Generierung von Entscheidungsregeln zur teilflächenspezifischen Stickstoffdüngung und zur Verbessereung der Wirtschaftlichkeit der Weizenproduktion mit Hilfe eines Künstlichen Neuronalen Netzes

Bemessung der mineralischen N-Düngung basiert bisher überwiegend auf einem Merkmal. Beispielsweise nutzen reine kartenbasierte Ansätze meist historische Ertrags- oder Bodenkarten andererseits beziehen sich reine sensorbasierte Ansätze auf nur ein Sensorsignal. Unter Nutzung eines künstlichen neuronalen Netzes sollen die Voraussetzungen geschaffen werden, um  beispielsweise in einem Kartenansatz mit Sensor-Overlay verschiedene Merkmale für die rechnergestützte Entscheidungsfindung zu kombinieren.