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Neue Sensorentwicklungen -ein technischer Blick auf Pflanzen, Sensoren und Daten

机译:传感器的新发展-工厂,传感器和数据的技术观点

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摘要

Sensorsysteme stellen eine wesentliche Schlüsseltechnologie für den nachhaltigen Pflanzenbau dar, dies betriff die Verbindung ökonomischer und ökologischer Randbedingungen, Automatisierung, Ressourceneinsparung und die Integration von Mensch-Maschine-Schnittstellen. Die Gewinnung von Messdaten hoher Selektivität erfordert den intensiven Einsatz bildgebender Systeme zur Störgrößenreduktion, dabei stellen das Datenmanagement und die Entwicklung intelligenter Algorithmen zur Interpretation von Pflanzendaten aus den Sensorrohdaten wesentliche Aufgabengebiete dar. Die Zuordnung eines einzelnen Sensors zu einer einzelnen Bestandsgröße ergibt daher keinen Sinn, eine deutlichere Trennung der Rohdaten, deren Interpretation und die darauf folgende Entwicklung von Handlungsanweisungen sind erforderlich. Technologisch eröffnen sich durch neue Sensor- und Systemtechnologien - insbesondere in den Bereichen Sensor/Daten-Fusion und Simulationstechnik - vielversprechende Optionen zur Entwicklung praxistauglicher Lösungen.%Sensor systems are key components for sustainable crop farming with respect to different aspects, such as the com- bination of economical and ecological boundary conditions, automation, conservation of resources and integration of human-machine interfaces. In order to obtain measurement data with high selectivities, image-based sensors for noise reduction are necessary, where data management as well as the development of intelligent algorithms are major tasks. The correlation of a single sensor to a single crop parameter does not make sense, a clear separation of raw data, the interpretation and the subsequent development of instructions is necessary. From a technological point of view new sensor and system technologies have a high potential for supporting solutions for the practice, in particular sensor data fusion and simulation technologies.
机译:传感器系统代表了可持续作物生产的一项关键关键技术,这涉及经济和生态边界条件,自动化,资源节约以及人机界面的集成之间的联系。采集高选择性的测量数据需要大量使用成像系统来减少干扰变量,数据管理和开发智能算法以从原始传感器数据中解释工厂数据代表了重要的责任领域,因此将单个传感器分配给单个库存大小是没有意义的,需要更清楚地分离原始数据,对其进行解释并随后制定行动说明。从技术上讲,新的传感器和系统技术,特别是在传感器/数据融合和模拟技术领域,为开发实际解决方案开辟了有希望的选择。%传感器系统是可持续作物种植的关键组成部分,例如,经济和生态边界条件,自动化,资源节约和人机界面集成相结合。为了获得具有高选择性的测量数据,必须使用基于图像的降噪传感器,其中数据管理以及智能算法的开发是主要任务。单个传感器与单个农作物参数之间的相关性是没有意义的,原始数据的清晰区分,解释以及随后的说明开发是必要的。从技术角度来看,新的传感器和系统技术具有很高的潜力来支持实践解决方案,尤其是传感器数据融合和仿真技术。

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