Yield prediction at field level
Yield prediction at the field level is crucial for optimizing agricultural productivity and ensuring food security. This study analyzes the yield variability of maize, sunflower, and winter wheat across 481 agricultural fields in two regions of Ukraine (Kyiv and Cherkasy) over a three-year period (2...
Збережено в:
| Дата: | 2024 |
|---|---|
| Автори: | , , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | English |
| Опубліковано: |
Scientific Centre for Aerospace Research of the Earth Institute of Geological Science National Academy of Sciences of Ukraine, Kyiv, Ukraine
2024
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://ujrs.org.ua/ujrs/article/view/275 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Ukrainian Journal of Remote Sensing of the Earth |
Репозитарії
Ukrainian Journal of Remote Sensing of the Earth| id |
uajuacgovua-article-275 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| institution |
Ukrainian Journal of Remote Sensing of the Earth |
| baseUrl_str |
|
| datestamp_date |
2025-01-06T18:48:38Z |
| collection |
OJS |
| language |
English |
| topic |
yield prediction crops field satellite data machine learning |
| spellingShingle |
yield prediction crops field satellite data machine learning Kryvoshein, Oleksandr Kryvobok, Oleksii Zhylchenko, Dmytro Yield prediction at field level |
| topic_facet |
врожайність прогноз культури поле супутникові дані машинне навчання yield prediction crops field satellite data machine learning |
| format |
Article |
| author |
Kryvoshein, Oleksandr Kryvobok, Oleksii Zhylchenko, Dmytro |
| author_facet |
Kryvoshein, Oleksandr Kryvobok, Oleksii Zhylchenko, Dmytro |
| author_sort |
Kryvoshein, Oleksandr |
| title |
Yield prediction at field level |
| title_short |
Yield prediction at field level |
| title_full |
Yield prediction at field level |
| title_fullStr |
Yield prediction at field level |
| title_full_unstemmed |
Yield prediction at field level |
| title_sort |
yield prediction at field level |
| title_alt |
Прогнозування врожайності на рівні поля |
| description |
Yield prediction at the field level is crucial for optimizing agricultural productivity and ensuring food security. This study analyzes the yield variability of maize, sunflower, and winter wheat across 481 agricultural fields in two regions of Ukraine (Kyiv and Cherkasy) over a three-year period (2020–2022). The objective was to explore the influence of environmental factors on crop yield predictions using satellite and weather data, sowing dates, and field area as predictors in a machine learning model. The study employed Random Forest model. Satellite data from Sentinel-2, including NDVI and LAI values, were used to assess crop conditions during the growing season. For each investigated year during the April-September period, focusing solely on the NDVI and LAI values for each month. Weather data, especially precipitation, was also examined but found to have limited predictive power due to the coarser spatial resolution of the gridded data (6.5 km), which cannot fully account for the local variations within each grid cell. As a result, despite the strong correlation between precipitation and yield at a broader scale (regional), weather data alone were not sufficient to accurately predict yield variability at the field level. The results showed that maize had the highest yield variability, while sunflower and winter wheat exhibited more stable yields. For maize, the model demonstrated strong predictive performance, with an R-squared of 0.8 and an RMSE of 1.5 t/ha. The most significant predictors were vegetation indices in August and sowing date. The normalized RMSE for maize was 20%. For sunflower, the model exhibited moderate accuracy, with an R-squared of 0.4 and an RMSE of 0.9 t/ha. Key predictors included the average LAI in May and July. However, the model’s predictive power was limited, resulting in a normalized RMSE of 23%. Winter wheat showed similar performance to sunflower, with an R-squared of 0.35 and an RMSE of 0.9 t/ha. Due to higher average yields, the normalized RMSE for winter wheat was 15%. Overall, the study demonstrates varying levels of model accuracy across different crops, with maize achieving the best predictive performance. The results also emphasize the need for additional factors, such as soil properties, microclimates, and detailed field management practices, to improve predictive models at the field level.
Funding: This research received no external funding.
Data Availability Statement: Not applicable.
