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4 results on '"Elias M. Holzknecht"'

1. A review and new insights from the European Horticultural Congress 2024

Author

Elias M. Holzknecht, Daniela Hey, Stefanie Maria Primisser, Peter Robatscher, Nadja Sadar, Angelo Zanella, Cameron Cullinan, Michele Guillino, and Sundus Riaz

Subjects
ehc2024, european horticulture congress, horticulture, fruit production, viticulture, defoliation, breeding, apples, strawberries, digitalisation, presition farming, computer vision, post harvest technologies, dca, biosensors, sustanability, multispectral, sensors, dendrometer, Agriculture
Published
2024
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3. Validation of commercially available systems for yield and quality forecasting in apple cultivation

Author

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

Subjects
fruit production, yield prognosis, yield estimation, yield forecasting, fruit sizing, fruit storage, sizing, size class distribution, image recognition, artificial intelligence, Agriculture
Abstract

Manual yield estimation usually requires a lot of work and is expensive. With the help of modern image recognition systems, it is already possible to create yield forecasts to determine area-related yield capacity and fruit size distribution. This makes it possible to apply cultivation measures in a more targeted way and to optimize storage and logistics. Therefore, in this paper, five different commercially available systems were tested for their precision and practicality with different varieties and at different locatins. For this purpose, the data obtained were compared with manually determined data and the deviation was calculated. It was found that there were large differences between the various systems, although some systems already showed sufficient accuracy. Most of the systems, however, had too much deviation and the time required to collect the data was often higher than that required for manual measurement.

Published
2022
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4. Validierung von kommerziell erhältlichen Systemen für die Ertrags- und Qualitätsprognose im Apfelanbau

Author

null Elias M. Holzknecht, null Christian Andergassen, null Daniel Pichler, and null Walter Guerra

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.

Published
2022

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