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CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
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Soil Quality Analysis Tool: Implementing Smart Farming Applications using EO Data, Soil Sensors & Robotics

CORDIS proporciona enlaces a los documentos públicos y las publicaciones de los proyectos de los programas marco HORIZONTE.

Los enlaces a los documentos y las publicaciones de los proyectos del Séptimo Programa Marco, así como los enlaces a algunos tipos de resultados específicos, como conjuntos de datos y «software», se obtienen dinámicamente de OpenAIRE .

Resultado final

D2.6: User manual for System using SQAT Robots (se abrirá en una nueva ventana)

A technical user manual detailing procedures for field use of both robots used by the SQAT smart soil mapping system. (Leader: EV ILVO, M18/M33, R, PU)

D1.1 Management & coordination plan (se abrirá en una nueva ventana)

a strategic document defining the management structure and operating procedures, as well as their implementation (including measure, KPIs and milestones). The plan will also contain a categorization of risks, with specific mitigation measures and approaches.

D1.2 Gender equality & ethics management plan (se abrirá en una nueva ventana)

the document will enclose detailed strategies on how the project will ensure gender equality and proper ethics management in its activities (Lead: ABE, M03, ETHICS, PU)

D2.1: Use case implementation plans (se abrirá en una nueva ventana)

A document detailing specific activities across a timeline for deployment of the use cases. It will also define the evaluation methodology to be used (Leader: ABE, M03, R, PU)

D4.2: Data governance principles: (se abrirá en una nueva ventana)

A report providing a tailored solution of data goverance principles for SQATand a set of measures to apply them to use cases (Leader: FarmEye, M06, Report, PU)

D5.1: Exploitation, dissemination, and communication strategy (se abrirá en una nueva ventana)

A document detailing the project’s strategic approach to exploitation, dissemination, and communication activities, on the basis of KPI-driven objectives, target and audience differentiation (Leader: ABE, M03, Report, PU)

D4.1: Data Management Plan (se abrirá en una nueva ventana)

A data management plan document in line with the FAIR principles to promote project data to be findable, accessible, interoperable and reusable (Leader: FarmEye, M08, DMP, PU)

D5.2: Communication kit and project website (se abrirá en una nueva ventana)

A package of materials for partners to use to promote the project and the project website. (Leader: ABE, M03, DEC, PU)

D2.5: Lightweight and heavy-duty sampler device with proximity sensors (se abrirá en una nueva ventana)

An electro-mechanical arm attachable to robotic platforms for soil sampling in different soil conditions. (Leader: ILT-OST, M18, OTHER, PU)

Publicaciones

Overfitting due to data leakage in soil sensor calibration: Examples from lab-based and in-situ soil NIR spectroscopy (se abrirá en una nueva ventana)

Autores: José Correa, Hamed Tavakoli, Sebastian Vogel, Robin Gebbers
Publicado en: Computers and Electronics in Agriculture, Edición 239, 2025, ISSN 0168-1699
Editor: Elsevier BV
DOI: 10.1016/J.COMPAG.2025.110920

Multi-Source Data Integration for Sustainable Management Zone Delineation in Precision Agriculture (se abrirá en una nueva ventana)

Autores: Dušan Jovanović, Miro Govedarica, Milan Gavrilović, Ranko Čabilovski, Tamme van der Wal
Publicado en: Sustainability, Edición 17, 2025, ISSN 2071-1050
Editor: MDPI AG
DOI: 10.3390/SU17156931

Development and In-Field Validation of an Autonomous Soil Mechanical Resistance Sensor (se abrirá en una nueva ventana)

Autores: Valentijn De Cauwer, Simon Cool, Axel Willekens, Sébastien Temmerman, David Nuyttens, Tommy D’ Hose, Jan Pieters, Sam Leroux
Publicado en: Sensors, Edición 25, 2025, ISSN 1424-8220
Editor: MDPI AG
DOI: 10.3390/S25061919

Which and how many soil sensors are ideal to predict key soil properties: A case study with seven sensors (se abrirá en una nueva ventana)

Autores: J. Schmidinger, V. Barkov, H. Tavakoli, J. Correa, M. Ostermann, M. Atzmueller, R. Gebbers, S. Vogel
Publicado en: Geoderma, Edición 450, 2024, ISSN 0016-7061
Editor: Elsevier BV
DOI: 10.1016/J.GEODERMA.2024.117017

Effect of training sample size, sampling design and prediction model on soil mapping with proximal sensing data for precision liming (se abrirá en una nueva ventana)

Autores: Jonas Schmidinger, Ingmar Schröter, Eric Bönecke, Robin Gebbers, Joerg Ruehlmann, Eckart Kramer, Vera L. Mulder, Gerard B. M. Heuvelink, Sebastian Vogel
Publicado en: Precision Agriculture, Edición 25, 2024, ISSN 1385-2256
Editor: Springer Science and Business Media LLC
DOI: 10.1007/S11119-024-10122-3

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