Acknowledgments: The authors would like to express their sincere gratitude to the Earth Observing System Data Analytics company (eosda.com) for support. We are also grateful to reviewers and editors for their valuable comments, recommendations, and attention to the work. |
| publisher |
Scientific Centre for Aerospace Research of the Earth Institute of Geological Science National Academy of Sciences of Ukraine, Kyiv, Ukraine |
| publishDate |
2024 |
| url |
https://ujrs.org.ua/ujrs/article/view/275 |
| work_keys_str_mv |
AT kryvosheinoleksandr yieldpredictionatfieldlevel AT kryvobokoleksii yieldpredictionatfieldlevel AT zhylchenkodmytro yieldpredictionatfieldlevel AT kryvosheinoleksandr prognozuvannâvrožajnostínarívnípolâ AT kryvobokoleksii prognozuvannâvrožajnostínarívnípolâ AT zhylchenkodmytro prognozuvannâvrožajnostínarívnípolâ |
| first_indexed |
2025-07-17T11:23:08Z |
| last_indexed |
2025-07-17T11:23:08Z |
| _version_ |
1850411293097328640 |
| spelling |
uajuacgovua-article-2752025-01-06T18:48:38Z Yield prediction at field level Прогнозування врожайності на рівні поля Kryvoshein, Oleksandr Kryvobok, Oleksii Zhylchenko, Dmytro врожайність прогноз культури поле супутникові дані машинне навчання yield prediction crops field satellite data machine learning Yield prediction at the field level is crucial for optimizing agricultural productivity and ensuring food security. This study analyzes the yield variability of maize, sunflower, and winter wheat across 481 agricultural fields in two regions of Ukraine (Kyiv and Cherkasy) over a three-year period (2020–2022). The objective was to explore the influence of environmental factors on crop yield predictions using satellite and weather data, sowing dates, and field area as predictors in a machine learning model. The study employed Random Forest model. Satellite data from Sentinel-2, including NDVI and LAI values, were used to assess crop conditions during the growing season. For each investigated year during the April-September period, focusing solely on the NDVI and LAI values for each month. Weather data, especially precipitation, was also examined but found to have limited predictive power due to the coarser spatial resolution of the gridded data (6.5 km), which cannot fully account for the local variations within each grid cell. As a result, despite the strong correlation between precipitation and yield at a broader scale (regional), weather data alone were not sufficient to accurately predict yield variability at the field level. The results showed that maize had the highest yield variability, while sunflower and winter wheat exhibited more stable yields. For maize, the model demonstrated strong predictive performance, with an R-squared of 0.8 and an RMSE of 1.5 t/ha. The most significant predictors were vegetation indices in August and sowing date. The normalized RMSE for maize was 20%. For sunflower, the model exhibited moderate accuracy, with an R-squared of 0.4 and an RMSE of 0.9 t/ha. Key predictors included the average LAI in May and July. However, the model’s predictive power was limited, resulting in a normalized RMSE of 23%. Winter wheat showed similar performance to sunflower, with an R-squared of 0.35 and an RMSE of 0.9 t/ha. Due to higher average yields, the normalized RMSE for winter wheat was 15%. Overall, the study demonstrates varying levels of model accuracy across different crops, with maize achieving the best predictive performance. The results also emphasize the need for additional factors, such as soil properties, microclimates, and detailed field management practices, to improve predictive models at the field level. Funding: This research received no external funding. Data Availability Statement: Not applicable. Acknowledgments: The authors would like to express their sincere gratitude to the Earth Observing System Data Analytics company (eosda.com) for support. We are also grateful to reviewers and editors for their valuable comments, recommendations, and attention to the work. Прогнозування врожайності на рівні поля є критично важливим для оптимізації сільськогосподарської продуктивності та забезпечення продовольчої безпеки. В цьому дослідженні проведений аналіз варіабельності врожайності кукурудзи, соняшнику та озимої пшениці на 481 сільськогосподарському полі в двох регіонах України (Київська та Черкаська області) за три роки (2020–2022). Метою було дослідити вплив навколишніх факторів на прогнози врожайності культур за допомогою супутникових і погодних даних, дат сівби та площі полів як предикторів у моделі машинного навчання. У дослідженні було використано модель Random Forest. Супутникові дані з Sentinel-2, включаючи значення NDVI та LAI, використовувалися для оцінювання стану культур під час вегетаційного періоду. Для кожного року дослідження в період з квітня по вересень основна увага приділялася значенням NDVI та LAI для кожного місяця. Погодні дані, зокрема опади, також були проаналізовані, але їх прогностична здатність виявилася обмеженою через значне просторове розрізнення даних сітки грідів (6.5 км), що не дає змоги повною мірою врахувати місцеві варіації в межах кожного гріду. Як результат, незважаючи на сильну кореляцію між опадами та врожайністю на більш високому рівні (регіональному), погодні дані не були достатніми для точного прогнозування варіабельності врожайності на рівні поля. Результати показали, що кукурудза мала найвищу варіабельність врожайності, тоді як соняшник і озима пшениця показували більш стабільні врожаї. Для кукурудзи модель продемонструвала відносно високі прогностичні результати з R-квадратом 0,8 та RMSE 1,5 т/га. Найважливішими предикторами були вегетаційні індекси в серпні та дата сівби. Нормалізоване RMSE для кукурудзи становило 20%. Для соняшника модель показала помірну точність з R-квадратом 0,4 та RMSE 0,9 т/га. Ключовими предикторами були середнє значення LAI у травні та липні. Однак, прогностична здатність моделі була обмежена, що призвело до нормалізованого RMSE 23%. Озима пшениця показала подібні результати до соняшника з R-квадратом 0,35 та RMSE 0,9 т/га. Завдяки вищим середнім значенням врожайності нормалізоване RMSE для озимої пшениці становило 15%. Загалом дослідження демонструє різні рівні точності моделі для різних культур, при цьому кукурудза показала найкращу прогностичну ефективність. Результати також підкреслюють необхідність врахування додаткових факторів для покращення прогностичних моделей на рівні поля (таких як властивості ґрунту, мікроклімат і детальний агроменеджмент). Фінансування: Це дослідження не отримало зовнішнього фінансування. Доступність даних: Не застосовується. Подяки: Автори висловлюють щиру подяку компанії Earth Observing System Data Analytics (eosda.com) за підтримку. Також вдячні рецензентам та редакторам за цінні коментарі, рекомендації та увагу до роботи. Scientific Centre for Aerospace Research of the Earth Institute of Geological Science National Academy of Sciences of Ukraine, Kyiv, Ukraine 2024-12-30 Article Article application/pdf https://ujrs.org.ua/ujrs/article/view/275 10.36023/ujrs.2024.11.4.275 Ukrainian journal of remote sensing; Vol. 11 No. 4 (2024); 26-30 Украинский журнал дистанционного зондирования Земли; Том 11 № 4 (2024); 26-30 Український журнал дистанційного зондування Землі; Том 11 № 4 (2024); 26-30 2313-2132 en https://ujrs.org.ua/ujrs/article/view/275/282 Copyright (c) 2024 Ukrainian journal of remote sensing |