OB-VISLY

Ein Ontologie-basierter visueller Analyse-Ansatz für "Big Data" aus der landwirtschaftlichen Überwachungsinfrastruktur

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OB-VISLY
  • Project duration: October 2020 - April 2023
  • Project status:
    Approval by the Scientific Committee
  • Funding:
    Excellence Science (Horizon 2020 /EU funding /Project)
  • Total project budget: 171.473,28 €
  • Website: https://www.ob-visly.com/

Projekt finanziert von

Ziel von OB-VISLY ist es, die Lücke zwischen den derzeitigen Ansätzen zur Datenorganisation und den Mensch-Computer-Schnittstellen zu schließen, indem ein ontologiebasierter visueller Analyseansatz für landwirtschaftliche Daten genutzt wird. Durch die Integration von Agrardaten, Ontologie (konzeptuelle und formale Datenbeschreibung), Rechenalgorithmen und Visualisierungsmitteln wird OB-VISLY eine umfassende Strategie entwickeln, die es Fachexperten, denen oft die Fähigkeit zur Informationsgewinnung fehlt, ermöglicht, Wissen aus hochkomplexen Datensätzen zu gewinnen. Zusammen mit der zunehmenden Verfügbarkeit von Sensordaten, insbesondere von Sensordaten aus der landwirtschaftlichen Überwachungsinfrastruktur, ist die Notwendigkeit für Innovationen in der Datenanalyse aufgrund des raschen sozioökonomischen und klimatischen Wandels entstanden, der sich auf die Sicherheit der Nahrungsmittelproduktion auswirkt und die Notwendigkeit verursacht, unter den Wettbewerbsbedingungen zu bestehen und das landwirtschaftliche Potenzial in Europa zu erhöhen.

OB-VISLY trägt zur europäischen Priorität bei, einen digitalen Binnenmarkt zu errichten, der zusätzliche Werkzeuge für große und kleine Unternehmen, Forscher, Bürger und Behörden bietet, die das Beste aus den neuen Technologien machen, indem ein Ansatz geschaffen wird, der Wissenschaft und Technologie durch visuelle Schnittstellen verbindet, die den Benutzern unabhängig von ihren digitalen Fähigkeiten eine große Menge an Informationen bringen. Darüber hinaus wird dieses Projekt eine innovative Infrastruktur für einen intelligenten europäischen Landwirtschafts- und Lebensmittelsektor schaffen, indem es einen visuellen analytikfähigen Datenraum schafft.

Publications
An Ontology-based Visual Analytics for Apple Variety Testing
Chuprikova E, Mejia Aguilar A, Monsorno R (2021)
Vortrag

Konferenz: EGU General Assembly 2021 | Vienna | 19.4.2021 - 30.7.2021

Weitere Informationen: https://meetingorganizer.copernicus.org/EGU21/session/40927# ...

An Ontology-based Visual Analytics for Apple Variety Testing
Chuprikova E, Mejia Aguilar A, Monsorno R (2021)
Beitrag in Konferenzband

Konferenz: EGU General Assembly 2021 | Vienna | 19.4.2021 - 30.7.2021

http://doi.org/10.5194/egusphere-egu21-15804

Partner
Versuchszentrum Laimburg
National Research Institute for Agriculture - INRAE

https://www.ob-visly.com/

Projekt Team
1 - 3

Projects

1 - 10
Project

DPS4ESLAB

Datenplattform und Sensorentechnologie für das ESLAB

Duration: May 2018 - October 2021Funding:
FESR (EU funding / Project)

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