Aufgrund der begrenzten landwirtschaftlichen Ackerfläche und aus der Notwenigkeit wirtschaftlich zu arbeiten, wird es immer wichtiger, die Futtererntekette zu optimieren. Entscheidend ist hierbei, die genauen Mengen der Inhaltsstoffe in Futtererntegütern zu kennen, um Lagerverluste zu verringern, tiergerechte und effiziente Fütterung zu fördern und Dünge- und Pflegemaßnahmen zu optimieren. Um dieses Ziel zu verwirklichen, wurde versucht, einfachere und schnellere Methoden in die Praxis umzusetzen. Die Nahinfrarot-Reflexions-Spektroskopie (NIRS) ist ein Verfahren, welches durch seine Einfachheit und Genauigkeit bevorzugt eingesetzt wird. Ein Sensor erfasst ein spezifisches Spektrum, welches durch intelligente Kalibrierung zur Bestimmung von Qualitätsinhaltsstoffen dient. Bislang wurde die NIRS lediglich im Labor, aber noch nicht vollständig im mobilen Einsatz etabliert, da noch zu wenige Untersuchungen über Störgrößen und ihren Einfluss auf die Qualitätsparameter vorliegen. Aus diesem Grund wurde am Lehrstuhl für Landtechnik in Weihenstephan ein Prüfstand gebaut, der den mobilen Einsatz des NIRS-Sensors simuliert, um einzelne Störgrößen untersuchen zu können. Aufbauend auf die vorangegangene Diplomarbeit ist die Zielsetzung dieser Bachelorarbeit, Daten zu erfassen und auszuwerten. Aus den gesammelten Daten sollte eine Gerätekalibrierung möglich sein, welche auch im Feld einsetzbar ist. Die Untersuchungen beschränkten sich bei der vorliegenden Arbeit am Prüfstand ausschließlich auf kleine Strohballen aus Weizen und Gerste. Es sollte vor allem der Einfluss der Überfahrtgeschwindigkeit auf die gemessenen Daten überprüft werden, deshalb wurden kontinuierliche und diskontinuierliche Messungen am Einzelballen sowie an der Charge durchgeführt. Besonders galt es zu klären, ob eine Kalibrierung einer Überfahrtgeschwindigkeit auf eine andere Messungsart übertragbar ist und gute Vorhersagen getroffen werden können. Zu dieser Art von Versuchsaufbau gibt es in der Literatur keine genaueren Untersuchungen. Die neuen Erkenntnisse können somit verwendet werden, um zukünftig Schwachstellen im mobilen Einsatz zu erkennen und zu eliminieren und Qualitätsinformationen in Futtererntegütern bereits direkt auf dem Feld zu erhalten.
Inhaltsverzeichnis
1. EINLEITUNG UND PROBLEMSTELLUNG
2. STAND DES WISSENS
2.1 Geschichte: Entdeckung des Infrarotbereichs
2.2 Physikalische und chemische Grundlagen
2.3 Instrumentelle Grundlage
2.4 Spektrenauswertung
2.5 4-Phasenmodell
3. ZIELSETZUNG
4. DATENERFASSUNG
4.1 Prüfstand
4.2 Spektrenerfassung
4.3 Datenverknüpfung
4.4 Versuchsreihe
4.5 Ermittlung der Referenzwerte
5. DATENAUSWERTUNG
5.1 Statistische Analyse
5.2 Möglichkeiten der Modellerstellung
5.3 Probenvarianz und Stichprobengröße
5.4. Probenkalibrierung
5.5 Übertragung der Ballenkalibrierung und Ergebnisbetrachtung
6. AUSBLICK
Zielsetzung & Themen
Die vorliegende Bachelorarbeit zielt darauf ab, die Eignung der Nahinfrarot-Spektroskopie (NIRS) für den mobilen Einsatz bei der Qualitätsbestimmung von Strohballen zu untersuchen und ein zuverlässiges, praxistaugliches Kalibrierungsmodell zu entwickeln.
- Optimierung der Futtererntekette durch mobile NIRS-Sensorik
- Analyse des Einflusses von Überfahrtgeschwindigkeiten auf spektrale Daten
- Vergleich von kontinuierlichen und diskontinuierlichen Messverfahren
- Statistische Validierung der Übertragbarkeit von Kalibrierungen
Auszug aus dem Buch
2.4 Spektrenauswertung
Zur Beurteilung der aufgenommenen Spektren ist es unerlässlich, die zu detektierenden Inhaltsstoffe mit ihren funktionelle Gruppen (Protein, N-H) zu kennen. Zur Orientierung im IR-Spektrum helfen Übersichten und Tabellen, die der Zuordnung charakteristischer Schwingungen dienen. In der nächsten Darstellung wird ein vereinfachter Ausschnitt aus der Zuordnungstabelle von COLTHUP dargestellt.
