Fabian Weckesser

Pflanzenbau, Digitalisierung

Adresse: C5.207
Vöttinger Str. 27
85354 Freising
Funktionen: Wissenschaftlicher Mitarbeiter
Fakultät: Fakultät Bioingenieurwissenschaften

Ersatzbüro wegen Winterschließung: C5: A5.414

Berufliche Tätigkeit
06/2013 - 10/2017 Betriebsleitender Geschäftsführer Landwirtschaft (1.100 ha Marktfruchtbetrieb inkl. Sonderkultur mit Direktvermarktung)

11/2017 – 12/2020 Wissenschaftlicher Mitarbeiter im Forschungsprojekt: https://forschung.hswt.de/forschungsprojekt/1093/
Ausbildung (jeweils Monat des Abschlusses)
03/2016 M. Sc. Sustainable International Agriculture, Area of Specialisation: International Agribusiness & Rural Development Economics; Georg-August-Universität Göttingen und Universität Kassel

08/2012 B. Eng. Wirtschaftsingenieurwesen Agrarmarketing & Management; Hochschule Weihenstephan-Triesdorf

02/2008 IHK-Ausbildungsabschluss Bankkaufmann; Sparkasse Mainfranken Würzburg

Publikationen

Zeitschriftenbeiträge (peer-reviewed)
- Fabian Weckesser, Prof. Dr. Michael Beck, Prof. Dr. Kurt-Jürgen Hülsbergen, Prof. Dr. Sebastian Peisl
  
  Berechtigungen: Open Access
  
  Berechtigungen: Peer Reviewed
  
  A Digital Advisor Twin for Crop Nitrogen Management (2022) Agriculture 12 (2), S. 1-22. DOI: 10.3390/agriculture12020302
  
  Farmers and consultants face an unmanageable amount of diverse knowledge and information for crop management decisions. To determine optimal actions, decision makers require knowledge-based support. In this way, decisions can be improved and heuristics can be replaced over time. The study presents a digital knowledge base with an integrated decision support system (DSS), using the example of nutrient supply, specifically nitrogen (N), fertilization. Therefore, the requirements of farmers and crop consultants for DSS to inform fertilization decisions for winter wheat (Triticum aestivum L.) were elaborated using surveys, expert interviews, and a prototype test. Semantic knowledge was enriched by expert knowledge and combined in a web application, the Crop Portal. To map regional and personal decision making patterns and experiences, the tacit knowledge on the complex advisory problem of N fertilization is made digitally usable. For this purpose, 16 fuzzy variables were specified and formalized. Individual decision trees and their interactions with an integrative knowledge base were used to multiply the consulting reach of experts. Using three consultants and nine model farms from different soil–climate areas in Germany, the Crop Portal was tested under practical conditions and the perceived pragmatic and hedonic quality of the system was evaluated using a standardized questionnaire. The field test showed that the variation in fertilizer recommendations from the ‘digital advisor twin’ ranged from 5 kg N ha−1 to 16 kg N ha−1 when compared with the decisions of the experts in the field. The study presents the participatory development and evaluation of a rule-based DSS prototype in agricultural practice.
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- Fabian Weckesser, Prof. Dr. Frank Leßke, Dipl. Ing. (FH) Marco Luthardt, Prof. Dr. Kurt-Jürgen Hülsbergen
  
  Berechtigungen: Open Access
  
  Berechtigungen: Peer Reviewed
  
  Conceptual Design of a Comprehensive Farm Nitrogen Management System (2021) Agronomy 11 (12). DOI: 10.3390/agronomy11122501
  
  Data that are required for nutrient management are becoming increasingly available in digital format, leading to a high innovation potential for digital nitrogen (N) management applications. However, it is currently difficult for farmers to analyze, assess, and optimize N flows in their farms using the existing software. To improve digital N management, this study identified, evaluated, and systematized the requirements of stakeholders. Furthermore, digital farm N management tools with varying objectives in terms of system boundaries, data requirements, used methods and algorithms, performance, and practicality were appraised and categorized. According to the identified needs, the concept of a farm N management system (FNMS) software is presented which includes the following modules: (1) management of site and farm data, (2) determination of fertilizer requirements, (3) N balancing and cycles, (4) N turnover and losses, and (5) decision support. The aim of FNMS is to support farmers in their farming practices for increasing N efficiency and reducing environmentally harmful N surpluses. In this study, the conceptual requirements from the agricultural and computer science perspectives were determined as a basis for developing a consistent, scientifically sound, and user-friendly FNMS, especially applicable in European countries. This FNMS enables farmers and their advisors to make knowledge-based decisions based on comprehensive and integrated data.
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- Fabian Weckesser, Dr. Anja Hartmann, Prof. Dr. Michael Beck, Prof. Dr. Sebastian Peisl
  
  Berechtigungen: Peer Reviewed
  
  Entscheidungsunterstützung durch Datenvernetzung - Ein Fallbeispiel der Pflanzenbauberatung (2020) Lecture Notes in Informatics, Informatik in der Land-, Forst- und Ernährungswirtschaft, Proceedings 2020 (299), S. 337-342.
  
