Predicting fodder crop yield in semi-arid Mongolia using Landsat data: a multivariate analysis approach
Notice bibliographique
Résumé
Crop yield prediction enables appropriate crop management in response to climate change and is essential for assessing food security and economic efficiency at all levels, from individual farmers to governments. Mongolian cropland yields face several challenges that remain underexplored through spatial analysis, including insufficient data, planning difficulties, harsh climatic conditions, and limited access to advanced technologies. This study aimed to predict crop yields at the local level using Landsat time-series data (2014–2023), along with climate and soil data. Key variables (NDVI, soil parameters, and hydrothermal coefficient) were selected based on prior research on crop yield prediction. Soil parameters (humus, humus depth, soil reaction pH, nitrogen, phosphorus, and potassium) and climate factors (precipitation, temperature) were analyzed to predict crop yield using regression analysis. Two models were developed: a multiple linear regression (MLR) model incorporating the normalized difference vegetation index (NDVI) and another without NDVI. The results showed that the coefficient of determination (R2) from the multivariate regression analysis was 0.91 for the model including NDVI and 0.74 for the model excluding NDVI. These findings can enhance early yield prediction, optimize resource allocation, and support timely decision-making in agricultural management.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».