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Conference Paper Automatisierte Frucht- und Pflanzenerkennung in Apfelplantagen durch künstliche Intelligenz(Gesellschaft für Informatik e.V., 2024) Gerstenberger, Michael; Kovalenko, Mykyta; Przewozny, David; Magnusson, Jannes; Gassen, Eike; Pawlak, Jakub; Hirth, Jochen; von Hirschhausen, Laura; Runde, Detlef; Hilsmann, Anna; Eisert, Peter; Bosse, SebastianZwei wichtige Ziele des Precision Farming im Obstanbau sind die automatische Bonitur von Apfelplantagen und die Ernte von Äpfeln: Beide setzen voraus, dass Bäume und Früchte zuverlässig erkannt werden. Mittlerweile existieren erste öffentliche Datensätze zum Training von KI-Modellen zur Erkennung von Früchten in Obstplantagen, wie z. B. der Benchmark-Datensatz MinneApple mit über 1000 annotierten Bildern. Eine zentrale Herausforderung bleibt einerseits die begrenzte Generalisierbarkeit der Apfelerkennung, die mit diesen Datensätzen erzielt werden kann. Andererseits bestehen neben der Anzahl der Früchte weitere wichtige Kennzahlen im Obstanbau wie die Fläche der Blätter und Blüten, welche die Bäume im Frühjahr tragen und für die automatische Bonitur von Interesse sind. Die Ziele der hier vorgestellten Forschung sind daher (1) eine Erweiterung der Datenbasis, (2) die vergleichende Evaluation von state-of-the-art Objektdetektoren für die Apfelerkennung über verschiedene Datensätze hinweg und (3) eine neue Methode zur Segmentierung der Bäume. Um diese Ziele zu erreichen, wurden weitere Daten maschinengestützt erfasst und mehr als 600 Bilder mit Hilfe von interaktiven Verfahren annotiert. Diese nutzen jeweils ein vortrainiertes Modell, um dem Nutzer Vorschläge für die Position der Äpfel zu machen, die dann manuell korrigiert und ergänzt werden können. Für die Evaluierung der Apfelerkennung wurden gängige Modellarchitekturen zur Objekterkennung (YOLOv8, ResNet, SSD) für die Detektion von Äpfeln trainiert und im Sinne eines Modellvergleichs getestet. YoloV8 liefert die besten Ergebnisse für die Erkennung von Äpfeln am Baum, die mit einem F1-Wert von 0.77 insgesamt auch sehr hoch ist. Die Übertragbarkeit der Ergebnisse wurde durch eine Kreuzevaluierung mit MinneApple und MS-COCO überprüft und es zeigt sich, dass die Modelle bei Anwendung auf anderen Testdatensätze erheblich schlechter abschneiden als bei der Evaluierung in Bezug auf die zum Training gehörenden Testbilder. Voraussetzung für eine semantische Segmentierung ist die Erkennung der Bäume der vordersten Baumreihe, die hier ebenfalls untersucht wird. Hierbei kommt Deep Optical Flow (RAFT) zum Einsatz, das die Bewegungsparallaxe nutzt, um Tiefeninformationen zu schätzen, und keine rechenintensive Punktwolkenrekonstruktion erfordert. Das Verfahren liefert qualitativ gute Ergebnisse für einen Großteil der Bilder. Unsere Ergebnisse unterstreichen die Bedeutsamkeit von umfangreichen Datensätzen, die es erlauben, Modelle domänenspezifisch zu trainieren und vergleichend zu evaluieren.Conference Paper Route-planning in output-material-flow operations using side-headlands(Gesellschaft für Informatik e.V., 2023) Focke Martinez, Santiago; Hertzberg, Joachim; Hoffmann, Christa; Stein, Anthony; Ruckelshausen, Arno; Müller, Henning; Steckel, Thilo; Floto, HelgaThis paper presents an extension to a previously presented planning tool which was developed to generate routes for the machines participating in output-material-flow operations. The extension refers to the support of a headland region consisting of a set of partial side-headlands, comprised by main headlands, located in the sides of the field where inner-field tracks end; and connecting headlands, which border the field boundary and connect the main headlands. Eleven fields were used to test the corresponding tool updates in the planning process, including the geometric representation of the field with the new headland type, and the route planning for a harvesting test-scenario with one non-capacitated harvester and two transport vehicles.Conference Paper Wissenstransfer durch integrative Lernkonzepte(Gesellschaft für Informatik e.V., 2022) Wilmes, Rolf; Bauer, Bernhard; Braun, Kevin; Breunig, Peter; Fleischmann, Andreas; Meyer, Tobias; Noack, Patrick; Saeed, Muhammad Asif; Gandorfer, Markus; Hoffmann, Christa; El Benni, Nadja; Cockburn, Marianne; Anken, Thomas; Floto, HelgaDer