МЕТОДЫ ОЦЕНКИ ПАРАМЕТРОВ УРОЖАЙНОСТИ ОЗИМОЙ ПШЕНИЦЫ НА ОСНОВЕ СОВРЕМЕННЫХ ГЕОПРОСТРАНСТВЕННЫХ АЛГОРИТМОВ
Аннотация
Важны научные и практические исследования, направленные на обеспечение продовольственной безопасности, основанных на современных методах, таких как глобальные спутниковые данные, математические алгоритмы. В этом исследовании рост и параметр урожая были оценены с использованием базовой модели процесса DSSAT с данными с погодой, спутником и урожайностью, полученными на поле. Основные типы сортов зимней пшеницы были классифицированы, а также параметры роста и выход, предсказанные с использованием регрессионных моделей
Литература
Christensen, A. J., Srinivasan, V., Hart, J. C., & Marshall-Colon, A. (2018). Use of computational modeling combined with advanced visualization to develop strategies for the design of crop ideotypes to address food security. Nutrition Reviews, 76(5), 332–347. https://doi.org/10.1093/nutrit/nux076
Di Paola, A., Valentini, R., & Santini, M. (2016). An overview of available crop growth and yield models for studies and assessments in agriculture. Journal of the Science of Food and Agriculture, 96(3), 709–714. https://doi.org/10.1002/jsfa.7359
Thimme Gowda, P., Satyareddi, S. A., & Manjunath, S. (2013). Crop Growth Modeling: A Review. Research and Reviews Journal of Agriculture and Allied Sciences, 2(1), 1–11.
Copyright (c) 2024 Вестник УзМУ
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-ShareAlike» («Атрибуция — Некоммерческое использование — На тех же условиях») 4.0 Всемирная.