publ-ohne-podpubl-ohne-podGerhards, RolandJackenkroll, Markus2024-04-082024-04-082022-01-182021https://hohpublica.uni-hohenheim.de/handle/123456789/6682Precision agriculture (PA) is the technical answer to tackling heterogeneous conditions in a field. It works through site specific operations on a small scale and is driven by data. The objective is an optimized agricultural field application that is adaptable to local needs. The needs differ within a task by spatial conditions. A field, as a homogenous-planted unit, exceeds by its size the scale units of different landscape ecological properties, like soil type, slope, moisture content, solar radiation etc. Various PA-sensors sample data of the heterogeneous conditions in a field. PA-software and Farm Management Information Systems (FMIS) transfer the data into status information or application instructions, which are optimized for the local conditions. The starting point of the research was the determination that the process of PA was only being used in individual environments without exchange between different users and to other domains. Data have been sampled regarding specific operations, but the model of PA suffers from these closed data streams and software products. Initial sensors, data processing and controlled implementations were constructed and sold as monolithic application. An exchange of hard- or software as well as of data was not planned. The design was focused on functionality in a fixed surrounding and conceived as being a unit. This has been identified as a disadvantage for ongoing developments and the creation of added value. Influences from the outside that may be innovative or even inspired cannot be considered. To make this possible, the underlying infrastructure must be flexible and optimized for the exchange of data. This thesis explores the necessary data handling, in terms of integrating knowledge of other domains with a focus on the geo-spatial data processing. As PA is largely dependent on geographical data, this work develops spatial data infrastructure (SDI) components and is based on the methods and tools of geo-informatics. An SDI provides concepts for the organization of geospatial components. It consists of spatial- and metadata in geospatial workflows. The SDI in the center of these workflows is implemented by technologies, policies, arrangements, and interfaces to make the data accessible for various users. Data exchange is the major aim of the concept. As previously stated, data exchange is necessary for PA operations, and it can benefit from defined components of an SDI. Furthermore, PA-processes gain access to interchange with other domains. The import of additional, external data is a benefit. Simultaneously, an export interface for agricultural data offers new possibilities. Coordinated communication ensures understanding for each participant. From the technological point of view, standardized interfaces are best practice. This work demonstrates the benefit of a standardized data exchange for PA, by using the standards of the Open Geospatial Consortium (OGC). The OGC develops and publishes a wide range of relevant standards, which are widely adopted in geospatially enabled software. They are practically proven in other domains and were implemented partially in FMIS in the recent years. Depending on their focus, they could support software solutions by incorporating additional information for humans or machines into additional logics and algorithms. This work demonstrates the benefits of standardized data exchange for PA, especially by the standards of the OGC. The process of research follows five objectives: (i) to increase the usability of PA-tools in order to open the technology for a wider group of users, (ii) to include external data and services seamlessly through standardized interfaces to PA-applications, (iii) to support exchange with other domains concerning data and technology, (iv) to create a modern PA-software architecture, which allows new players and known brands to support processes in PA and to develop new business segments, (v) to use IT-technologies as a driver for agriculture and to contribute to the digitalization of agriculture.”Precision agriculture“ (PA) ist die technische Antwort, um heterogenen Bedingungen in einem Feld zu begegnen. Es arbeitet mit teilflächenspezifischen Handlungen kleinräumig und ist durch Daten angetrieben. Das Ziel ist die optimierte landwirtschaftliche