| تعداد نشریات | 127 |
| تعداد شمارهها | 7,120 |
| تعداد مقالات | 76,525 |
| تعداد مشاهده مقاله | 152,955,907 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 115,118,992 |
پیشبینی عملکرد نیشکر با استفاده از شاخصهای پوششهای گیاهی ماهوارهای سنتینل2 و الگوریتمهای خوشه بندی K-MEANS و رگرسیون KNN | ||
| مهندسی بیوسیستم ایران | ||
| دوره 56، شماره 4، دی 1404، صفحه 91-105 اصل مقاله (1.54 M) | ||
| نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/ijbse.2025.403177.665620 | ||
| نویسندگان | ||
| فریال جادری؛ نسیم منجزی* | ||
| گروه مهندسی بیوسیستم، دانشکده کشاورزی، دانشگاه شهید چمران اهواز، اهواز، ایران | ||
| چکیده | ||
| پیشبینی دقیق عملکرد محصولات استراتژیک مانند نیشکر، نقشی کلیدی در مدیریت بهینه منابع و تضمین امنیت غذایی دارد. هدف اصلی این پژوهش، توسعه مدلی مقاوم و قابل تفسیر بر پایه الگوریتم رگرسیون K-نزدیکترین همسایه (KNN) برای پیشبینی عملکرد نیشکر پیش از برداشت است. در این راستا، تصاویر ماهوارهای سنتینل۲ با ویژگیهای زراعی مهندسیشده، شامل شاخصهای کارایی مصرف آب و کود، تلفیق شدند. افزون بر این، الگوریتم خوشهبندی K-میانگین برای تقسیم مزارع به گروههای همگن بهکار رفت تا مدل KNN بتواند ناهمگنی فضایی را بهتر درک کند و دقت پیشبینی را افزایش دهد. شاخصهای کلیدی پوشش گیاهی از تصاویر سری زمانی سنتینل۲ استخراج و ویژگیهای مهندسیشده برای غنیسازی دادهها ایجاد شدند. مدل پیشنهادی در مجموعه آزمون به ضریب تبیین (R²) برابر با 8706/0 و جذر میانگین مربعات خطا (RMSE) معادل 80/7 تن در هکتار دست یافت. تحلیل اهمیت ویژگیها نشان داد که متغیرهای مهندسیشده، بهویژه بهرهوری آب، از پیشبینیکنندههای اصلی عملکرد هستند. نتایج این پژوهش نشان میدهد که تلفیق دادههای ماهوارهای با مدل KNN ساده اما اثربخش، ابزاری شفاف و عملی برای پشتیبانی تصمیمگیری در کشاورزی دقیق فراهم میآورد. | ||
| کلیدواژهها | ||
| پیشبینی عملکرد؛ خوشهبندی K-Means؛ رگرسیون KNN؛ سنتینل۲؛ نیشکر | ||
| مراجع | ||
|
Alemán-Montes, B., Zabala, A., Henríquez, C., & Serra, P. (2023). Modelling Two Sugarcane Agro-Industrial Yields Using Sentinel/Landsat Time-Series Data and Their Spatial Validation at Different Scales in Costa Rica. Remote sensing, 15(23), 5476. DOI: https://doi.org/10.3390/rs15235476 Akbarian, S., Xu, C., Wang, W., Ginns, S., & Lim, S. (2022). Sugarcane yields prediction at the row level using a novel cross-validation approach to multi-year multispectral images. Computers and Electronics in Agriculture, 198, 107024. DOI: https://doi.org/10.1016/j.compag.2022.107024 Canal Filho, R., Molin, J., Silva, E., Wei, M., & Sterle, L. (2025). Adaptive multi-year machine learning model to predict sugarcane yield. In Precision agriculture'25 (pp. 716–722). Wageningen Academic. DOI: https://doi.org/10.1163/9789004725232_094 de França e Silva, N. R., Chaves, M. E. D., Luciano, A. C. d. S., Sanches, I. D. A., de Almeida, C. M., & Adami, M. (2024). Sugarcane yield estimation using satellite remote sensing data in empirical or mechanistic modeling: A systematic review. Remote sensing, 16(5), 863. DOI: https://doi.org/10.3390/rs16050863 Dimov, D., Uhl, J. H., Löw, F., & Seboka, G. N. (2022). Sugarcane yield estimation through remote sensing time series and phenology metrics. Smart Agricultural Technology, 2, 100046. DOI: