Nachwuchsgruppe Data Science in Agriculture

Moderne landwirtschaftliche Produktionsprozesse erzeugen große und vielfältige Datenmengen. Sensordaten aus landwirtschaftlichen Maschinen, Satelliten- und Luftbilder, Wetter- und Klimadaten, Daten zu Erträgen, Bewirtschaftungsmethoden und Bodeneigenschaften ergeben zusammen ein detailliertes Abbild der entsprechenden Produktionsprozesse. Die intelligente Nutzung und Analyse dieser Datenmengen durch moderne Data Science Methoden hat das Potenzial, unser Wissen über diese Prozesse erheblich zu erweitern und gleichzeitig Prozesse in vielfältiger Weise zu optimieren.

Die Nachwuchsgruppe Data Science in Agriculture untersucht Methoden der intelligenten Datenanalyse und ihre Anwendung auf Fragestellungen der Agrarwissenschaft und Agrartechnik. Ein methodischer Fokus liegt dabei auf der Entwicklung von Verfahren des maschinellen Lernens, die auf die besonderen Eigenschaften von Daten aus landwirtschaftlichen Produktionsprozessen zugeschnitten sind. Aktuelle Arbeitsschwerpunkte liegen unter anderem im Bereich der Mustererkennung in Bild- und Spektraldaten für den Präzisionspflanzenbau und die Präzisionstierhaltung.

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