Precision agriculture, also known as site-specific crop management, plays a crucial role in modern agriculture. Yield maps are an essential tool as they help identify the within-field variability that forms the basis of precision agriculture. If farmers could obtain yield maps for their specific site based on their field's soil and weather conditions, then site-specific crop management techniques would be more efficient and profitable. However, forecasting yield and producing reliable yield maps for an individual field can be challenging due to limited historical data. This paper proposes a novel two-stage approach for site-specific yield forecasting based on short-time series and high-resolution yield data. The proposed approach was successfully applied to predict yield maps at three different sites in Nebraska, demonstrating the method's ability to provide fine resolution and accurate yield maps.


翻译:精准农业,也称特定地点的作物管理,在现代农业中扮演着关键角色。产量图是重要工具,有助于识别田间变异——这奠定了精准农业的基础。如果农民能够根据田地的土壤和气候条件,获得针对特定地点的产量图,那么基于地点的作物管理技术将更加高效且有利可图。然而,由于历史数据有限,预测单个田块的产量并生成可靠的产量图颇具挑战性。本文提出了一种新颖的两阶段方法,用于基于短时间序列和高分辨率产量数据对特定地点进行产量预测。该方法成功应用于美国内布拉斯加州三个不同地点的产量图预测,展示了其生成高分辨率且精确产量图的能力。

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