prikaz prve stranice dokumenta Primjena senzorike na preciznoj raspodjeli mineralnih gnojiva
  Preuzmi
PDF 1.16 MB
završni rad
Primjena senzorike na preciznoj raspodjeli mineralnih gnojiva
2024. urn:nbn:hr:151:303744
Potočki, Vedran
Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku
Fakultet agrobiotehničkih znanosti Osijek
Zavod za poljoprivrednu tehniku i obnovljive izvore energije

Citirajte ovaj rad

Potočki, V. (2024). Primjena senzorike na preciznoj raspodjeli mineralnih gnojiva (Završni rad). Osijek: Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet agrobiotehničkih znanosti Osijek. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:151:303744

Potočki, Vedran. "Primjena senzorike na preciznoj raspodjeli mineralnih gnojiva." Završni rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet agrobiotehničkih znanosti Osijek, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:151:303744

Potočki, Vedran. "Primjena senzorike na preciznoj raspodjeli mineralnih gnojiva." Završni rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet agrobiotehničkih znanosti Osijek, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:151:303744

Potočki, V. (2024). 'Primjena senzorike na preciznoj raspodjeli mineralnih gnojiva', Završni rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet agrobiotehničkih znanosti Osijek, citirano: 10.12.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:151:303744

Potočki V. Primjena senzorike na preciznoj raspodjeli mineralnih gnojiva [Završni rad]. Osijek: Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet agrobiotehničkih znanosti Osijek; 2024 [pristupljeno 10.12.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:151:303744

V. Potočki, "Primjena senzorike na preciznoj raspodjeli mineralnih gnojiva", Završni rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet agrobiotehničkih znanosti Osijek, Osijek, 2024. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:151:303744

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:151:303744
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovPrimjena senzorike na preciznoj raspodjeli mineralnih gnojiva
Naslov (engleski)Application of sensors for the precise distribution of mineral fertilizers
AutorVedran Potočki
MentorDomagoj Zimmer (mentor)
Član povjerenstvaLuka Šumanovac (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaŽeljko Barač (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku
Fakultet agrobiotehničkih znanosti Osijek
(Zavod za poljoprivrednu tehniku i obnovljive izvore energije)
Osijek
Datum i država obrane2024-07-16, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		BIOTEHNIČKE ZNANOSTI
Poljoprivreda (agronomija)
Poljoprivredna tehnika i tehnologija
Sažetak
Primjena senzorike za preciznu aplikaciju mineralnih gnojiva koristi napredne alate kao što su geofizički senzori, daljinska detekcija, geokemijski senzori i uređaji za praćenje na licu mjesta. Geofizički senzori otkrivaju svojstva podzemlja , dok Daljinska detekcija koristi bespilotne letjelice i satelite za mapiranje mineralnih naslaga. Geokemijski senzori analiziraju kemijski sastav stijena i tla, a uređaji na licu mjesta prate radne i okolišne uvjete. Podaci iz navedenih tehnologija analizirani su i integrirani pomoću GIS-a i strojnog učenja, čime se optimizira ekstrakcija resursa i povećava točnost istraživanja minerala . Ovaj pristup smanjuje utjecaj na okolinu u rudarskim operacijama i poboljšava ekonomsku učinkovitost.
Sažetak (engleski)
The application of sensors for the precise application of mineral fertilizers uses advanced tools such as geophysical sensors, remote sensing, geochemical sensors and on-site monitoring devices. Geophysical sensors detect underground properties, while Remote Sensing uses drones and satellites to map mineral deposits. Geochemical sensors analyze the chemical composition of rocks and soil, and on-site devices monitor operating and environmental conditions. Data from the aforementioned technologies are analyzed and integrated using GIS and machine learning, which optimizes resource extraction and increases the accuracy of mineral exploration. This approach reduces the environmental impact of mining operations and improves economic efficiency.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:151:303744
Studijski programNaziv: Poljoprivreda; smjerovi: Agroekonomika, Bilinogojstvo, Mehanizacija, Zootehnika, Hortikultura
Smjer: Mehanizacija
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: preddiplomski
Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka agronomije (univ. bacc. ing. agr.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaOtvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomenazavršni rad
Datum i vrijeme pohrane2024-12-10 16:05:17