915333 Modellierung von Holzerntesystemen

Art
Vorlesung und Seminar
Semesterstunden
1
Vortragende/r (Mitwirkende/r)
Organisation
Angeboten im Semester
Sommersemester 2023
Unterrichts-/ Lehrsprachen
Deutsch
Lehrinhalt

Das generelle Thema in diesem Semester ist "Digital Transformation für smart forest operations - Interessenten bitte die AVO ansehen, siehe link unten.

Die Absolvent*innen können Problemstellungen der Digitalisierung in der Forstwirtschaft erkennen und Lösungsansätze ausarbeiten.

Die Absolvent*innen verstehen die Grundlagen des maschinellen Lernens und wie sie dieses zur Problemlösung einsetzen können. Den Absolvent*innen ist bewusst, wie Daten generiert und aufbereitet werden müssen, um diese gewinnbringend für die Erarbeitung einer Lösung verwendet werden können. Darüber hinaus verstehen sie die Grundlagen der Bildverarbeitung und -erkennung sowie der Sensortechnologie zur Gewinnung von Informationen. Die Absolvent*innen sind mit dem aktuellen Stand der Robotik und autonomen Systemen vertraut und wissen, wie diese eingesetzt werden können.
Inhaltliche Voraussetzungen (erwartete Kenntnisse)

* Grundlagenkenntnisse in Prozessen und Arbeitsystemen der Holzernte
* Statistische Grundlagenkenntnisse (Regressionsanalyse, Prüfgrößen)
* Kenntnisse in Statistikprogrammen (SPSS, R, Python, u.ä.) von Vorteil
Lehrziel

* Fähigkeit zur selbständige Formulierung von Problemmodellen und Hypothesen
anhand einer forsttechnischen Fragestellung
* Entwicklung eines adäquaten Versuchslayouts aus der Fragestellung
* Kenntnisse der Grundlagen der Versuchsflächenauswahl
* Selbständiges Vorbereiten und Ausführen der Datenerhebung
* Übersichtliche Dokumentation und statistische Analyse der erhobenen Daten
* Kritische Beurteilung der Ergebnisse und ihrer Generalisierbarkeit
* Ableitung von belegbaren Erkenntnissen aus der Analyse der erhobenen Daten
Noch mehr Informationen zur Lehrveranstaltung, wie Termine oder Informationen zu Prüfungen, usw. finden Sie auf der Lehrveranstaltungsseite in BOKUonline.