Andreas Heiß, M.Sc.

Andreas Heiß

Andreas Heiß, M.Sc.

Organisationseinheit(en):Institut für Technik Professur für Technik

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Poss B., Tsoulias N., Heiß A., Paraforos D. (2024): Vergleich zwischen luft- und bodengeführten Laser-Scannern zur Bestimmung der Laubwandhöhe im Weinbau. Bonn S. 371 - 376.
978-3-88579-738-8

Heiß A., Paraforos D.S., Sharipov G.M., Griepentrog H.W. (2023): Nutzerzentrierte Entscheidungstools und dynamische Steuerungsalgorithmen für eine differenzierte mehrparametrische N-Düngung. S. 339 - 344.
978-3-88579-724-1

Sharipov G.M., Heiß A., Bresilla T., Nieuwenhuizen A.T., Hemming J., van Evert F.K., Baron S., Benrais A., Avgoustakis I., Mylonas N., Fountas S., Vasilaros P., Karagiannis P., Vidal J., Paraforos D.S. (2023): Smart implements by leveraging ISOBUS: Development and evaluation of field applications. Smart Agricultural Technology 6 DOI: 10.1016/j.atech.2023.100341

Heiß A., Paraforos D.S., Sharipov, G.M., Ullrich, P., Bruns J., Abecker A., Griepentrog H.W. (2023): Versatile and user-centered concept for temporally and spatially adapted nitrogen application based on multiple parameters. European Journal of Agronomy 145 DOI: 10.1016/j.eja.2023.126792

Sharipov G.M., Heiß A., Eshkabilov S.L., Griepentrog H.W., Paraforos D.S. (2022): In-field Static Spread Pattern of a Centrifugal Spreader by Considering Field Topography. Elsevier S. 223 - 228. DOI: 10.1016/j.ifacol.2022.11.143

Paraforos D.S., Sharipov G.M., Heiß A., Griepentrog H.W. (2022): Position Accuracy Assessment of a UAV-Mounted Sequoia+ Multispectral Camera Using a Robotic Total Station. Agriculture 12 (6) DOI: 10.3390/agriculture12060885

Heiß A., Paraforos D.S., Sharipov G.M., Griepentrog H.W. (2022): Real-time control for multi-parametric data fusion and dynamic offset optimization in sensor-based variable rate nitrogen application. Computers and Electronics in Agriculture 196 DOI: 10.1016/j.compag.2022.106893

Heiß A., Paraforos D.S., Sharipov G.M., Griepentrog H.W. (2021): Modeling and simulation of a multi-parametric fuzzy expert system for variable rate nitrogen application. Computers and Electronics in Agriculture 182 DOI: 10.1016/j.compag.2021.106008

Sharipov G.M., Heiß A., Karampoiki M., Griepentrog H.W., Paraforos D.S. (2021): Modelling of in-field dynamic response of a centrifugal spreader to variable rate application. S. 95 - 102. DOI: 10.3920/978-90-8686-916-9_10
978-90-8686-363-1

Hennhöfer O., Bruns J., Ullrich P., Heiß A., Sharipov G., Paraforos D. (2021): Multidimensional Exploratory Spatial Data Analysis. ÖAW S. 136 - 151. DOI: 10.1553/giscience2021_02_s136

Karampoiki M., Heiß A., Sharipov G., Mahmood S., Todman L., Murdoch A., Griepentrog H.W., Paraforos D.S. (2021): Producing grain yield maps by merging combine harvester and remote sensing data. Wageningen Academic Publishers S. 645 - 651. DOI: 10.3920/978-90-8686-916-9_77

Heiß A., Paraforos D.S., Sharipov G.M., Karampoiki M., Griepentrog H.W. (2021): Real-time fuzzy system for variable rate nitrogen application based on multiple parameters. S. 63 - 70. DOI: 10.3920/978-90-8686-916-9_6
978-90-8686-363-1

