OB-VISLY
Un approccio di analisi visiva basato sull'ontologia per Big_Data per infrastruttura di monitoraggio in agricoltura
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- Project duration: -
- Project status: finished
- Funding: Excellence Science (Horizon 2020 /EU funding /Project)
- Total project budget: 171.473,28 €
- Institute: Center for Sensing Solutions
Progetto finanziato da
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OB-VISLY mira a colmare il divario tra gli attuali approcci all'organizzazione dei dati e le interfacce uomo-macchina, sfruttando un approccio di analisi visiva basata sull'ontologia dei dati agricoli. Integrando i dati agricoli, l'ontologia (descrizione concettuale e formale dei dati), gli algoritmi di calcolo e i mezzi di visualizzazione, OB-VISLY creerà una strategia completa, che può consentire agli esperti del settore che spesso mancano di competenza nel recupero delle informazioni di acquisire conoscenze da insiemi di dati ad alta complessità. Insieme alla crescente disponibilità di dati dei sensori, e in particolare dei dati dei sensori provenienti dalle infrastrutture di monitoraggio agricolo, è emersa la necessità di innovazioni nell'analisi dei dati a causa del rapido cambiamento socio-economico e climatico, che influisce sulla sicurezza della produzione alimentare e causa la necessità di sostenere in condizioni competitive e di aumentare il potenziale agricolo in Europa.
OB-VISLY contribuisce alla priorità europea nella creazione di un mercato unico digitale che offre strumenti aggiuntivi per le grandi e piccole imprese, i ricercatori, i cittadini e le autorità pubbliche che sfruttano al meglio le nuove tecnologie creando un approccio che collega scienza e tecnologia attraverso interfacce visive che portano una grande quantità di informazioni agli utenti indipendentemente dalle loro competenze digitali. Inoltre, questo progetto creerà un'infrastruttura innovativa per un settore agricolo e alimentare europeo intelligente, creando uno spazio dati basato sull'analisi visiva.
Barthel D, Cullinan C, Mejia-Aguilar A, Chuprikova E, McLeod BA, Kerschbamer C, Trenti M, Monsorno R, Prechsl U, Janik K (2023)
Elsevier BV
Articolo su rivista
Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy
Ulteriori informazioni: http://dx.doi.org/10.1016/j.saa.2023.123246
Lapo D, Chuprikova E, Mejia-Aguilar A, Monsorno R, Meng L (2022)
Presentazione
Conference: European Cartographic Conference 2022 | Vienna | 18.9.2022 - 21.9.2022
Ulteriori informazioni: https://eurocarto2022.org/program/
Chuprikova E, Guerra W (2022)
Banca dati
Ulteriori informazioni: https://cropontology.org/term/CO_370:ROOT
Chuprikova E, Guerra W (2022)
Internet
Ulteriori informazioni: https://community.cropontology.org/t/new-apple-trait-ontolog ...
Chuprikova E, Mejia Aguilar A, Monsorno R (2021)
Presentazione
Conference: EGU General Assembly 2021 | Vienna | 19.4.2021 - 30.7.2021
Ulteriori informazioni: https://meetingorganizer.copernicus.org/EGU21/session/40927# ...
Chuprikova E, Mejia Aguilar A, Monsorno R (2021)
Contributo in atti di convegno
Conference: EGU General Assembly 2021 | Vienna | 19.4.2021 - 30.7.2021