{"id":448983,"date":"2026-01-07T22:19:51","date_gmt":"2026-01-07T21:19:51","guid":{"rendered":"https:\/\/forschung.fh-kaernten.at\/siena\/?page_id=448983"},"modified":"2026-05-07T22:41:38","modified_gmt":"2026-05-07T20:41:38","slug":"vine","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/forschung.fh-kaernten.at\/siena\/prj\/vine\/","title":{"rendered":"VINE"},"content":{"rendered":"\t\t
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Das laufende Doktorandenprojekt, das in enger Zusammenarbeit mit der Universit\u00e4t Salzburg durchgef\u00fchrt wird, zielt darauf ab, einen hochaufl\u00f6senden Forschungs- und Entwicklungsrahmen (F&E) f\u00fcr die Erkennung, \u00dcberwachung und Charakterisierung einzelner Rebst\u00f6cke in Weinbergsystemen zu etablieren. Der Rahmen integriert unbemannte Flugsysteme (UAS), 3D-Punktwolkenanalyse, multispektrale Zeitreihen und multiskalige Fernerkundungsans\u00e4tze f\u00fcr die Modellierung ph\u00e4nologischer Verl\u00e4ufe und die skalierbare Weinberg\u00fcberwachung.<\/span><\/p>

Der methodische Ansatz umfasst die Erkennung einzelner Rebst\u00f6cke und die Kronensegmentierung anhand von 3D-Punktwolken, die Ableitung rebstockspezifischer physiologischer und struktureller Indikatoren wie Vegetationsindizes, Kronenmetriken und geometrische Deskriptoren sowie die r\u00e4umliche und zeitliche Analyse der Rebgesundheit und von Stressmustern unter Verwendung r\u00e4umlicher Statistiken und der Analyse ph\u00e4nologischer Verl\u00e4ufe \u00fcber mehrere Wachstumsstadien hinweg. Dar\u00fcber hinaus untersucht das Projekt kombinierte UAS-Satelliten-Ans\u00e4tze unter Verwendung von Sentinel-2- und PlanetScope-Daten zur Skalierung von Informationen auf Rebstockebene auf gr\u00f6bere Satellitenaufl\u00f6sungen.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Ziel der Forschung ist es, einzelne Pflanzen zu charakterisieren und geometrische sowie physiologische Parameter abzuleiten, mit denen sich Gesundheits- und Stressdynamiken in Weinbergen erkennen lassen. Ein weiteres Ziel besteht darin, zeitliche ph\u00e4nologische Schwankungen von tats\u00e4chlichen physiologischen Anomalien zu unterscheiden, und zwar durch dichte multitemporale UAS-Beobachtungen in Kombination mit saisonalen Satellitenbild-Zeitreihen.<\/span><\/p>

Der aktuelle Forschungsschwerpunkt liegt auf der Entwicklung multitemporaler, durch Spektralbibliotheken unterst\u00fctzter Machine-Learning-Frameworks zur subpixelgenauen Sch\u00e4tzung des Rebanteils aus multispektralen Satellitenbildern. Dies umfasst die Erstellung ph\u00e4nologiebewusster, aus UAS-Daten abgeleiteter Spektralbibliotheken, die Aggregation objektbasierter Rebanteile auf Satellitenpixelebene sowie die Integration spektraler \u00c4hnlichkeitsmetriken in Random-Forest-Regressionsmodelle, um die skalierbare Kartierung von Rebanteilen \u00fcber verschiedene ph\u00e4nologische Stadien hinweg zu verbessern.<\/span><\/p>

Wir bedanken uns herzlich f\u00fcr die Unterst\u00fctzung und die Bereitstellung von Weinberg-Teststandorten durch den Weinhof Lagger in Millstatt sowie \u201eAuf der Leiten\u201c von Sem Kegley und Georg Lexer in Stegendorf, K\u00e4rnten.<\/span><\/em><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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