Sharipov G.M., Heiß A., Eshkabilov S.L., Griepentrog H.W., Paraforos D.S. (2021): Variable rate application accuracy of a centrifugal disc spreader using ISO 11783 communication data and granule motion modeling. Computers and Electronics in Agriculture 182 DOI: 10.1016/j.compag.2021.106006

Sharipov G.M., Heiß A., Griepentrog H.W., Paraforos D.S. (2020): Evaluation of Centrifugal Spreader Response to Variable Rate Application by Using Task File Data. IFAC PAPERSONLINE 53 (2) S. 15804 - 15809. DOI: 10.1016/j.ifacol.2020.12.213

Heiß A., Paraforos D.S., Sharipov G.M., Griepentrog H.W. (2020): Fuzzy Farmer – optimierte Stickstoffdüngung durch mehrparametrische Datenfusion und präzise Applikation in Echtzeit. S. 109 - 114.
978-3-88579-693-0

Heiß A., Paraforos D.S., Sharipov G.M., Griepentrog H.W. (2020): Modelling and Simulation of a Fuzzy System for Site-Specific Nitrogen Fertilization. Elsevier S. 15790 - 15795. DOI: 10.1016/j.ifacol.2020.12.208

Heiß A., Paraforos D.S., Griepentrog H.W. (2019): Determination of a field boundary using ISO 11783 and D-GNSS data acquired during a ploughing operation. S. 775 - 782. DOI: 10.3920/978-90-8686-888-9_96
978-90-8686-337-2

Heiß A., Paraforos D.S., Griepentrog H.W. (2019): Determination of Cultivated Area, Field Boundary and Overlapping for A Plowing Operation Using ISO 11783 Communication and D-GNSS Position Data. Agriculture 9 (2) DOI: 10.3390/agriculture9020038

Green ERA Hub Call 1: NSmartSystems - Intelligentes N-Management für diversifizierte Anbausysteme

Projektanfang: 01.05.2024
Projektende: 30.04.2027
Förderer: Bundesministerium für Bildung und Forschung

Die Diversifizierung von Anbausystemen unterstützt Nachhaltigkeit, Klimaresistenz und Ökosystemdienstleistungen, und soll in NSmartSystems im Kontext der Präzisionslandwirtschaft betrachtet werden. Es werden verschiedene Methoden und Open-Source-Tools entwickelt, um Diversifizierung und präzises Düngemanagement optimal zu kombinieren, damit Landwirtinnen und Landwirte so ihre Rentabilität verbessern und negative Umweltwirkungen reduzieren können. Die konkreten Ziele des NSmartSystems Projektes sind: (1) Entwicklung von Entscheidungsunterstützungssystemen (DSS) zur Diversifizierung von Anbausystemen durch Fruchtfolgen und den intelligenten Einsatz von Zwischenfrüchten. (2) Verbesserte Entscheidungsfindung bei der variablen N Düngung durch nutzerzentrierte, mehrparametrische Tools. (3) Optimierung der variablen N Ausbringung im Feld durch eine verbesserte Abstimmung von Applikationssystem und Ausbringgerät. (4) Entwicklung von Instrumenten für Landwirtinnen und Landwirte, um die Auswirkungen ihrer Managemententscheidungen im Laufe der Zeit zu analysieren und zu überwachen.

© BMBF

Vom Weinberg in die Flasche - Rückverfolgung nachhaltiger Praktiken im Weinbau bei voller Transparenz

Projektanfang: 01.06.2023
Projektende: 30.11.2026
Förderer: Europäische Kommission, Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft

Oenotrace will provide solutions to the ICT-AGRI-FOOD call for proposals as it includes a data-driven system enabling and promoting transparency for the end-users along the value chain from producer to consumer. Mapping of the value chain will be performed, and in the next step critical points/process steps where information flow (and transparency) can be improved will be identified. This will be examined having wine-growing in the focus and will provide the consumers with a clear and transparent tracing of how the bottle of wine has reached them. Data will be available along the entire value chain starting from machinery working in the field applying various rates of inputs (fuel, pesticides, fertilizers) and climate conditions up to winemaking, bottle filling and transportation. One main target is to trace back with full transparency sustainable cultivation practices.

© BMEL