  Der Bayerischen Landwirtschaft stehen eine Vielzahl von Informationen zur Verfügung, welche als Basis für fundierte Entscheidungen im landwirtschaftlichen Produktionsprozess dienen. Um diese Fülle an Information gebündelt und fachlich sinnvoll verknüpft für Landwirte und Berater verfügbar zu machen, wird eine digitale Wissensbasis, als Grundlage für eine bessere Ausnutzung von Effizienzsteigerungspotenzialen im Pflanzenbau, entwickelt. Die Modellierung der Daten-konzepte in OWL-Ontologien und die Datenhaltung in RDF-Graphdatenbanken bilden die Basis für ein unabhängiges Expertennetzwerk. Am Fallbeispiel Stickstoffdüngung im Winterweizen entstehen unter Einbeziehung von realen Betriebsdaten erste Bausteine dieser Wissensbasis.
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Wissenschaftliche Poster
- Fabian Weckesser, Prof. Dr. Kurt-Jürgen Hülsbergen, Prof. Dr. Frank Leßke
  
  Integration of diverse data into a Farm-Nitrogen-Mangement System (FNMs) (2021) Mitteilungen der Gesellschaft für Pflanzenbauwissenschaften, 63- Jahrestagung der Gesellschaft für Pflanzenbauwissenschaften e.V., Closing the Cycle: Pflanze und Tier im Agrarsystem Band 32 , S. 138.
  
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- Fabian Weckesser, Prof. Dr. Kurt-Jürgen Hülsbergen, Dipl. Ing. (FH) Marco Luthardt, Prof. Dr. Frank Leßke
  
  Wissensbasierte Entscheidungsunterstützung zum Umbruch von Leguminosen-Gras Beständen (2021) Tagung: Nährstoffmanagement im ökologischen Landbau, 26. und 27. August 2021, TUM School of Life Sciences - Weihenstephan .
  
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Zeitschriftenbeiträge
- Fabian Weckesser, Prof. Dr. Sebastian Peisl, Prof. Dr. Michael Beck, Dr. Anja Hartmann, Gerhard Röhrl, Ingmar Kessler, Alexander Perzylo, Markus Rickert
  
  Daten vernetzen, unabhängig beraten (2020) Bayerisches Landwirtschaftliches Wochenblatt (16), S. 22-23.
  
  Das unter Projektleitung der Hochschule Weihenstephan-Triesdorf durchgeführte Forschungsprojekt Farm-Expert 4.0 soll eine breite digitale Datengrundlage schaffen. Damit will das Landeskuratorium für pflanzliche Erzeugung in Bayern e.V. (LKP) die betriebs- und standortindividuelle Beratungsqualität und -effizienz weiter steigern. Die digitale Bereitstellung von landwirtschaftlichem Fachwissen erhöht den Aussagewert und unterstützt Landwirt und Beratung bei der Entscheidungsfindung. Der Beitrag erläutert Zielsetzungen, Vorgehensweisen und erste Ergebnisse des Projekts sowie Ausblicke zur Implementierung und Verstetigung in der Praxis.
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Beiträge in Monografien, Sammelwerken, Schriftenreihen
- Anahita Nafissi, Fabian Weckesser, Ingmar Kessler, Markus Rickert, Matthias Pfaff, Prof. Dr. Sebastian Peisl, Prof. Dr. Michael Beck
  
  Berechtigungen: Peer Reviewed
  
  Wissensbasierte digitale Unterstützung in der Pflanzenbauberatung (2019) Lecture Notes in Informatics, Informatik in der Land,- Forst- und Ernährungswirtschaft, Proceedings 287 , S. 145-150.
  