Jeder Inhaltsstoff besteht aus Molekülen, welche sich wiederum aus kleineren Einheiten zusammensetzen. Wird der Aufbau eines Proteins genauer betrachtet, besteht dieses aus Amiden und Aminen, welche als charakteristische Gruppen detektiert werden können. Wie aus der COLTHUP-Tabelle ersichtlich, zeigen Atomgruppen an mehreren Stellen eine charakteristische Gruppenschwingung, deshalb muss bei der Auswertung nie nur eine Anregungswellenzahl betrachtet werden. Fehlt eine charakteristische Gruppenschwingung, ist auch die nachzuweisende Atomgruppe nicht vorhanden. Der Wassergehalt kann z. B. durch die Anwesenheit von Säuren und Alkohole beeinflusst werden. Sie tragen als funktionelle Gruppen OH- und Carboxylgruppen und werden durch NIRS erfasst.
Zusammenfassung der Kapitel
1. EINLEITUNG UND PROBLEMSTELLUNG: Einführung in die NIRS-Technologie als zerstörungsfreies Verfahren zur schnellen Inhaltsstoffbestimmung in der Landwirtschaft und Formulierung der Problemstellung bezüglich des mobilen Einsatzes.
2. STAND DES WISSENS: Vermittlung theoretischer Grundlagen zu den physikalischen Prinzipien der Infrarot-Spektroskopie, Schwingungsformen von Molekülen und instrumentellen Messvarianten.
3. ZIELSETZUNG: Definition der Forschungsziele, insbesondere die Entwicklung einer feldtauglichen Sensorkalibrierung und Untersuchung der Auswirkungen von Überfahrtgeschwindigkeiten.
4. DATENERFASSUNG: Beschreibung des Prüfstandsaufbaus, der verwendeten Sensorik, der Datenspeicherung sowie der Methodik zur Referenzwertermittlung für Trockensubstanz, Rohprotein und Rohfaser.
5. DATENAUSWERTUNG: Detaillierte Darstellung der statistischen Verfahren (ANOVA, PCA, mPLS) zur Datenanalyse sowie der Ergebnisse zur Kalibrierung und Validierung der Messmodelle.
6. AUSBLICK: Diskussion der Erkenntnisse, Identifikation von Schwachstellen und Aufzeigen weiterführender statistischer Ansätze wie PDS und OSC zur Verbesserung der Kalibrierungsstabilität.
Schlüsselwörter
Nahinfrarot-Spektroskopie, NIRS, Strohballen, Inhaltsstoffe, Kalibrierung, Trockenmasse, Rohprotein, Rohfaser, Überfahrtgeschwindigkeit, Sensorik, Statistik, Varianzanalyse, Hauptkomponentenanalyse, Landtechnik, Futterqualität
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit beschäftigt sich mit dem Einsatz von NIRS-Sensoren in der Landwirtschaft, um Inhaltsstoffe von Stroh direkt auf dem Feld effizient und zerstörungsfrei zu bestimmen.
Was sind die zentralen Themenfelder der Untersuchung?
Im Zentrum stehen die Entwicklung einer robusten Gerätekalibrierung, die Untersuchung von Störgrößen wie Überfahrtgeschwindigkeit sowie die Analyse der Übertragbarkeit von Messdaten.
Was ist das primäre Ziel oder die Forschungsfrage?
Das Ziel ist die Erstellung einer zuverlässigen, reproduzierbaren Kalibrierung für NIRS-Sensoren, die auch im mobilen Feldeinsatz unter variablen Bedingungen präzise Qualitätsdaten liefert.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Es kommen multivariate statistische Methoden zum Einsatz, insbesondere die Hauptkomponentenanalyse (PCA) zur Datenkomprimierung und das Partial Least Square (PLS)-Verfahren zur Regressionsmodellierung.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Der Hauptteil gliedert sich in den Versuchsaufbau am Prüfstand, die detaillierte Beschreibung der Probenentnahme und Labornachuntersuchungen sowie die statistische Auswertung und Modellbildung.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Zentrale Begriffe sind NIRS-Spektroskopie, Strohballenanalyse, Kalibrierungsmodellierung, Trockensubstanz, Rohfasergehalt und mobile Landtechnik.
Warum wurden die Chargen 5, 6 und 7 von der Auswertung ausgeschlossen?
Bei diesen Chargen traten aufgrund extremer Wetterbedingungen und mechanischer Schwingungen während der Messung Störungen auf, die die Qualität der Daten beeinträchtigten.
Welche Rolle spielt die Überfahrtgeschwindigkeit für die Ergebnisse?
Die Geschwindigkeit beeinflusst die spektrale Datenerfassung massiv; die Arbeit zeigt, dass eine Kalibrierung für eine bestimmte Geschwindigkeit nicht ohne Weiteres auf andere Bewegungsabläufe übertragbar ist.
Konnte die Ballenkalibrierung erfolgreich auf die Einzelballenmessung übertragen werden?
Nein, die Untersuchung ergab, dass die für Ballenmessungen erstellten Modelle nicht direkt auf die Einzelballenmessungen übertragbar sind.
Was ist der Vorteil des PLS-Verfahrens gegenüber der MLR?
Im Gegensatz zur Multiple Linear Regression (MLR) gehen beim Partial Least Square (PLS)-Verfahren keine Informationen verloren und die Modellzusammenhänge bleiben detailliert nachvollziehbar.
- Quote paper
- Melanie Blomenhofer (Author), 2007, Einsatz von Nahinfrarotspektroskopie an Strohballen zur Vorhersage von Inhaltsstoffen und Ermittlung von Einflussparametern, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/128475
