Universität Hohenheim
 

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Laudien, Rainer

Entwicklung eines GIS-gestützten schlagbezogenen Führungsinformationssystems für die Zuckerwirtschaft

Bitte beziehen Sie sich beim Zitieren dieses Dokumentes immer auf folgende
URN: urn:nbn:de:bsz:100-opus-878
URL: http://opus.uni-hohenheim.de/volltexte/2005/87/


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SWD-Schlagwörter: Agrarinformatik , Geoinformationssystem , Fernerkundung , Zuckerrübenanbau
Freie Schlagwörter (Deutsch): GIS, Fernerkundung, Zuckerrübe, Führungsinformationssystem
Freie Schlagwörter (Englisch): GIS, Remote Sensing, Sugar Beet, Management Information System
Institut: Institut für Landwirtschaftliche Betriebslehre
Fakultät: Fakultät Agrarwissenschaften
DDC-Sachgruppe: Landwirtschaft, Veterinärmedizin
Dokumentart: Dissertation
Hauptberichter: Doluschitz, Reiner Prof. Dr.
Sprache: Deutsch
Tag der mündlichen Prüfung: 12.04.2005
Erstellungsjahr: 2005
Publikationsdatum: 11.07.2005
 
Lizenz: Hohenheimer Lizenzvertrag Veröffentlichungsvertrag mit der Universitätsbibliothek Hohenheim ohne Print-on-Demand
 
Kurzfassung auf Deutsch: Die EU strebt ab dem Jahr 2005 eine GIS-gestützte Dokumentation aller landwirtschaftlich genutzten Flächen an. Vor diesem Hintergrund besteht die Zielsetzung der vorliegenden Doktorarbeit in der Entwicklung und dem Aufbau eines ebenenübergreifenden, anwenderfreundlichen und datenintegrierenden Führungsinformationssystems für die Zuckerwirtschaft. Dieses soll Geographie-, Fernerkundungs- und attributive Sachdaten verarbeiten, visualisieren, archivieren und dokumentieren. Für die Konzeption dieses "Sugar Beet Management Informationssystems" (SuMIS) wird ein GIS-gestützter, modular-aufgebauter, schlagspezifischer Ansatz verwendet, um jeden einzelnen Prozess innerhalb der Wertschöpfungskette "Zuckerrübe" aufzeigen zu können. So kann mit Hilfe von SuMIS jeder Prozess zu seiner Herkunft nach- und zurückverfolgt werden . SuMIS stellt ein umfassendes System dar, das durch die Integration von GIS- und Fernerkundungsdaten auch als "Decision Support System" im Rahmen des "Supply Chain Managements" eingesetzt werden kann. Durch den modularen prozessorientierten Aufbau von SuMIS kann das Potential des Systems von unterschiedlichen Nutzern entlang der Wertschöpfungskette ausgeschöpft werden. Hierzu zählen beispielsweise die schlagspezifische Dokumentation auf Anbauerseite oder die GIS-gestützte Entscheidungsfindung auf Konzernseite.

Die Konzeption und Entwicklung von SuMIS basiert auf den Geodaten zweier Untersuchungsgebiete: Gemmingen im Kraichgau (Gebiet 1) und Plattling in Niederbayern (Gebiet 2). Der Datensatz von Gemmingen, der sich aus betrieblichen und externen Geodaten zusammensetzt, bildet den Hauptbestandteil der relationalen Geodatenbank von SuMIS, die den Kern des Systems darstellt. Während die Zuckerrübenschläge des Gebietes 1 keinem hohen Krankheitsdruck ausgesetzt sind, mit Hilfe von SuMIS aber auch Wachstumsanomalien biotischen Ursprungs und Vitalitätsunterschiede fernerkundungsgestützt detektiert und verortet werden sollen, werden multi- und hyperspektrale Reflexionsdaten auf ausgesuchten infizierten Schlägen des Gebietes 2 erhoben. Hierfür wird ein hyperspektrales Spektroradiometer stationär auf einer Messapparatur befestigt, um die Feldmessungen zu erheben, die in einer Spaktralbibliothek im HTML-Format archiviert werden. Daneben werden multitemporale traktor- und flugzeuggestützte Spektroradiometermessungen erzeugt und zur Validierung der bodengestützten hyperspektralen Daten eingesetzt. Die so erhobenen spektralen Messergebnisse werden mit Hilfe von multi- und hyperspektralen Vegetationsindizes ausgewertet, um die unterschiedlichen Pflanzenvitalitäten zu verdeutlichen.

Die Entwicklung von SuMIS schließt u.a. die Visual Basic Programmierung selbst erstellter sowie die Auswahl ergänzender Funktionalitäten ein, die die oben genannten EU-Forderungen der schlagbezogenen GIS-Funktionalität gewährleisten.

