Under sine ph.d.-studier undersøgte Yeying Zhou, hvordan UAV-baseret multispektral billeddannelse og dyb læring kan understøtte kvælstofstyring i vårbyg. Med udgangspunkt i to års markforsøg med seks niveauer af kvælstoftilførsel undersøgte hun, hvordan dronebaseret spektral information fra tre centrale vækststadier kan bruges til at estimere afgrødevækst og kvælstofrelaterede egenskaber. Hun undersøgte også potentialet i optimering af vegetationsindeks og prædiktive modeller til kvælstofdiagnosticering og gødningsanbefalinger.

Hendes forskning viste, at effektiviteten af kvælstofdiagnosticering i høj grad afhænger af afgrødens vækststadie og klimatiske variationer. Studiet viser, hvordan fjernmåling kan understøtte mere præcis gødningsstyring og bidrage til en mere bæredygtig produktion af vårbyg.

Ph.d.-studiet er gennemført ved Institut for Agroøkologi, Faculty of Technical Sciences, Aarhus Universitet.

Dette resumé er udarbejdet af den ph.d.-studerende. 

Tid: Onsdag den 17. juni 2026 kl. 10:00
Sted: Bygning 8814, lokale 3075, Auditorium Foulum, Institut for Agroøkologi, AU Foulum, Blichers Allé 20, 8830 Tjele
Afhandlingens titel: UAV-baseret multispektral billeddannelse og dyb læring til diagnosticering og styring af kvælstofstatus i vårbyg
Kontaktinfo: Yeying Zhou, e-mail: au733113@uni.au.dk, tlf.: +45 7160 1879
Bedømmelsesudvalg:
Professor Iris Vogeler Cronin (forperson), Institut for Agroøkologi, Aarhus Universitet
Professor Paul Neve, Institut for Plante- og Miljøvidenskab, Københavns Universitet, Danmark
Lektor Miguel A. Campo-Bescós, Institut for Landbrugsteknik, University of Navarra, Spanien
Hovedvejleder: Professor Davide Cammarano, Institut for Agroøkologi, Aarhus Universitet, Danmar
Medvejleder:
Professor Mathias Neumann Andersen, Institut for Agroøkologi, Aarhus Universitet, Danmark
Forsker Syed Tahir Ata-Ul-Karim, Institut for Agroøkologi, Aarhus Universitet, Danmark
Lektor Sheng Wang, Institut for Agroøkologi, Aarhus Universitet, Danmark
Sprog: Ph.d.-afhandlingen forsvares på engelsk

Forsvaret er offentligt.
Afhandlingen ligger til gennemsyn hos Graduate School of Technical Sciences (GSTS), Ny Munkegade 120, bygning 1521, 8000 Aarhus C