PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Modeling methods of predicting potato yield - examples and possibilities of application

Treść / Zawartość
Identyfikatory
Warianty tytułu
PL
Metody modelowania predykcji plonu ziemniaków – przykłady i możliwości zastosowania
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
The purpose of the following work is to review the methods used in predicting plant yields, with particular emphasis on potato production. The article refers to the histological methods of estimating plant yields and prevailing trends: groundbased remote sensing, which is often associated with regression calculus, multiple regression, artificial intelligence and image analysis. There are also two popular models SUBSTOR and LINTUL-POTATO, which are the foundation for developing more and more accurate tools of potato yield estimation. There are many methods that allow to predict yields before the end of the growing season. The most important element in creating prediction models is choosing the appropriate number of independent variables that actually shape the yielding of potatoes. Timely and accurate prediction of crop yields improve the management of agricultural production as well as limit financial, quantitative and qualitative losses of crops.
PL
Celem niniejszej pracy był przegląd metod wykorzystywanych w prognozowaniu plonów roślin ze szczególnym uwzględnieniem produkcji ziemniaka. W artykule nawiązano do historycznych sposobów szacowania plonów roślin oraz obecnie panujących trendów w predykcji: teledetekcji naziemnej, która często powiązana jest z rachunkiem regresyjnym, regresji wielorakiej, sztucznej inteligencji, analizie obrazów. Wspomniano także o dwóch popularnych modelach SUBSTOR i LINTULPOTATO, które stworzyły podwaliny do opracowywania coraz dokładniejszych narzędzi prognozujących plony ziemniaków. Wiele metod pozwala na predykcję plonów przed zakończeniem sezonu wegetacyjnego. Najistotniejszym elementem tworzenia modeli predykcyjnych jest dobór odpowiedniej liczby zmiennych niezależnych, które rzeczywiście kształtują plonowanie ziemniaków. Terminowe i dokładne prognozy plonów roślin uprawnych usprawniają zarządzanie produkcją rolniczą, pozwalają na ograniczanie strat finansowych, ilościowych i jakościowych plonów.
Twórcy
  • Koszalin University of Technology, Department of Agrobiotechnology, Faculty of Mechanical Engineering ul. Racławicka 15-17, 75-620 Koszalin, Poland
autor
  • Poznań University of Life Sciences, Institute of Biosystems Engineering, Faculty of Agronomy and Bioengineering ul. Wojska Polskiego 50, 60-627 Poznań, Poland
autor
  • Poznań University of Life Sciences, Institute of Biosystems Engineering, Faculty of Agronomy and Bioengineering ul. Wojska Polskiego 50, 60-627 Poznań, Poland
  • Poznań University of Life Sciences, Institute of Biosystems Engineering, Faculty of Agronomy and Bioengineering ul. Wojska Polskiego 50, 60-627 Poznań, Poland
  • Poznań University of Life Sciences, Institute of Biosystems Engineering, Faculty of Agronomy and Bioengineering ul. Wojska Polskiego 50, 60-627 Poznań, Poland
  • Lublin University of Technology Institute of Environmental Protection Engineering, Faculty of Environmental Engineering ul. Nadbystrzycka 40B, 20-618 Lublin, Poland
  • Lublin University of Technology Institute of Environmental Protection Engineering, Faculty of Environmental Engineering ul. Nadbystrzycka 40B, 20-618 Lublin, Poland
Bibliografia
  • [1] Al-Gaadi K.A., Hassaballa A.A., Tola E., Kayad A.G., Madugundu R., Alblewi B., Assiri F.: Prediction of potato crop yield using precision agriculture techniques. Plos One, 2016, 11.
  • [2] Baez-Gonzalez A.D., Kiniry J.R., Maas S.J., Tiscareno M.L., Macias J.C., Mendoza J.L., Richardson C.W., Salinas J.G., Manjarrez J.R.: Large-area maize yield forecasting using leaf area index based yield model. Agronomy Journal, 2005, 97, 418-425.
  • [3] Benedetti R., Rossini P.: On the use of NDVI profiles as a tool for agricultural statistics: The case study of wheat yield estimate and forecast in Emilia Romagna. Remote Sensing of Environment, 1993, 45, 311-326.
  • [4] Cerrato M.E., Blackmer A.M.: comparison of models for describing; corn yield response to nitrogen fertilizer. Agronomy Journal, 1988, Vol. 82 (1), 138-143.
  • [5] Dahikar M.S.S., Rode S.V.: Agricultural crop yield prediction using artificial neural network approach. International Journal of Innovative Research in Electrical, Electronics, Instrumentation and Control Engineering, 2014, Vol. 2 (1), 1-4.
  • [6] Edwards E.J., Cobb A.H.: Effect of Temperature on glycoalkaloid and chlorophyll accumulation in potatoes (Solanum tuberosum L. Cv. King Edward) stored at low photon flux density, including preliminary modeling using an Artificial Neural Network. J. Agric. Food Chem., 1997, Vol. 45 (4), 1032-1038.
  • [7] Ericson G.R.: A comparison of models to forecast annual average potato prices in Utah. Utah State University, 1993.
  • [8] Fortin J.G., Parent L.E., Anctil F., Bolinder M.A.: Neural network to simulate potato tuber yield in eastern Canada. Acta horticulturae, 2008, Vol. 802 (802), 309-318.
  • [9] Graupe D.: Principles of Artificial Neural Networks (2nd Edition). Advanced Series on Circuits and Systems, 2007, 6.
  • [10] Hagan M.T., Demuth H.B., Jesús O.D.: An introduction to the use of neural networks in control systems. Int. J. Robust Nonlinear Control, 2002, Vol. 12 (11), 959-985.
