approach is to substantially decrease the nitrate contamination of the groundwater originating from mineral and organic fertilization. However, efficient plant production relies on sufficient nutrient supply. Finding the balance between appropriate plant nutrition and ground water conservation is a challenge. Appropriate nitrogen fertilization relies on the measurement of mineralized nitrogen (Nmin) - the total amount of nitrate and ammonium - in the soil. Taking soil samples with an auger and subsequent chemical analyses in a laboratory is state of the art. However, this process is time-consuming and often time-delayed. The Stenon FarmLab, a sensor spade, is a new device which claims to measure soil Nmin and other soil parameters in real-time with spectral methods. The aim of this study was to validate the Nmin measurements of the Stenon FarmLab with the common laboratory method. The authors conducted a series of 20 measurements consisting of a varying number of individual values per measurement. In total, 211 individual values on 15 different field sites in three regions in Bavaria, Germany were analyzed. Reference samples for laboratory analysis were taken simultaneously with a sampling auger. Only 181 of the 211 individual values were considered in the evaluation as Nmin contents of less than 42 kg N ha−1 and greater than 189 kg N ha−1 exceeded FarmLab's measurement range. The results showed that the Stenon FarmLab overestimated Nmin in 75 % of the cases in comparison to the laboratory analysis. On average, the mean values of the sampled sites differed by 38 kg N ha−1 showing a 69 % mean deviation from the laboratory. The overall coefficient of determination (R2) was 0.3 for individual measurements and 0.66 for the mean values of a site. In conclusion, the Stenon FarmLab is a good approach for a more time-saving method regarding relative differences within or between fields. However, absolute values measured with the Stenon FarmLab, which are required for demand-driven fertilization, are not accurate enough: the system needs to be further improved to match reference methods.
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