Feldanwendung, welche an die lokalen Gegebenheiten angepasst wird. Die Bedürfnisse unterscheiden sich innerhalb einer Anwendung in den räumlichen Bedingungen. Ein Feld, als gleichmäßig bepflanzte Einheit, überschreitet in seiner Größe die räumlichen Einheiten verschiedener landschaftsökologischer Größen, wie den Bodentyp, die Hangneigung, den Feuchtigkeitsgehalt, die Sonneneinstrahlung etc. Unterschiedliche Sensoren sammeln Daten zu den heterogenen Bedingungen im Feld. PA-Software und ”farm management information systems“ (FMIS) überführen die Daten in Statusinformationen oder Bearbeitungsanweisungen, die für die Bedingungen am Ort optimiert sind. Ausgangspunkt dieser Dissertation war die Feststellung, dass der Prozess innerhalb von PA sich nur in einer individuellen Umgebung abspielte, ohne dass es einen Austausch zwischen verschiedenen Nutzern oder anderen Domänen gab. Daten wurden gezielt für Anwendungen gesammelt, aber das Modell von PA leidet unter diesen geschlossenen Datenströmen und Softwareprodukten. Ursprünglich wurden Sensoren, die Datenverarbeitung und die Steuerung von Anbaugeräten konstruiert und als monolithische Anwendung verkauft. Ein Austausch von Hard- und Software war ebenso nicht vorgesehen wie der von Daten. Das Design war auf Funktionen in einer festen Umgebung ausgerichtet und als eine Einheit konzipiert. Dieses zeigte sich als Nachteil für weitere Entwicklungen und bei der Erzeugung von Mehrwerten. Äußere innovative oder inspirierende Einflüsse können nicht berücksichtigt werden. Um dieses zu ermöglichen muss die darunterliegende Infrastruktur flexibel und auf einen Austausch von Daten optimiert sein. Diese Dissertation erkundet die notwendige Datenverarbeitung im Sinne der Integration von Wissen aus anderen Bereichen mit dem Fokus auf der Verarbeitung von Geodaten. Da PA sehr abhängig von geographischen Daten ist, werden in dieser Arbeit die Bausteine einer Geodateninfrastruktur (GDI) entwickelt, die auf den Methoden undWerkzeugen der Geoinformatik beruhen. Eine GDI stellt Konzepte zur Organisation räumlicher Komponenten. Sie besteht aus Geodaten und Metadaten in raumbezogenen Arbeitsprozessen. Die GDI, als Zentrum dieser Arbeitsprozesse, wird mit Technologien, Richtlinien, Regelungen sowie Schnittstellen, die den Zugriff durch unterschiedliche Nutzer ermöglichen, umgesetzt. Datenaustausch ist das Hauptziel des Konzeptes. Wie bereits erwähnt, ist der Datenaustausch wichtig für PA-Tätigkeiten und er kann von den definierten Komponenten einer GDI profitieren. Ferner bereichert der Austausch mit anderen Gebieten die PA-Prozesse. Der Import zusätzlicher Daten ist daher ein Gewinn. Gleichzeitig bietet eine Export-Schnittstelle für landwirtschaftliche Daten neue Möglichkeiten. Koordinierte Kommunikation sichert das Verständnis für jeden Teilnehmer. Aus technischer Sicht sind standardisierte Schnittstellen die beste Lösung. Diese Arbeit zeigt den Gewinn durch einen standardisierten Datenaustausch für PA, indem die Standards des ”Open Geospatial Consortium“ (OGC) genutzt wurden. Der OGC entwickelt und publiziert eine Vielzahl von relevanten Standards, die eine große Reichweite in Geo-Software haben. Sie haben sich in der Praxis anderer Bereiche bewährt und wurden in den letzten Jahren teilweise in FMIS eingesetzt. Abhängig von ihrer Ausrichtung könnten sie Softwarelösungen unterstützen, indem sie zusätzliche Informationen für Menschen oder Maschinen in zusätzlicher Logik oder Algorithmen integrieren. Diese Arbeit zeigt die Vorzüge eines standardisierten Datenaustauschs für PA, insbesondere durch die Standards des OGC. Die Ziele der Forschung waren: (i) die Nutzbarkeit von PA-Werkzeugen zu erhöhen und damit die Technologie einer breiteren Gruppe von Anwendern verfügbar zu machen, (ii) externe Daten und Dienste ohne Unterbrechung sowie über standardisierte Schnittstellen für PA-Anwendungen einzubeziehen, (iii) den Austausch mit anderen Bereichen im Bezug auf Daten und Technologien zu unterstützen, (iv) eine moderne PA-Softwarearchitektur zu erschaffen, die es neuen Teilnehmern und bekannten Marken ermöglicht, Prozesse in PA zu unterstützen und neue Geschäftsfelder zu entwickeln, (v) IT-Technologien als Antrieb für die Landwirtschaft zu nutzen und einen Beitrag zur Digitalisierung der Landwirtschaft zu leisten.enghttp://opus.uni-hohenheim.de/doku/lic_ubh.phpPrecision farmingGeodataStandardsOpen Geospatial ConsortiumISOBUSStandard630GeodatenNormDoctoralThesis1786355671urn:nbn:de:bsz:100-opus-19832