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Wissensbasierte digitale Unterstützung in der Pflanzenbauberatung
Nafissi, Anahita; Weckesser, Fabian; Kessler, Ingmar; u. a. (2019): Wissensbasierte digitale Unterstützung in der Pflanzenbauberatung, in: Andreas Meyer-Aurich, Markus Gandorfer, Norbert Barta, u. a. (Hrsg.), Informatik in der Land-, Forst- und Ernährungswirtschaft : Fokus: Digitalisierung für landwirtschaftliche Betriebe in kleinstrukturierten Regionen - ein Widerspruch in sich? : Referate der 39. GIL-Jahrestagung 18.-19. Februar 2019 Wien, Österreich, Bonn, Germany: Gesellschaft für Informatik, S. 145–150.
Faculty/Chair:
Title of the compilation:
Informatik in der Land-, Forst- und Ernährungswirtschaft : Fokus: Digitalisierung für landwirtschaftliche Betriebe in kleinstrukturierten Regionen - ein Widerspruch in sich? : Referate der 39. GIL-Jahrestagung 18.-19. Februar 2019 Wien, Österreich
Editors:
Meyer-Aurich, Andreas
Gandorfer, Markus
Barta, Norbert
Gronauer, Andreas
Kantelhardt, Jochen
Floto, Helga
Conference:
39. GIL-Jahrestagung (GIL 2019) ; Vienna, Austria
Publisher Information:
Year of publication:
2019
Pages:
ISBN:
978-3-88579-681-7
Language:
German
Abstract:
Obwohl die Landwirtschaft schon immer technologische Neuerungen in der Produktion einsetzt, ist gerade die landwirtschaftliche Beratung bisher noch verhältnismäßig wenig digitalisiert. Oft ist es gängige Praxis für Landwirte und Berater, gesetzliche Regelungen, Fachliteratur und Betriebsdaten in Papierform nachzuschlagen und in unstrukturierten, digitalen Dokumenten einzutragen. Zur Unterstützung der Landwirte und der Pflanzenbauberatung wird ein Entscheidungshilfesystem entwickelt, welches die Beratung in der Landwirtschaft digital unterstützen und erleichtern soll, indem es aktuelles Fach- und Expertenwissen sowie individuelle Betriebsdaten abruft, aufbereitet und zweckgebunden auswertet. Dafür ist es notwendig, das entsprechende Fachwissen aus vielfältigen heterogenen Datenquellen in einer einheitlichen Wissensbasis verfügbar zu machen. Der hier beschriebene Ansatz verwendet Semantic-Web-Technologien wie OWL-Ontologien und SPARQL-Abfragen, um diese Daten hinsichtlich ihrer Bedeutung, d. h. semantisch, zu modellieren und abzufragen.
GND Keywords: ; ; ; ; ; ; ; ;
Pflanzenbau
Entscheidungsunterstützungssystem
Datenintegration
RDF <Informatik>
SPARQL
Web Ontology Language
Ontologie
Semantic Web
Linked Data
Keywords: ; ; ; ; ; ; ; ;
Pflanzenbauberatung
Entscheidungshilfesystem
Datenintegration
RDF
OWL
SPARQL
Ontologien
Semantic Web
Linked Data
DDC Classification:
RVK Classification:
Peer Reviewed:
Yes:
Type:
Conferenceobject
Activation date:
September 28, 2023
Versioning
Question on publication
Permalink
https://fis.uni-bamberg.de/handle/uniba/91030