https://doi.org/10.1016/j.atech.2022.100046 Ghafarian Malmiri, H. R., Saberi, M. A., Mozafari, Gh. A., & Arabi Aliabad, F. (2024). Rice Paddies Mapping and Yield Estimating using Satellite Images and Remote Sensing Techniques (Case study: Kunduz province, Afghanistan) Geography and Development, 22 (74),187-218. DOI: http://dx.doi.org/10.22111/GDIJ.2024.8177 (in Persian ( Haboudane, D., Miller, J. R., Tremblay, N., Zarco-Tejada, P. J., & Dextraze, L. (2002). Integrated narrow-band vegetation indices for prediction of crop chlorophyll content for application to precision agriculture. Remote sensing of environment, 81(2-3), 416-426. DOI: https://doi.org/10.1016/S0034-4257(02)00018-4 Iftikhar, M., Qadri, S., Nadeem, M., & Nawaz, S. A. (2024). Remote Sensing Based Sugarcane Yield Prediction Model using Artificial Intelligence. Journal of Computing & Biomedical Informatics, 6(02), 451–462. DOI: https://doi.org/10.56979/602/2024 Li, H., Di, L., Zhang, C., Lin, L., Guo, L., Zhao, H., ... & Hong, R. (2023), July. A review of remote sensing in sugarcane mapping. In 2023 11th International Conference on Agro-Geoinformatics (Agro-Geoinformatics) (pp. 1-5). IEEE. DOI: https://doi.org/10.1109/Agro-Geoinformatics59224.2023.10233506 Suwanlee, S. R., Pinasu, D., Som-ard, J., Borgogno-Mondino, E., & Sarvia, F. (2024). Estimating sugarcane aboveground biomass and carbon stock using the combined time series of sentinel data with machine learning algorithms. Remote sensing, 16(5), 750. DOI: https://doi.org/10.3390/rs16050750 Sun, J., Sun, C., Li, Z., Qian, Y., & Li, T. (2024). Prediction method of sugarcane important phenotype data based on multi-model and multi-task. PloS one, 19(12), e0312444. DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0312444 Taravat, A., Abebe, G., Gessesse, B., & Tadesse, T. (2024). Estimation of Sugarcane Yield Using Multi-Temporal Sentinel 2 Satellite Imagery and Random Forest Regression. DOI: https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLVIII-4-W9-2024-357-2024 Tanut, B., Waranusast, R., & Riyamongkol, P. (2021). High accuracy pre-harvest sugarcane yield forecasting model utilizing drone image analysis, data mining, and reverse design method. Agriculture, 11(7), 682. DOI: https://doi.org/10.3390/agriculture11070682 Vasconcelos, J. C. S., Arantes, C. S., Speranza, E. A., Antunes, J. F. G., Barbosa, L. A. F., & Cançado, G. M. d. A. (2025). Predicting Sugarcane Yield Through Temporal Analysis of Satellite Imagery During the Growth Phase. Agronomy, 15(4), 793. DOI: https://doi.org/10.3390/agronomy15040793 Xue, J., & Su, B. (2017). Significant remote sensing vegetation indices: A review of developments and applications. Journal of sensors, 2017(1), 1353691. DOI: https://doi.org/10.1155/2017/1353691 Zhu, L., Liu, X., Wang, Z., & Tian, L. (2023). High-precision sugarcane yield prediction by integrating 10-m Sentinel-1 VOD and Sentinel-2 GRVI indexes. European Journal of Agronomy, 149, 126889. DOI: https://doi.org/10.1016/j.eja.2023.126889
| ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 81 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 85 |
||