  Obwohl die Landwirtschaft schon immer technologische Neuerungen in der Produktion einsetzt, ist gerade die landwirtschaftliche Beratung bisher noch verhältnismäßig wenig digitalisiert. Oft ist es gängige Praxis für Landwirte und Berater, gesetzliche Regelungen, Fachliteratur und Betriebsdaten in Papierform nachzuschlagen und in unstrukturierten, digitalen Dokumenten einzutragen. Zur Unterstützung der Landwirte und der Pflanzenbauberatung wird ein Entscheidungshilfesystem entwickelt, welches die Beratung in der Landwirtschaft digital unterstützen und erleichtern soll, indem es aktuelles Fach- und Expertenwissen sowie individuelle Betriebsdaten abruft, aufbereitet und zweckgebunden auswertet. Dafür ist es notwendig, das entsprechende Fachwissen aus vielfältigen heterogenen Datenquellen in einer einheitlichen Wissensbasis verfügbar zu machen. Der hier beschriebene Ansatz verwendet Semantic-Web-Technologien wie OWL-Ontologien und SPARQL-Abfragen, um diese Daten hinsichtlich ihrer Bedeutung, d. h. semantisch, zu modellieren und abzufragen.
Medienbeiträge in Zusammenhang mit Forschungsprojekten
- intern Newsmeldung HSWT, Prof. Dr. Sebastian Peisl, Prof. Dr. Michael Beck, Fabian Weckesser
  
  Start des Forschungsprojekts FarmExpert 4.0 - Digitalisierungsoffensive in der bayerischen landwirtschaftlichen Beratung (2017) Infodienst Weihenstephan, Ausgabe Juli/August 2017 .

Aktuelle Forschungsprojekte

Laufzeit: 01.04. – 31.10.2022

Schwerpunkt: Umweltvorsorge

Forschungsstatus: Abgeschlossen
Machbarkeitsstudie zum Agrardatenraum Bayern
Die Schaffung von Datenräumen (engl. data spaces) gewinnt in allen Wirtschaftszweigen an Bedeutung. Dies eröffnet organisatorische, wirtschaftliche, rechtliche, aber auch technische und …
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- Projektleitung HSWT: Prof. Dr. Sebastian Peisl, Prof. Dr. Frank Leßke
Laufzeit: 01.01.2020 – 31.12.2023

Schwerpunkt: Weitere Forschungsfelder
Minderung von Nitratausträgen durch digitales Stickstoffmanagement und sensorgestützte Düngung in der Modellregion Burghausen/Burgkirchen (digisens)
In der Modellregion Burghausen/Burgkirchen werden in enger Zusammenarbeit von Wissenschaft, Landwirtschaft und Beratung innovative Technologien des digitalen Nährstoffmanagements und der …
Mehr
- Projektleitung HSWT: Prof. Dr. Frank Leßke

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Berufliche Tätigkeit

Ausbildung (jeweils Monat des Abschlusses)

Publikationen

Zeitschriftenbeiträge (peer-reviewed)

A Digital Advisor Twin for Crop Nitrogen Management (2022) Agriculture 12 (2), S. 1-22. DOI: 10.3390/agriculture12020302

Conceptual Design of a Comprehensive Farm Nitrogen Management System (2021) Agronomy 11 (12). DOI: 10.3390/agronomy11122501

Entscheidungsunterstützung durch Datenvernetzung - Ein Fallbeispiel der Pflanzenbauberatung (2020) Lecture Notes in Informatics, Informatik in der Land-, Forst- und Ernährungswirtschaft, Proceedings 2020 (299), S. 337-342.

Wissenschaftliche Poster

Integration of diverse data into a Farm-Nitrogen-Mangement System (FNMs) (2021) Mitteilungen der Gesellschaft für Pflanzenbauwissenschaften, 63- Jahrestagung der Gesellschaft für Pflanzenbauwissenschaften e.V., Closing the Cycle: Pflanze und Tier im Agrarsystem Band 32 , S. 138.

Wissensbasierte Entscheidungsunterstützung zum Umbruch von Leguminosen-Gras Beständen (2021) Tagung: Nährstoffmanagement im ökologischen Landbau, 26. und 27. August 2021, TUM School of Life Sciences - Weihenstephan .

Zeitschriftenbeiträge

Daten vernetzen, unabhängig beraten (2020) Bayerisches Landwirtschaftliches Wochenblatt (16), S. 22-23.

Beiträge in Monografien, Sammelwerken, Schriftenreihen

Wissensbasierte digitale Unterstützung in der Pflanzenbauberatung (2019) Lecture Notes in Informatics, Informatik in der Land,- Forst- und Ernährungswirtschaft, Proceedings 287 , S. 145-150.

Medienbeiträge in Zusammenhang mit Forschungsprojekten

Start des Forschungsprojekts FarmExpert 4.0 - Digitalisierungsoffensive in der bayerischen landwirtschaftlichen Beratung (2017) Infodienst Weihenstephan, Ausgabe Juli/August 2017 .

Aktuelle Forschungsprojekte

Machbarkeitsstudie zum Agrardatenraum Bayern

Minderung von Nitratausträgen durch digitales Stickstoffmanagement und sensorgestützte Düngung in der Modellregion Burghausen/Burgkirchen (digisens)