vorliegende Aufsatz soll das Potenzial von integrativen Lernkonzepten für den Wissenstransfer von digitalen Technologien in die landwirtschaftliche Praxis veranschaulichen. Im Rahmen des Experimentierfeldes Diabek wurde ein online-basiertes, integratives Lernkonzept entwickelt. Dies besteht aus einer Kombination von Online-Diskussionsveranstaltungen und frei zugänglichen Lern-Videos. Die bisherigen Erfahrungen und Möglichkeiten zur Skalierung werden im Folgenden geschildert.Conference Paper Herausforderungen bei der Einführung von Smart Products aus Sicht deutscher Landwirte(Gesellschaft für Informatik e.V., 2022) Schukat, Sirkka; Schukat, Esben; Heise, Heinke; Gandorfer, Markus; Hoffmann, Christa; El Benni, Nadja; Cockburn, Marianne; Anken, Thomas; Floto, HelgaDie Landwirtschaft reagiert mit Smart Farming auf die zunehmenden Anforderungen hinsichtlich Nachhaltigkeit und Klimaverträglichkeit. Bestandteil dieser Entwicklung sind Smart Products, welche digital vernetzt Informationen über sich, ihre Umgebung und ihre Nutzer austauschen sowie verarbeiten können. Diese Eigenschaft ermöglicht es Smart Products, einen wesentlichen Beitrag zur Gestaltung nachhaltiger und effizienter landwirtschaftlicher Prozesse zu leisten. Trotz der vielseitig dargestellten Potenziale von Smart Products erscheint die Durchdringung in der landwirtschaftlichen Praxis nur zögerlich zu erfolgen. Mittels Befragung von 523 Landwirten konnte gezeigt werden, welche Faktoren die praktische Einführung von Smart Products hemmen. Die deskriptiven Ergebnisse zeigen, dass vor allem die Inkompatibilität zwischen Produkten sowie unzureichender Breitbandausbau als größte Hindernisse angesehen werden. Mögliche Schwierigkeiten hinsichtlich Bedienung sowie fehlendes Know-how für die Nutzung werden von den Landwirten als eher unkritisch bewertet. Anhand dieser Erkenntnisse können Handlungsempfehlungen für Politik und Unternehmen abgeleitet werden, die zur Schaffung geeigneter Rahmenbedingungen für eine nachhaltigere Landwirtschaft genutzt werden können.Conference Paper Einfluss sozialer und psychologischer Faktoren auf die Adaption digitaler Technologien in der Landwirtschaft durch Betriebsleiter und Betriebsleiterinnen in der Schweiz(Gesellschaft für Informatik e.V., 2022) Reissig, Linda; Gandorfer, Markus; Hoffmann, Christa; El Benni, Nadja; Cockburn, Marianne; Anken, Thomas; Floto, HelgaDie fortschreitende Digitalisierung in der Landwirtschaft, der sozio-technische Prozess der Anwendung digitaler Innovationen, eröffnet den Landwirten[1] wichtige neue Möglichkeiten, wie Erfassungstechnologien wie Controlled Traffic Farming, aber auch verschiedene Verarbeitungslösungen wie Buchhaltungssoftware. Digitale Landwirtschaftstechnologien haben enorme Potenziale, um die Landwirtschaft effizienter, sauberer und weniger arbeitsintensiv zu machen. Das Potenzial kann nur genutzt werden, wenn wir mit bestehenden Lösungen intelligent umgehen und die verschiedenen Technologien entsprechend ihrer Stärken und Schwächen einsetzen. Das Ziel dieser Studie ist es, Einblicke in den Technologieadoptionsprozess zu geben, der einen komplexen und systemischen Charakter hat, und die Treiber und Hindernisse für die Einführung von digitalen Technologien bei Schweizer Familienbetrieben zu untersuchen. Die Ergebnisse verweisen auf die Tendenz, dass der Einfluss der Struktur dem Einfluss der Einstellung gegenüber den digitalen Technologien unterliegt.Conference Paper Wahrnehmung und Adoption von Farmmanagementinformationssystemen unter künftigen Betriebsleitenden(Gesellschaft für Informatik e.V., 2022) Ammann, Jeanine; Walter, Achim; El Benni, Nadja; Gandorfer, Markus; Hoffmann, Christa; El Benni, Nadja; Cockburn, Marianne; Anken, Thomas; Floto, HelgaDie vorliegende Arbeit untersucht, welche Rolle digitale Technologien in der landwirtschaftlichen Ausbildung für künftige Betriebsleitende in der Schweiz spielen. Dazu haben wir Farmmanagementinformationssysteme (FMIS) als ein spezifisches Beispiel einer digitalen Technologie verwendet, um zu untersuchen, welche Faktoren deren Adoption beeinflussen. FMIS können für Betriebsleitende eine wichtige Unterstützung für die Entscheidungsfindung sein, werden aber oft als schwierig zu bedienen wahrgenommen. Folglich kann die Adoption gezielt gefördert werden, indem den Betriebsleitenden praktische Anwendungen