Site-specific sunflower yield forecasting based on spatial analysis and machine learning
The study focuses on the development of an intelligent yield forecasting system using satellite data, geospatial data and climate indicators. The introduction of modern information technologies, in particular machine learning and big data analysis methods, provides agricultural professionals with st...
Saved in:
| Published in: | Доповіді НАН України |
|---|---|
| Date: | 2025 |
| Main Authors: | , , , , |
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Видавничий дім "Академперіодика" НАН України
2025
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/206609 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Journal Title: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Cite this: | Site-specific sunflower yield forecasting based on spatial analysis and machine learning / V.H. Hnatiienko, H.M. Hnatiienko, O.L. Zozulya, V.Ye. Snytyuk, V.V. Schwartau // Доповіді Національної академії наук України. — 2025. — № 4. — С. 17-26. — Бібліогр.: 14 назв. — англ. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| id |
nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-206609 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| spelling |
Hnatiienko, V.H. Hnatiienko, H.M. Zozulya, O.L. Snytyuk, V.Ye. Schwartau, V.V. 2025-09-16T15:33:38Z 2025 Site-specific sunflower yield forecasting based on spatial analysis and machine learning / V.H. Hnatiienko, H.M. Hnatiienko, O.L. Zozulya, V.Ye. Snytyuk, V.V. Schwartau // Доповіді Національної академії наук України. — 2025. — № 4. — С. 17-26. — Бібліогр.: 14 назв. — англ. 1025-6415 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/206609 519.7+004.8 https://doi.org/10.15407/dopovidi2025.04.017 The study focuses on the development of an intelligent yield forecasting system using satellite data, geospatial data and climate indicators. The introduction of modern information technologies, in particular machine learning and big data analysis methods, provides agricultural professionals with strategic advantages, reducing the risks of excessive pesticide use and promoting sustainable agricultural development. This study aims to optimize desiccant application in sunflower cultivation by modeling potential yield losses based on data obtained during the growing season. The use of digital solutions is relevant for crop production, as it increases the accuracy of forecasts and the efficiency of management decisions, while reducing costs and increasing the productivity of agrophytocenoses. Дослідження присвячено розробленню інтелектуальної системи прогнозування врожайності з використанням супутникових та геоінформаційних даних і кліматичних показників. Впровадження сучасних інформаційних технологій, зокрема методів машинного навчання та аналізу великих даних, надає фахівцям аграрного сектору стратегічні переваги, що дає можливість знижувати ризики надмірного використання пестицидів і сприяти сталому розвитку сільського господарства. Це дослідження спрямоване на оптимізацію використання десикантів на соняшнику шляхом моделювання обсягів можливих втрат врожаю на основі одержаних у період вегетації культури даних. Використання цифрових рішень є актуальним для рослинництва, оскільки забезпечує підвищення точності прогнозів та ефективності управлінських рішень, сприяючи зменшенню витрат та збільшенню продуктивності агрофітоценозів. en Видавничий дім "Академперіодика" НАН України Доповіді НАН України Біологія Site-specific sunflower yield forecasting based on spatial analysis and machine learning Розподілене прогнозування врожайності соняшника на основі просторового аналізу та машинного навчання Article published earlier |
| institution |
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| collection |
DSpace DC |
| title |
Site-specific sunflower yield forecasting based on spatial analysis and machine learning |
| spellingShingle |
Site-specific sunflower yield forecasting based on spatial analysis and machine learning Hnatiienko, V.H. Hnatiienko, H.M. Zozulya, O.L. Snytyuk, V.Ye. Schwartau, V.V. Біологія |
| title_short |
Site-specific sunflower yield forecasting based on spatial analysis and machine learning |
