Modeling Methods of Predicting Potato Yield – Examples and Possibilities of Application
Artykuł w czasopiśmie
MNiSW
12
Lista B
| Status: | |
| Autorzy: | Piekutowska Magdalena, Niedbała Gniewko, Adamski Mariusz, Czechlowski Mirosław, Wojciechowski Tomasz, Czechowska-Kosacka Aneta, Wójcik-Oliveira Katarzyna |
| Dyscypliny: | |
| Aby zobaczyć szczegóły należy się zalogować. | |
| Rok wydania: | 2018 |
| Wersja dokumentu: | Drukowana | Elektroniczna |
| Język: | angielski |
| Numer czasopisma: | 4 |
| Wolumen/Tom: | 63 |
| Strony: | 176 - 180 |
| Efekt badań statutowych | NIE |
| Materiał konferencyjny: | NIE |
| Publikacja OA: | TAK |
| Licencja: | |
| Sposób udostępnienia: | Otwarte czasopismo |
| Wersja tekstu: | Ostateczna wersja opublikowana |
| Czas opublikowania: | W momencie opublikowania |
| Data opublikowania w OA: | 4 grudnia 2018 |
| Abstrakty: | angielski | polski |
| The purpose of the following work is to review the methods used in predicting plant yields, with particular emphasis on po-tato production. The article refers to the histological methods of estimating plant yields and prevailing trends: ground-based remote sensing, which is often associated with regression calculus, multiple regression, artificial intelligence and im-age analysis. There are also two popular models SUBSTOR and LINTUL-POTATO, which are the foundation for develop-ing 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. | |
| Celem niniejszej pracy był przegląd metod wykorzystywanych w prognozowaniu plonów roślin ze szczególnym uwzględnie-niem produkcji ziemniaka. W artykule nawiązano do historycznych sposobów szacowania plonów roślin oraz obecnie panu-jących trendów w predykcji: teledetekcji naziemnej, która często powiązana jest z rachunkiem regresyjnym, regresji wielo-rakiej, sztucznej inteligencji, analizie obrazów. Wspomniano także o dwóch popularnych modelach SUBSTOR i LINTUL- POTATO, które stworzyły podwaliny do opracowywania coraz dokładniejszych narzędzi prognozujących plony ziemniaków. Wiele metod pozwala na predykcję plonów przed zakończeniem sezonu wegetacyjnego. Najistotniejszym elementem tworze-nia modeli predykcyjnych jest dobór odpowiedniej liczby zmiennych niezależnych, które rzeczywiście kształtują plonowanie ziemniaków. Terminowe i dokładne prognozy plonów roślin uprawnych usprawniają zarządzanie produkcją rolniczą, po-zwalają na ograniczanie strat finansowych, ilościowych i jakościowych plonów. |
