Validierung von kommerziell erhältlichen Systemen für die Ertrags- und Qualitätsprognose im Apfelanbau

Elias M. Holzknecht, Christian Andergassen, Daniel Pichler, Walter Guerra
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Abstract

Die Durchführung von manuellen Ertragsschätzungen ist meist mit einem hohen Arbeitsaufwand und hohen Kosten verbunden. Mithilfe von modernen Bilderkennungssystemen ist es bereits möglich Ertragsprognosen zu erstellen, um flächenbezogene Ertragsleistung und die Fruchtgrößenverteilung zu ermitteln. Dadurch können Kulturmaßnahmen zielgerichteter eingesetzt und die Lagerung sowie die Logistik optimiert werden. Deshalb wurden in dieser Arbeit-fünf verschiedene kommerziell erhältliche Systeme auf ihre Genauigkeit und Praxistauglichkeit bei verschiedenen Sorten und auf verschiedenen Standorten getestet. Dafür wurden die erhaltenen Daten mit manuell ermittelten Daten verglichen und die Abweichung berechnet. Dabei wurde festgestellt, dass große Unterschiede zwischen den verschiedenen Systemen vorlagen, wobei einige Systeme bereits eine ausreichende Genauigkeit aufwiesen. Beim Großteil der Systeme waren jedoch zu große Abweichungen vorhanden und dafür aufgebrachte Zeitaufwand für die Erfassung der Daten lag häufig über dem der manuellen Messung.
为苹果种植的产量和质量预测对经济现有制度的有效验证
对人工收入估计,经常导致高工作量和费用增加。利用现代影像识别系统,已经可以进行盈利预测,并可识别实际可行的项目效益及效益分布。这可以提高文化活动的针对性、仓储和物流的优化。到目前,人们通过到不同的地方和地方试验了5套不同的商业系统的准确性和实践。为此,将数据保护数据和人工诊断数据比较,并计算误差值。调查发现,不同的系统之间有很大的差异,而且有些系统的准确性已经足够高。但大部分系统都存在极大偏差,要计算数据时,时间往往比手动量度更长。
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