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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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Soil Quality Analysis Tool: Implementing Smart Farming Applications using EO Data, Soil Sensors & Robotics

CORDIS fournit des liens vers les livrables publics et les publications des projets HORIZON.

Les liens vers les livrables et les publications des projets du 7e PC, ainsi que les liens vers certains types de résultats spécifiques tels que les jeux de données et les logiciels, sont récupérés dynamiquement sur OpenAIRE .

Livrables

D2.6: User manual for System using SQAT Robots (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

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 (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

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 (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

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 (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

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: (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

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 (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

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 (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

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 (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

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 (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

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

Publications

Overfitting due to data leakage in soil sensor calibration: Examples from lab-based and in-situ soil NIR spectroscopy (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: José Correa, Hamed Tavakoli, Sebastian Vogel, Robin Gebbers
Publié dans: Computers and Electronics in Agriculture, Numéro 239, 2025, ISSN 0168-1699
Éditeur: Elsevier BV
DOI: 10.1016/J.COMPAG.2025.110920

Multi-Source Data Integration for Sustainable Management Zone Delineation in Precision Agriculture (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Dušan Jovanović, Miro Govedarica, Milan Gavrilović, Ranko Čabilovski, Tamme van der Wal
Publié dans: Sustainability, Numéro 17, 2025, ISSN 2071-1050
Éditeur: MDPI AG
DOI: 10.3390/SU17156931

Development and In-Field Validation of an Autonomous Soil Mechanical Resistance Sensor (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Valentijn De Cauwer, Simon Cool, Axel Willekens, Sébastien Temmerman, David Nuyttens, Tommy D’ Hose, Jan Pieters, Sam Leroux
Publié dans: Sensors, Numéro 25, 2025, ISSN 1424-8220
Éditeur: 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 (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: J. Schmidinger, V. Barkov, H. Tavakoli, J. Correa, M. Ostermann, M. Atzmueller, R. Gebbers, S. Vogel
Publié dans: Geoderma, Numéro 450, 2024, ISSN 0016-7061
Éditeur: 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 (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

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

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