Prof. Dr. Uwe Knauer

Fachbereich 1 - Landwirtschaft, Ökotrophologie und Landschaftsentwicklung

Prof. Dr. Uwe Knauer

Vita

Nach dem Informatikstudium an der Humboldt-Universität zu Berlin spezialisierte Uwe Knauer sich im Lehr- und Forschungsgebiet Signalverarbeitung und Mustererkennung auf die Analyse von Bilddaten mit Methoden des maschinellen Lernens. In Kooperation mit dem Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt Berlin-Adlershof forschte er zur Auswertung von Videodaten in Verkehrsszenen, in Kooperation mit dem Länderinstitut für Bienenkunde Hohen-Neuendorf zur Analyse des Verhaltens von Honigbienen anhand von Langzeitvideoaufzeichnungen.

Mehrere Jahre war Uwe Knauer als Softwareentwickler in einem Magdeburger Unternehmen tätig, bevor er 2012 an das Fraunhofer Institut für Fabrikbetrieb und -automatisierung in Magdeburg wechselte. Mit den Schwerpunkten Bildverarbeitung und Methoden des maschinellen Lernens beschäftigte er sich dort mit der Auswertung von Hyperspektralaufnahmen und anderen Sensordaten für Anwendungen in der Land- und Forstwirtschaft. Im Auftrag des Fraunhofer IFF führte er nationale und internationale Forschungsprojekte durch, u.a. Befliegungskampagnen mit Hyperspektralsensoren im australischen Weinanbau. 

Auf verschiedenen Forschungsarbeiten und Projekten aufbauend, verfasste er eine Dissertation zum Thema "Multiklassifikatorsysteme für die Objektdetektion in Bilddaten", die er an der HU Berlin einreichte und verteidigte. Uwe Knauer ist Autor und Koautor verschiedener Publikationen. Eine aktuelle Auswahl ist auf dieser Seite aufgeführt.

Seit 2021 vertritt er das Lehr- und Forschungsgebiet "Digitale Technologien in der Pflanzenproduktion" an der Hochschule Anhalt. 

 

Lehrveranstaltungen

• Studiengang Bachelor Landwirtschaft
  • Informatik im Modul Mathematik, Statistik und Informatik
  • Digitale Technologien im Modul Landtechnik
  • Modul Spezielle Pflanzenproduktion
• Studiengang Bachelor Naturschutz und Landschaftsplanung
  • Informatik im Modul Angewandte Statistik und Informatik
• Studiengang Bachelor Ökotrophologie
  • Informatik im Modul Angewandte Statistik und Informatik
• Fernstudiengang Bachelor Landwirtschaft
  • Informatik im Modul Mathematik, Statistik und Informatik
  • Modul Precision Farming
• Studiengang Master Landwirtschaft (ab Sommersemester 2023)
  • Werkzeuge der Agrarinformatik
• Studiengang Bachelor AI Engineering (ab Wintersemester 2025/2026)
  • Modul Biosignalverarbeitung
  • Teile des Moduls Landtechnik
  • Modul Digitale Technologien in der Pflanzenproduktion

Drittmittelprojekte

• initFDM
• TRANSFORM
• HyTIR
• AI Engineering
• AgriRestore

Pressespiegel

Interview mit dem MDR 

Projektwebseiten

https://versuchsfelder.digitale-landwirtschaft.eu

https://transform.digitale-landwirtschaft.eu

Publikationen

• Phytoplasma-Induced Leaf Reddening as a Monitoring Symptom of Apple Proliferation Disease with Regard to the Development of Remote Sensing Strategies / Jarausch, Wolfgang. - Enthalten in: Agronomy, Bd. 14 (2024), 2
• Drohnenbasiertes Verfahren zur Detektion geschädigter Obstbäume in Obstbaumplantagen / Thielert, Bonito Steffen. - Enthalten in: Informatik 2023 - Designing Futures: Zukünfte gestalten$lGesellschaft für Informatik (2023), S.1-3
• Überwachung des Eschentriebsterbens in Deutschland mittels hyperspektraler Messtechnik und Ableitung relevanter Indizes / Moritz, Joshua. - Enthalten in: FraxForFuture - Erhalt der Gemeinen Esche (Fraxinus excelsior) als Wirtschaftsbaumart (2023), S.75-78
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