Neben den erwähnten hyperspektralen Vitalitätsanalysen werden in der vorliegenden Dissertationsschrift auch multispektrale, fernerkundungsgestützte Landnutzungsklassifikationen vorgestellt, die mit pixel- und objektorientierten Ansätzen durchgeführt werden, um Zuckerrübenschläge schnell und einfach von anderen Feldfrüchen zu unterscheiden. Hierfür werden Reflexionsdaten des räumlich hoch-auflösenden multispektralen Satellites "QuickBird" verwendet. Um diese Landnutzungsklassifikationen zu erzeugen und um Zuckerrüben von anderen Feldfrüchten einfach und zeiteffektiv unterscheiden zu können, werden zwei Softwarepakete genutzt und miteinander verglichen: ERDAS® als pixelbasiertes und eCognition als objektorientiertes Rasteranalyseprogramm.

Mit Hilfe der selbst programmierten Funktionalitäten von SuMIS kann der Anwender ohne jegliche GIS oder Datenbankkenntnisse seine Schlagdaten digitalisieren, in der Geodatenbank speichern und in SuMIS visualisieren. Durch die informationsspezifische Struktur der Geodaten in Form von einzelnen Informationsschichten sind mit Hilfe von SuMIS beispielsweise mathematische Berechnungen, Überlagerungen, Verschneidungen und Verknüpfungen möglich. Diese Tatsache kann zur räumlichen Analyse sowie zur Generierung neuer Informationslayer genutzt werden. Solche räumlichen GIS-Analysen werden in der vorliegenden Dissertationsstudie im Rahmen einer fallbeispielhaften Anwendung exemplarisch aufgezeigt. Die darin vorstellten Ergebnisse bestätigen die korrekte Auswahl der angewendeten und selbst entwickelten Ansätze.

Neben der Beschreibung der Konzeption und Entwicklung von SuMIS werden auch die Akzeptanz des Systems und dessen Funktionalitäten von ausgewählten potentiellen Nutzern aus der Zuckerwirtschaft bewertet und die Perspektiven für eine breite Umsetzung vorgestellt. Bei dieser Analyse fließen sowohl wirtschaftliche als auch andere, nicht wirtschaftliche Einflussfaktoren in die Ergebnisfindung ein. Die ermittelten Ergebnisse werden diskutiert und der Nutzen des Systems für die Zuckerwirtschaft herausgearbeitet.
 
Kurzfassung auf Englisch: The European Union aspires the GIS-based documentation of every agricultural area under cultivation from the year 2005 onwards. With this in mind, this thesis aims to design and develop a user-friendly Management Information System (MIS) for the sugar beet industry, which processes, visualizes, archives and documents geographical, remote sensing and attribute data. To meet the EU requirements the design of this "'Sugar beet Management Information System"' (SuMIS) is targeted at a GIS-based, modular, field-based approach which reflects the whole sugar beet supply chain. Therefore, the user of SuMIS will be able to geo-track and -trace every step from soil sampling to the beet delivery (fff = "from farm to factory"). By including and integrating GIS- and remote sensing data, SuMIS is a comprehensive System which can also be used as a Decision Support System within the Supply Chain Management. Due to the modular process-oriented design of SuMIS the potential of the system can be used by different users of the Supply Chain e.g. the field based documentation on the part of the farmer or the GIS-based decision making on the part of the sugar company.

The design of SuMIS is based on the geo-datasets of two areas under investigation: Gemmingen/Kraichgau (area 1) and Plattling/Niederbayern (area 2). The dataset of area 1 represents the main part of the relational SuMIS geo-database and includes operational and external geo-data. The sugar beets in this area do not show plant diseases in general. Therefore, multi- and hyperspectral reflectance data of selected fields of area 2 is used to detect biotic growth-anomalies, general stress indicators and differences concerning plant vitalities and to create the respective spatial cognition. In order to collect the field data, a hyperspectral spectroradiometer (FieldSpec Handheld) is mounted stationary on a developed measurement device. This data is stored in a HTML-based spectral library. Besides that, multitemporal tractor- and airborne hyperspectral spectroradiometer measurements (GVIS, AVIS) are included to validate the ground based data. The reflection measurements are utilized to differentiate between healthy and unhealthy plants by using multispectral and hyperspectral vegetation indices.

SuMIS includes new components which are developed and embedded by using the developer software "'Visual Basic"'. These are combined with existing functionalities in order to meet the EU GIS-requirements.

Beside the functionalities which are used to analyze the hyperspectral data, two land-use classification methods are presented, applied and compared. Therefore, an object oriented (by using ERDAS Imagine® and a pixel based approach (by using eCognition) is employed to differentiate sugar beets from other crops in a simple and time efficient manner. QuickBird high resolution satellite form the basis for the accurate land use map.

By applying the SuMIS functionalities and tools presented in this thesis, the users will be able to digitize their field data without any knowledge about GIS or geo-databases. Furthermore, storing and visualizing alphanumeric geodata is also possible by using these tools. Because of the information-specific structure of the geodata and its storage in several information layers, SuMIS is able to generate for instance mathematic calculations, clip-, merge- and join-procedures. This can be used for the spatial analysis or for creating new information layers. In this thesis such spatial GIS-results are shown in the context of a case study. The results of this case study indicate that the approaches developed lead to plausible results.

Besides the description of the design of SuMIS and it's functionalities, the acceptance and survey of the expected individual benefits by potential selected users has been tested. Concerning the utility and value of SuMIS for the sugar beet industry, the functionalities are evaluated. The investigated results are discussed and perspectives for a broad application are described.

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