本研究分析了 1997 年至 2020 年期间印度的作物产量预测，重点关注各种作物和关键环境因素。利用线性回归、决策树、KNN、朴素贝叶斯、K 均值聚类和随机森林等先进的机器学习技术来预测农业产量。尤其是朴素贝叶斯和随机森林模型通过数据可视化展示了高度的效果。研究得出结论，整合这些分析方法显著提高了作物产量预测的准确性和可靠性，为农业数据科学做出了重要贡献。

Apr, 2024

美国棉花产业致力于可持续生产实践，通过改善土壤健康和棉花产量来减少水、土地和能源的使用。本研究采用机器学习技术预测棉花产量，考虑气候变化、土壤多样性、栽培品种和无机氮水平等因素，以支持棉花气候智能化行动计划。

Dec, 2023

为了解决孟加拉国农业领域中作物选择和疾病预测的问题，本研究开发了一种智能农业决策支持系统。通过利用机器学习方法和实际数据集，该系统结合了作物生产、土壤条件、农业气象区域、作物疾病和气象因素的综合数据，为用户推荐作物列表并预测可能的疾病，并通过决策树回归模型预测作物产量，帮助农民选择高产作物和预防作物疾病，提高孟加拉国的农业实践水平。

Mar, 2024

利用 6 种回归模型（线性回归、决策树、梯度下降、梯度提升、K 最近邻和随机森林）预测 196 个国家的农作物产量，并通过农药、降雨量、温度和产量 4 个参数，发现随机森林回归模型的决定系数（r^2）为 0.94，误差（ME）为 0.03。研究使用联合国粮食农业组织的数据和世界银行的气候变化数据训练和测试模型，并分析各个参数对农作物产量的影响。通过使用非传统的模型以及最近收集的数据，实现了独特的研究方法，旨在为农业研究找到最优模型，并利用联合国的数据进行研究。

Dec, 2023

本文提出了一个基于机器学习模型分析可持续指标的强健模型，通过十种机器学习模型，包括随机森林，估算了三个生物量可持续性指标，结果表明随机森林是最佳选择，并可作为实时评估可持续性指标的指南。

Feb, 2023

通过训练 19 个基于机器学习的模型，研究使用气候、卫星和稻谷产量数据预测印度 Kharif 季稻谷产量，结果表明可以以相当准确的水平进行预测，并通过分析推断出气候和遥感变量对稻谷产量的重要性和方向影响，最终开发出一个证明性仪表盘以便用户探索各个地区的产量变化。

Mar, 2024

研究探讨将作物建模和机器学习（ML）相结合是否能提高美国玉米带的玉米产量预测，并确定 APSIM 特征对于玉米产量预测的影响，研究结果显示将 APSIM 模拟作为输入特征用于 ML 模型中可将预测均方根误差（RMSE）降低 7 到 20％，其中土壤湿度相关的 APSIM 变量对于 ML 预测最具影响力。

Jul, 2020

通过使用多个具有不同时空分辨率的输入模态处理作物产量预测问题，我们提出了一种简单而有效的早期融合方法。我们使用高分辨率作物产量图作为训练数据，通过亚区域的农作物和机器学习模型不受限地处理。我们使用 Sentinel-2 卫星图像作为主要输入模态，结合其他补充模态，包括天气、土壤和 DEM 数据。所提出的方法使用全球覆盖的输入模态，使得该框架在全球范围内可扩展。我们明确强调输入模态在作物产量预测中的重要性，并强调最佳组合的输入模态取决于地区、作物和所选择的模型。

Aug, 2023

将遥感技术和机器学习运用于农业领域可以提高农业生产效率，改善产量预测和水资源管理，以实现联合国《可持续发展目标》中 “零饥饿” 的目标。通过综述现有文献，该研究探究了采用遥感、机器学习等技术进行农作物产量预测与水资源管理的方法，并探讨了如何将这些方法应用于实时决策，为农业生产提供决策依据。

Jun, 2023

该研究旨在使用多个异质数据集，如土壤和天气数据，基于区域级别使用机器学习模型来预测冬小麦产量，实验结果表明，这些模型单独使用或组合使用时均有影响。此外，我们采用了许多机器学习算法以强调数据质量在任何机器学习策略中的重要性。

Jun, 2023