im Rahmen der Ausbildung angeboten werden. Wie die Adoption von FMIS und die Ausbildung von Betriebsleitenden in FMIS derzeit aussieht, haben wir im Rahmen einer Onlinebefragung unter Schüler:innen und Lehrer:innen des Betriebsleiterkurses in der Schweiz untersucht.Conference Paper Digitales Experimentierfeld Diabek(Gesellschaft für Informatik e.V., 2021) Bauer, Bernhard; Braun, Kevin; Breunig, Peter; Fleischmann, Andreas; Meyer, Tobias; Noack, Patrick; Saeed, Muhammad Asif; Wilmes, Rolf; Meyer-Aurich, Andreas; Gandorfer, Markus; Hoffmann, Christa; Weltzien, Cornelia; Bellingrath-Kimura, Sonoko; Floto, HelgaDigitale Methoden bieten vielfältige Möglichkeiten, die Wirtschaftlichkeit von landwirtschaftlichen Betrieben zu steigern, Arbeitsspitzen zu brechen und die negativen Auswirkungen der Landbewirtschaftung auf die Umwelt zu reduzieren. Die Umsetzung erfolgt vor allem auf Betrieben mit im Bundesvergleich geringer landwirtschaftlicher Nutzfläche eher schleppend. Im Projekt Diabek sollen die Ursachen für die zurückhaltende Nutzung untersucht und landwirtschaftliche Betriebe bei der Umsetzung unterstützt und beraten werden. Aus den gesammelten Erfahrungen werden Konzepte für die Fort- und Weiterbildung entwickelt. Daneben spielen die Untersuchung der Auswirkung von digitalen Methoden auf die Umwelt und der Aufbau eines Kommunikationskonzepts eine zentrale Rolle.Conference Paper Klein gegen Groß – Vergleich von klein- und großstrukturierten Agrarregionen beim Einsatz digitaler Technologien(Gesellschaft für Informatik e.V., 2021) Pfeiffer, Johanna; Gabriel, Andreas; Gandorfer, Markus; Meyer-Aurich, Andreas; Gandorfer, Markus; Hoffmann, Christa; Weltzien, Cornelia; Bellingrath-Kimura, Sonoko; Floto, HelgaEine aktuelle deutschlandweite Online-Umfrage gibt einen Gesamtüberblick über den Einsatz digitaler Technologien auf landwirtschaftlichen Betrieben in Deutschland. Die Betriebsstruktur hat, wie erwartet, insbesondere dann einen Einfluss auf den Einsatzumfang digitaler Technologien, wenn es sich um Technologien mit hohem Investitionsbedarf handelt. So zeigen sich bei Anwendungen wie Wetter- und Prognose-Apps kaum Unterschiede, wohingegen Lenksysteme oder GPS-gesteuerte Teilbreitenschaltung in großstrukturierten Agrarregionen (Bundesländer mit mittlerer Flächenausstattung > 100 ha) signifikant höhere Adoptionsraten aufweisen als in kleinstrukturierten Bundesländern (mittlere Flächenausstattung < 100 ha).Conference Paper Overview of a route-planning tool for capacitated field processes in arable farming(Gesellschaft für Informatik e.V., 2021) Focke Martinez, Santiago; Wiemann, Thomas; Hertzberg, Joachim; Meyer-Aurich, Andreas; Gandorfer, Markus; Hoffmann, Christa; Weltzien, Cornelia; Bellingrath-Kimura, Sonoko; Floto, HelgaThis paper presents an overview of a planning tool being developed for the generation of routes in the spatio-temporal domain for vehicles participating in capacitated arable farming operations. The planner supports processes where the field is divided into a surrounding headland and an inner-field (main) region. Two scenarios for output material flow operations are currently supported: 1) one machine equipped with a container works the field; and 2) a machine with no container works the field while being serviced on-the-run by one or more capacitated service units.Conference Paper Digitales Experimentierfeld Diabek(Gesellschaft für Informatik e.V., 2020) Noack, Patrick; Breunig, Peter; Bauer, Bernhard; Gandorfer, Markus; Meyer-Aurich, Andreas; Bernhardt, Heinz; Maidl, Franz Xaver; Fröhlich, Georg; Floto, HelgaDigitale Methoden bieten vielfältige Möglichkeiten, die Wirtschaftlichkeit von landwirtschaftlichen Betrieben zu steigern, Arbeitsspitzen zu brechen und die negativen Auswirkungen der Landbewirtschaftung auf die Umwelt zu reduzieren. Die Umsetzung erfolgt vor allem auf Betrieben mit im Bundesvergleich geringer landwirtschaftlicher Nutzfläche eher schleppend. Im Projekt Diabek sollen die Ursachen für die zurückhaltende Nutzung untersucht und landwirtschaftliche Betriebe bei der Umsetzung unterstützt und beraten werden. Aus den gesammelten Erfahrungen werden Konzepte für die Fort- und Weiterbildung entwickelt. Daneben spielen die Untersuchung der Auswirkung von digitalen Methoden auf die Umwelt und der Aufbau eines Kommunikationskonzepts eine zentrale Rolle.