  • [11] Jain A.K., Mao J., Mohiuddin K.M.: Artificial Neural Networks: a tutorial. Computer, 1996, Vol. 29 (3), 31-44.
  • [12] Jeż R.: Sztuczne sieci neuronowe i ich zastosowanie w modelowaniu zjawisk gospodarczych. Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach, 2018, 217, 182-191.
  • [13] Jones C.A., Kiniry J.R.: Ceres-maize: A simulation model of maize growth and development, Texas A & M University Press, College Station, Texas, 1986.
  • [14] Kalbarczyk R.: An attempt of potato yield forecasting on the basis of agrometeorological data in Poland. Folia Univ. Agric. Stetin. Agricultura, 2004, Vol. 234 (93), 145-158.
  • [15] Kalbarczyk R.: Czynniki agrometeorologiczne a plony ziemniaka w różnych rejonach Polski. Acta Agrophysica, 2004, Vol. 4 (2), 339-350.
  • [16] Kapuściński J., Nowak R.: The frequency of the occurrence of droughts and post-droughts periods in mid-west Poland on the example of Poznań, Wałcz and Wieluń. Management and conservation of the forest environment. Climate vs forest (Ed. Miler A.) Agricultural University in Poznań, 2003, 76-88.
  • [17] Khan J., Wei J.S., Ringner M., Saal M.H., Ladanyi M., Westermann F., Berthold F., Schwab M., Antonescu C.R., Petereson C., Meltzer P.S.: Classification and diagnostic prediction of cancers using gene expression profiling and artificial neural networks. Nature Med. 2001, 7, 673– 679.
  • [18] Khoshnevisan B., Rafiee S., Omid M., Mousazadeh H., Sefeedpari P.: Prognostication of environmental indices in potato production using Artificial Neural Networks. Journal of cleaner production, 2013, 52, 402-409.
  • [19] Kim B., Kim S., Kim K.: Modeling of plasma etching using a generalized regression neural network. Vacuum, 2003, 71, 497-503.
  • [20] Kooman P. L., Haverkort A.J.: Modelling development and growth of the potato crop influenced by temperature and daylength: LINTUL-POTATO In Potato ecology and modelling of crops under conditions limiting growth (Eds, Haverkort A.J. and D.K L. Mackerron) Kluwer Academic Publisher Netherlands, 1995, 41-60.
  • [21] Li E.Y.: Artificial neural networks and their business applications. Information & Management, 1994, 27, 303-313.
  • [22] Liu W.T., Kogan F.: Monitoring Brazilian soybean production using NOAA/AVHRR based vegetation condition indices. International Journal of Remote Sensing, 2002 Vol. 23(6), 1161-1179.
  • [23] Marique T., Kharoubi P., Bauffe P., Ducatillon C.: Modelling of fried potato chips color classification using image analysis and Artificial Neural Network. Journal of Food Science, 2003, 68, 2263-2266.
  • [24] Niedbała G., Lenartowicz T., Kozłowski R., Zaborowicz M.: Modelowanie neuronowe jako metoda prognozowania zawartości skrobi w ziemniakach na potrzeby Porejestrowego Doświadczalnictwa Odmianowego i Rolniczego (PODiR). Nauka Przyroda Technologie, 2015, Vol. 9 (2).
  • [25] Pandey A., Mishra A.: Application of Artificial Neural Networks in yield prediction of potato crop. Russian Agricultural Sciences, 2017, Vol. 43 (3), 266-272.
  • [26] Piekarczyk J.: Szacowanie plonów roślin uprawnych na podstawie naziemnych pomiarów spektralnych. Teledetekcja środowiska, 2011, 46, 23-28.
  • [27] Powell J.P., Reinhart S.: Measuring the effects of extreme weather events on yields. Wheater and Climate Extremes, 2016, 12, 69-79.
  • [28] Ritchie J.T., Griffin T.S., Johnson B.S.: SUBSTOR: Functional model of potato growth, development and yield In Modelling and parameterization of the soi/-plant-atmosphere system: A comparison of potato growth models. (Eds, Kabat P.B., Marshall B., van den Broek J., Vos H. van Keulen) Wageningen Pers, Wageningen Netherlands, 1995.
  • [29] Rouse J.W., Haas R.H., Schell J.A., Deering D.W.: 1973. Monitoring vegetation systems in the Great Plains with ERTS. Conference Paper of NASA. Goddard Space Flight Center 3d ERTS-1 Symp, 1976, Vol. 1, Sect. A, 309-317.
  • [30] Sarimveis H., Alexandridis A., Mazarakis S., Bafas G.: A new algorithm for developing dynamic radial basis function neural network models based on genetic algorithms. Computer Aided Chemical Engineering, 2002, 10, 949-954.
  • [31] Sobczyk M.: Zagadnienie prognozowania w świetle literatury. Annales UMCS, Sectio H., 1976, Vol. 10 (12), 183-200.
  • [32] Sobolewski Ł.: Comparison of the usefulness of GRNN and RBF neural networks for predicting the corrections for the national time scale UTC(PL). Pomiary Automatyka Kontrola, 2014, 60, 972-974.
  • [33] SolGrader-Solentum, https://solentum.com/product/solmat-a2/.
  • [34] Zangeneh M., Omid M., Akram A.: Assessment of machinery energy ratio in potato production by means of Artificial Neural Network. Africal journal of agricultural research, 2010, Vol. 5 (10), 993-998.
  • [35] Zangeneh M., Omid M., Akram A.: A comparative study between parametric and artificial neural networks approaches for economical assessment of potato production in Iran. Spanish journal of agricultural research, 2011, 3, 661-671.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-a5d3e9e0-eac4-4260-8b90-dbf0fb9ad0af
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.