МЕТОДЫ ОЦЕНКИ ПАРАМЕТРОВ УРОЖАЙНОСТИ ОЗИМОЙ ПШЕНИЦЫ НА ОСНОВЕ СОВРЕМЕННЫХ ГЕОПРОСТРАНСТВЕННЫХ АЛГОРИТМОВ

  • Navbohor JUMANIYAZOVA UrDU o‘qituvchisi, PhD
  • Murodjon SULTANOV UrDU doktoranti, PhD, dotsent
  • Temur MATKURBANOV UrDU tayanch doktoranti
Ключевые слова: спутниковые изображения, модель урожая, DSSAT, индекс сбора урожая, картографическая оценка, продовольственная безопасность, регрессионная модель

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.

Опубликован
2024-10-31
Как цитировать
JUMANIYAZOVA, N., SULTANOV, M., & MATKURBANOV, T. (2024). МЕТОДЫ ОЦЕНКИ ПАРАМЕТРОВ УРОЖАЙНОСТИ ОЗИМОЙ ПШЕНИЦЫ НА ОСНОВЕ СОВРЕМЕННЫХ ГЕОПРОСТРАНСТВЕННЫХ АЛГОРИТМОВ. Вестник УзМУ, 3(3.1), 47-49. https://doi.org/10.69617/nuuz.v3i3.1.4915
Раздел
Статьи

Наиболее читаемые статьи этого автора (авторов)