Impact of Polymer-Coated Urea Application Timing on Corn Yield in an IoT-based Smart Farming Application
Notice bibliographique
Résumé
The population of the world is increasing exponentially each year with a large population base. Agricultural fields are facing the pressure of dealing with food insufficiency, whereas the challenges of limited resources of arable land and fresh water on the earth should be taken into account at the same time. Smart farming was born at the right time to cope with the problem and has become one of the most powerful approaches to reducing the ecological footprint of farming and improving agricultural yield. The four most important variables that impact crop yield are soil productivity, the accessibility of water, climate, and pests or diseases. This thesis emphasizes the application of chemical fertilizers to corn and disregards the impact of water, pests, and disease for the moment. In this study, three scenarios are explored deeper one by one. The only factor that varies among the three scenarios is the nitrogen amount available to the plant. Fertilizers have outstanding performance in improving the yield and quality of plants in agricultural fields, and this is the emphasis of this thesis. Compared with the fertilizer properties and characteristics of frequently used commercial fertilizers, polymer-coated urea was selected as the fertilizer in this study because the feature of nitrogen can be released into the soil slowly and in a controlled manner. Scenario 1 created an ideal condition where unlimited nitrogen was provided to the corn. Scenario 2 assumed that a fixed amount of polymer-coated urea was applied at the beginning of the sowing season only. Scenario 3 figured out an optimal yield by separating the fertilizer application at the beginning and in the middle of the growing days with the same amounts of fertilizer used in Scenario 2. The model was performed based on historical data from Oklahoma and Ottawa using IoT sensors. The simulation model generated with Python figured out that approximately the end of June to the start of July is the best time to apply the remaining fertilizer, assuming that the sowing stage starts on May 1. The percentage of polymer-coated urea applied initially was found to usually be around 10% in the tested regions. The model was used to predict the yield in Ottawa using from 40.94 g/(m^2) in Scenario 2 to 55.43 g/(m^2) in Scenario 3, achieving an outstanding increasing rate of 35.38%.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».