Deutsche Übersetzung des Titels: Extraktion routing relevanter Geodaten aus Telemetriedaten landwirtschaftlicher Maschinen

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Abstract

The mechanization of processes in agriculture is growing within the last hundred years. Within the last decades, the information technology in this sector constantly grew and data is one of the key factors for process optimization. For planning and execution of logistic processes and harvest campaigns, road maps and field geometries are essential to guide the large vehicles to their work places and to optimize harvest chains. Through nowadays available telemetry data of these vehicles, a new data source generates new opportunities. Mining geographic data from these movement data, that can improve agricultural work processes is one of the main objectives of this thesis. As a first step, data cleaning processes, and further preprocessing steps are shown. With classification algorithms, the continuous movement data will be separated into different work processes. Based on this data, algorithms to generate geographic geographic features, such as field boundaries have been analyzed and improved. As quality metric to compare the results, the Jaccard-Distance has been established. With the classified road representing measurements, the rural road networks were created and the results of different algorithmic approaches have been compared. The usability of volunteered geographic information to route the heterogeneous set of agricultural vehicles is shown in a third step. Due to the fact, that routes for e.g. harvesters are not ending at the field boundary, solutions for infield route graph generation have been given. The presented components provide the content and the services within a framework structure. The concluding prototype, a web based routing system demonstrates the interaction of all components and provides a consecutive routing from farm to field and within the field.

Übersetzung des Abstracts (Deutsch)

Die Mechanisierung im Agrarsektor ist innerhalb der letzten hundert Jahre stetig gewachsen. Innerhalb der letzten Jahrzehnte hielt die Informationstechnologie Einzug in diesen Sektor und Daten sind mittlerweile ein entscheidender Faktor für die Prozessoptimierung. Zur Planung und Durchführung von Logistikprozessen und Erntekampagnen sind digitale Straßenkarten und Feldgrenzen essentiell. Sie sind Vorraussetzung, um bei fehlender Ortskenntnis der Fahrer und Planer die großen Maschinen zum Feld zu führen und diese Prozesse zu verbessern. Mit der Verfügbarkeit von Fahrzeugtelemetrie, den Bewegungsdaten einzelner Maschinen, entstehen neue Möglichkeiten zur Generierung der benötigten Daten. Die Gewinnung geographischer Daten aus Bewegungsdaten ist einer der Schwerpunkte dieser Arbeit. Zu Beginn werden Verfahren zur Bereinigung der Eingangsdaten untersucht und weiter Vorprozessierungsschritte durchgeführt. Über Klassifikationsverfahren werden die Bewegungsdaten zu verschiedenen Arbeitsmodi zugeordnet. Basierend auf diesen Daten weren Algorithmen zur Generierung geographischer Features, wie Feldgrenzen analysiert und verbessert. Um die Qualität der erzeugten Gemetrien sicher zu stellen, wird die Jaccard-Distanz als Metrik eingeführt. Mit den klassifizierten Straßen-Messpunkten werden mit verschiedenen Algorithmen ländliche Straßen- und Wegenetze erzeugt und deren Resultate gegenübergestellt. In einem dritten Schritt wird die Nutzbarkeit von Volunteered Geographic Information (VGI) für die Nutzbarkeit zur Routenplanung für landwirtschaftliche Fahrzeuge betrachtet. Da die Wegführung für landwirtschaftliche Maschinen nicht an der Feldgrenze endet, werden zudem Methoden zur Berechnung von feldinternen Graphen untersucht. Die einzelnen Komponenten stellen somit die erforderlichen Daten und Dienste für den Use-Case landwirtschaftliche Routenplanung innerhalb eines Frameworks bereit. Der abschließend vorgestellte webbasierte Routingdienst demonstriert das Zusammenspiel aller Komponenten und ermöglicht eine lückenlose Routenplanung von Hof zu Feld und innerhalb des Feldes.