利用土壤与环境参数构建作物产量估算模型
机器学习
2025-12-30 v2
摘要
作物产量受多种土壤与环境参数影响，且可能存在显著差异。因此，需要一种能够在收获前预测产量的作物产量估算模型以保障粮食安全。本研究针对巴基斯坦国家茶叶研究所下属茶园开展。数据以月为频次记录了十年 period。收集的参数包括最低与最高气温、湿度、降雨、土壤pH值、农药用量与劳动力技能。模型设计纳入了所有这些参数，并识别出对产量预测最关键的参数。通过特征变换以获得性能更优的模型。所设计的模型基于神经网络集成，给出的R平方为0.9461、RMSE为0.1204，表明该模型在基于地表与环境参数的产量预测中具有可用性。
引用
@article{arxiv.2102.05755,
title = {Development of Crop Yield Estimation Model using Soil and Environmental Parameters},
author = {Nisar Ahmed and Hafiz Muhammad Shahzad Asif and Gulshan Saleem and Muhammad Usman Younus},
journal= {arXiv preprint arXiv:2102.05755},
year = {2025}
}
备注
crop yield forecasting, regression, data mining, artificial neural network, ensemble learning