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Enregistrement W3112436547 · doi:10.5539/jas.v13n1p165

Prediction of Maize Yields from In-Season GreenSeeker Normalized Difference Vegetation Index and Dry Biomass as Influenced by Different Nutrient Combinations

2020· article· en· W3112436547 sur OpenAlexvenueno aff
Hillary M. O. Otieno, George N. Chemining’wa, Shamie Zingore

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueCrop Yield and Soil Fertility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNormalized Difference Vegetation IndexNutrientBiomass (ecology)FertilizerYield (engineering)AgronomyDry seasonMathematicsProductivityEnvironmental scienceGrowing seasonVegetation (pathology)Animal scienceLeaf area indexBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To mitigate low maize productivity, improve on-farm planning and policy implementation, the right fertilizer combinations and yield forecasting should be prioritized. Therefore, this research aimed at assessing the effect of applying different nutrient combinations on maize growth and yield and in-season grain yield prediction from biomass and normalized difference vegetation index (NDVI) readings. The research was done in Embu and Kirinyaga counties, in Central Kenya. Nutrient combinations tested were P+K, N+K, N+P, N+P+K, and N+P+K+Ca+Mg+Zn+B+S. The results showed consistently lowest and highest NDVI reading, dry biomass, and grain yields due to P+K and N+P+K+Ca+Mg+Zn+B+S treatments, respectively. Positive NDVI responses of 56%, 14%, 15%, and 15% were recorded with N, P, K, and combined Ca+Mg+Zn+B+S, respectively. These nutrients, in the same order, recorded 54%, 20%, 8%, and 18% positive responses with biomass. The GreenSeeker NDVI reading with grain yield and aboveground dry biomass with grain yield recorded R2 ranging from 0.23-0.53 and 0.30-0.61 (in Embu), and 0.31-0.64 and 0.30-0.50 (in Kirinyaga), respectively. When data were pooled, the prediction strength increased, reaching a maximum of 67% and 58% with NDVI and biomass, respectively. Yield prediction was even more robust when the independent variables were combined through multiple linear model at both 85 and 105 days after emergence. From this research, it is evident that the effects of balanced fertilizer application are detectable from NDVI readings—providing a tool for tracking and monitoring nutrient management effects—not just from the nitrogen perspective as commonly studied but from the combined effects of multiple nutrients. Also, grain yield could be accurately predicted early before harvesting by combining NDVI and biomass yields.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,722
Score d'incertitude au seuil0,184

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,196 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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