@article{MolinaMunozBrunnChaparroetal., author = {Molina Munoz, Angie Natalia and Brunn, Ansgar and Chaparro, Javier and Perez, Alexander}, title = {Parallel Programming to Analyze Crop-Health in Real-Time}, series = {ZfV}, volume = {144}, journal = {ZfV}, number = {2}, doi = {10.12902/zfv-0249-2019}, abstract = {Die UAV-Technologie wird zunehmend zur Gewinnoptimierung in der Landwirtschaft im Rahmen des Smart Farmings eingesetzt. Eine Vielzahl von Unternehmen und Forschungseinrichtungen arbeiten an der Realisierung an aktuellen Fragestellungen. Nur begrenzte Kenntnisse sind jedoch zu der Frage vorhanden, wie die Daten schneller und in Echtzeit verarbeitet werden k{\"o}nnen. Autonome Systeme, die im Moment der Sensoraufnahme Entscheidungen treffen k{\"o}nnen, bieten ein großes Potenzial der Effizienzsteigerung f{\"u}r die Landwirtschaft. Die Forschungsgruppe »Agroindustrie« an der Escuela Colombiana de ingenieria und die Hochschule f{\"u}r angewandte Wissenschaften und Umwelt Bogota-Colombia arbeiten in Zusammenarbeit mit der Hochschule f{\"u}r angewandte Wissenschaften W{\"u}rzburg-Schweinfurt an dieser Idee. In diesem Projekt wird eine NVIDIA Jetson Grafikkarte zur Verarbeitung von f{\"u}r die Landwirtschaft relevanter Information eingesetzt, um St{\"o}rungen in der Vegetation zu finden. Dieser Beitrag zeigt, dass die Berechnung eines Vegetationsindexes aus Multispektraldaten in Echtzeit auf der Grafikkarte m{\"o}glich ist.}, language = {en} }