| title_full |
Site-specific sunflower yield forecasting based on spatial analysis and machine learning |
| title_fullStr |
Site-specific sunflower yield forecasting based on spatial analysis and machine learning |
| title_full_unstemmed |
Site-specific sunflower yield forecasting based on spatial analysis and machine learning |
| title_sort |
site-specific sunflower yield forecasting based on spatial analysis and machine learning |
| author |
Hnatiienko, V.H. Hnatiienko, H.M. Zozulya, O.L. Snytyuk, V.Ye. Schwartau, V.V. |
| author_facet |
Hnatiienko, V.H. Hnatiienko, H.M. Zozulya, O.L. Snytyuk, V.Ye. Schwartau, V.V. |
| topic |
Біологія |
| topic_facet |
Біологія |
| publishDate |
2025 |
| language |
English |
| container_title |
Доповіді НАН України |
| publisher |
Видавничий дім "Академперіодика" НАН України |
| format |
Article |
| title_alt |
Розподілене прогнозування врожайності соняшника на основі просторового аналізу та машинного навчання |
| description |
The study focuses on the development of an intelligent yield forecasting system using satellite data, geospatial data and climate indicators. The introduction of modern information technologies, in particular machine learning and big data analysis methods, provides agricultural professionals with strategic advantages, reducing the risks of excessive pesticide use and promoting sustainable agricultural development. This study aims to optimize desiccant application in sunflower cultivation by modeling potential yield losses based on data obtained during the growing season. The use of digital solutions is relevant for crop production, as it increases the accuracy of forecasts and the efficiency of management decisions, while reducing costs and increasing the productivity of agrophytocenoses.
Дослідження присвячено розробленню інтелектуальної системи прогнозування врожайності з використанням супутникових та геоінформаційних даних і кліматичних показників. Впровадження сучасних інформаційних технологій, зокрема методів машинного навчання та аналізу великих даних, надає фахівцям аграрного сектору стратегічні переваги, що дає можливість знижувати ризики надмірного використання пестицидів і сприяти сталому розвитку сільського господарства. Це дослідження спрямоване на оптимізацію використання десикантів на соняшнику шляхом моделювання обсягів можливих втрат врожаю на основі одержаних у період вегетації культури даних. Використання цифрових рішень є актуальним для рослинництва, оскільки забезпечує підвищення точності прогнозів та ефективності управлінських рішень, сприяючи зменшенню витрат та збільшенню продуктивності агрофітоценозів.
|
| issn |
1025-6415 |
| url |
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/206609 |
| citation_txt |
Site-specific sunflower yield forecasting based on spatial analysis and machine learning / V.H. Hnatiienko, H.M. Hnatiienko, O.L. Zozulya, V.Ye. Snytyuk, V.V. Schwartau // Доповіді Національної академії наук України. — 2025. — № 4. — С. 17-26. — Бібліогр.: 14 назв. — англ. |
| work_keys_str_mv |
AT hnatiienkovh sitespecificsunfloweryieldforecastingbasedonspatialanalysisandmachinelearning AT hnatiienkohm sitespecificsunfloweryieldforecastingbasedonspatialanalysisandmachinelearning AT zozulyaol sitespecificsunfloweryieldforecastingbasedonspatialanalysisandmachinelearning AT snytyukvye sitespecificsunfloweryieldforecastingbasedonspatialanalysisandmachinelearning AT schwartauvv sitespecificsunfloweryieldforecastingbasedonspatialanalysisandmachinelearning AT hnatiienkovh rozpodíleneprognozuvannâvrožainostísonâšnikanaosnovíprostorovogoanalízutamašinnogonavčannâ AT hnatiienkohm rozpodíleneprognozuvannâvrožainostísonâšnikanaosnovíprostorovogoanalízutamašinnogonavčannâ AT zozulyaol rozpodíleneprognozuvannâvrožainostísonâšnikanaosnovíprostorovogoanalízutamašinnogonavčannâ AT snytyukvye rozpodíleneprognozuvannâvrožainostísonâšnikanaosnovíprostorovogoanalízutamašinnogonavčannâ AT schwartauvv rozpodíleneprognozuvannâvrožainostísonâšnikanaosnovíprostorovogoanalízutamašinnogonavčannâ |
| first_indexed |
2025-12-07T18:43:23Z |
| last_indexed |
2025-12-07T18:43:23Z |
| _version_ |
1850876103883751424 |