Publikasjoner
NIBIOs ansatte publiserer flere hundre vitenskapelige artikler og forskningsrapporter hvert år. Her finner du referanser og lenker til publikasjoner og andre forsknings- og formidlingsaktiviteter. Samlingen oppdateres løpende med både nytt og historisk materiale. For mer informasjon om NIBIOs publikasjoner, besøk NIBIOs bibliotek.
2015
Forfattere
Ivar Pettersen Egil Petter Stræte Finn WallandSammendrag
Jordbruket på Ørland er vitalt og har attraktive utviklings- og fornyelsesmuligheter. Norges største forsvarssatsing gjennom tidene hindrer nå investeringer i støyutsatte jordbruksområder. Hindringen er en følge av langvarig usikkerhet om fremtidige vilkår for jordbruk og bosetting i tilknytning til jordbruket. Usikkerhet for jordbruket er en uunngåelig følge av etableringen av hovedkampflybasen i et vitalt jordbruksmiljø, men den opplevde usikkerheten blant bøndene virker unødig stor og unødig langvarig. I tillegg synes den faglige støtten til jordbrukshusholdningene som skal håndtere usikkerheten, utilstrekkelig. Mulighetene for revitalisering av jordbruket i nærområdet til kampflybasen tilsier at unødvendig usikkerhet for bøndene og deres husholdninger blir identifisert og fjernet. Videre bør bøndene og jordbrukshusholdningene gis bedre forutsetninger for å kunne vurdere utviklings- og investeringsmuligheter i en situasjon som vil være preget av omstilling og mange usikre faktorer over lang tid.
Sammendrag
The purpose of our study is to explore the possibility to use proximate RGB imagery as basis for site-specific management of perennial weeds in small grain cereals. The targeted species are the broadleaved weeds Cirsium arvense (L.) Scop. (Creeping thistle) and Sonchus arvensis L. (Perennial sowthistle) and the grass weed Elymus repens (L.) Gould. (Common quackgrass). These are the main challenges for perennial weed control in cereals in Norway and temperate zone. The overall idea is to make weed maps based on images acquired during harvest in autumn (August/September) and use these maps for site-specific weed management when these species are normally managed in Norway, i.e. 3-4 weeks after harvest (E. repens) or in the following spring, i.e. late May/early June (C. arvense and S. arvensis). An on-the-go weed detection and glyphosate application in one operation before harvest is also a possible usage of our image-based method where this timing of glyphosate application is allowed. Images were acquired with a consumer grade camera mounted on a 3 m pole and tilted to mimic images acquired from the roof of a combine harvester. Images were acquired few days before harvest, a period where the cereals are yellowish and weed leaves and stalks are still green. Plots, 8 m by 8 m, were established in cereals to cover a wide range in weed pressure- and flora. The four plot corners were marked with white styrofoam balls mounted on sticks prior imaging and recorded with GPS (10 cm accuracy). The machine vision algorithm performs first a geometrical transform to represent the images as pseudo-orthonormal to the ground plane. This transform is aided by white styrofoam balls marking the corners of the plot with known distance. In the intended practical use, the transform can be done by obtaining the camera-angle and heading from inertial and GPS measurements and assuming level ground. The classification algorithm starts by segmenting the image into a class for green parts of the weeds (leaf, stalk), and three classes for flower heads (yellow, white and purple), by using threshold filters in the HSV colour space. A connected components analysis is then performed on each of the binary images, where the very small regions are filtered out. The area and centre of each region is calculated for comparison with ground truth observations. Two types of ground truth data for evaluation of the algorithm are available: Manual assessment of weed coverage from computer display of images and weed maps based on GPS measurements at the time for their management. Machine vision algorithm outputs versus ground truth data will be presented.
Forfattere
Thomas Holm CarlsenSammendrag
Det er ikke registrert sammendrag
Sammendrag
Det er ikke registrert sammendrag
Forfattere
Jorunn BørveSammendrag
Det er ikke registrert sammendrag
Sammendrag
Det er ikke registrert sammendrag
Forfattere
Ivar PettersenSammendrag
Norsk forsyningsevne for matkorn er en del av norsk matsikkerhet. Norsk matsikkerhet er i følge «The Economis Intelligence Unit» blant verdens beste. Det er per i dag lav sannsynlighet for hendelser i importsystemet for korn som skulle kreve matkornberedskap. Norsk matkornforsyning har derfor for tiden ikke behov for kriseberedskap. Mat- og matkornsikkerhet er imidlertid i endring. Dette krever at vi oppdaterer kunnskapen og overvåker grunnlaget for norsk matsikkerhet generelt; handelssystemer, produksjon og produksjonsgrunnlag. Forsterket overvåking av global systemrisiko og grunnlaget for norsk matsikkerhet kan være en viktig del av videreutviklingen av arbeidet med norsk samfunnssikkerhet.
Forfattere
Torsten Källqvist May Sæthre Katrine Borgå Hubert Dirven Ole Martin Eklo Merete Grung Jan Ludvig Lyche Marit Låg Asbjørn Magne Nilsen Line Emilie SverdrupSammendrag
Det er ikke registrert sammendrag
Forfattere
Torsten Källqvist Merete Grung Katrine Borgå Hubert Dirven Ole Martin Eklo Jan Ludvig Lyche Marit Låg Asbjørn Magne Nilsen Line Emilie SverdrupSammendrag
Det er ikke registrert sammendrag
Forfattere
Asbjørn Magne Nilsen Hubert Dirven Jan Ludvig Lyche Marit Låg Katrine Borgå Ole Martin Eklo Merete Grung Line Emilie Sverdrup Torsten KällqvistSammendrag
Det er ikke registrert sammendrag