Uwe Knauer

Wissenschaftlicher Mitarbeiter Logistik- und Fabriksysteme

Forschungsschwerpunkte

Machine Learning
Hyperspectral Remote Sensing
Data Science
Landwirtschaftliche und forstliche Anwendungen

Uwe Knauer forscht am Fraunhofer IFF zu Anwendungen für maschinelles Lernen und hyperspektrale Bildgebung in der Land- und Forstwirtschaft.

Einen Arbeitsschwerpunkt stellt die Planung, Durchführung und Auswertung von flugzeug- und UAV-gestützten Messkampagnen im Rahmen von Forschungsprojekten und als Dienstleistung für öffentliche Einrichtungen sowie Unternehmen aus dem Agrar- und Forstbereich dar.

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Projekte und Arbeitsschwerpunkte (Auswahl)
Digitaler Obstbau: Um die Pflanzenkrankheiten Apfeltriebsucht und Birnenverfall möglichst frühzeitig zu erkennen, wird ein nicht-invasives Diagnoseverfahren entwickelt. Die Basisdaten liefern hyperspektrale Messungen von Obstbaum-Proben im Labor und von Befliegungen der Obstbaumplantagen mit Multikoptern.

Mehr Info zur Früherkennung von Krankheitssymptomen im Obstbau
FraxMon: Zur Bekämpfung des Eschentriebsterbens entwickeln Forschungspartner aus ganz Deutschland gemeinsam Methoden zur Diagnose der Pflanzenkrankheit. Das Team am Fraunhofer IFF widmet sich dem Monitoring von Eschenbeständen und nutzt hyperspektrale Sensorik, um die Schadentwicklung auf ganzen Waldflächen laufend zu überwachen.

Mehr Info zum Monitoring des Gesundheitszustands von Eschen (holzlogistik.iff.fraunhofer.de)
IPAS 2: Gemeinsam mit Forschern der Martin-Luther-Universität Halle werden Züchtungsexperimente für Gerste durch multispektrale Messungen begleitet und Vorhersagemodelle für den Ertrag und andere züchtungsrelevante Zielgrößen entwickelt.

Mehr Info zu IPAS 2

Kurzvita

2021	Professur an der Hochschule Anhalt.
2018	Promotion an der Humbold-Universität Berlin. Bereich Informatik.
seit 2012	Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Fraunhofer IFF Magdeburg.
2007 bis 2011	Systementwickler bei Data Security Elbe. Bereich Postlogistik und Digitaldruck.
2003 bis 2010	Wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Humboldt-Universität Berlin.
1997 bis 2003	Studium an der Humboldt-Universität Berlin. Bereich Informatik.

Publikationen (Auswahl)

Jahr Year	Titel/Autor:in Title/Author	Publikationstyp Publication Type
2019	Tree Species Classification Based on Hybrid Ensembles of a Convolutional Neural Network (CNN) and Random Forest Classifiers Knauer, Uwe; Rekowski, Cornelius Styp von; Stecklina, Marianne; Krokotsch, Tilman; Pham Minh, Tuan; Hauffe, Viola; Kilias, David; Ehrhardt, Ina; Sagischewski, Herbert; Chmara, Sergej; Seiffert, Udo	Zeitschriftenaufsatz Journal Article
2018	Multi-Klassifikator-Systeme für die Objektdetektion in Bilddaten Knauer, Uwe	Dissertation Doctoral Thesis
2018	Machine Learning Applications in Production Environments Blobner, Christian; Knauer, Uwe	Vortrag Presentation
2017	Improved classification accuracy of powdery mildew infection levels of wine grapes by spatial-spectral analysis of hyperspectral images Knauer, Uwe; Matros, Andrea; Petrovic, Tijana; Zanker, Timothy; Scott, Eileen; Seiffert, Udo	Zeitschriftenaufsatz Journal Article
2016	Waldzustandsermittlung aus der Luft mithilfe hyperspektraler Aufnahmen Ehrhardt, Ina; Knauer, Uwe	Aufsatz in Buch Book Article
2015	Fast segmentation of hyperspectral images by combining textural and spectral information Knauer, Uwe; Kilias, David; Seiffert, Udo	Konferenzbeitrag Conference Paper
2015	Towards grape-vine management based on mapping of airborne hyperspectral images Knauer, Uwe; Edwards, Everard; McGrath, Andrew; Lieff, Wolfgang; Hacker, Jorg M.; Seiffert, Udo	Vortrag Presentation
2015	Fliegende Sensoren sorgen für Qualität und Quantität von Australischem Wein Knauer, Uwe; Seiffert, Udo	Aufsatz in Buch Book Article
2015	Fusion trees for fast and accurate classification of hyperspectral data with ensembles of gamma-divergence-based RBF networks Knauer, Uwe; Backhaus, Andreas; Seiffert, Udo	Zeitschriftenaufsatz Journal Article
2014	Fast image segmentation based on boosted random forests, integral images, and features on demand Knauer, Uwe; Seiffert, Udo	Konferenzbeitrag Conference Paper
2014	Beyond standard metrics - on the selection and combination of distance metrics for an improved classification of hyperspectral data Knauer, Uwe; Backhaus, Andreas; Seiffert, Udo	Konferenzbeitrag Conference Paper
2013	An approach for automated registration of hyperspectral images for boresight calibration Knauer, Uwe; Seiffert, Udo	Konferenzbeitrag Conference Paper
2013	Cascaded reduction and growing of result sets for combining object detectors Knauer, Uwe; Seiffert, Udo	Konferenzbeitrag Conference Paper
2013	Softsensorik zum berührungslosen Messen im Hochdurchsatz Backhaus, Andreas; Herzog, Andreas; Knauer, Uwe; Seiffert, Udo	Aufsatz in Buch Book Article
2013	A comparison of late fusion methods for object detection Knauer, Uwe; Seiffert, Udo	Konferenzbeitrag Conference Paper

Diese Liste ist ein Auszug aus der Publikationsplattform Fraunhofer-Publica

This list has been generated from the publication platform Fraunhofer-Publica

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