پیش‌بینی عملکرد نیشکر با رویکرد یکپارچه‌سازی شاخص‌های ماهواره‌ای Sentinel-2 و ویژگی‌های مدیریتی، با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین گروهی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانشجوی کارشناسی ارشد مکانیزاسیون کشاورزی، گروه مهندسی بیوسیستم، دانشکده کشاورزی، دانشگاه شهید چمران اهواز، اهواز، ایران

2 دانشیار گروه مهندسی بیوسیستم، دانشکده کشاورزی، دانشگاه شهید چمران اهواز،اهواز، ایران

چکیده
پیش‌بینی دقیق عملکرد نیشکر نقشی اساسی در بهبود مدیریت مزارع و ارتقای پایداری زنجیره تأمین دارد. در این پژوهش، چارچوبی برای پیش‌بینی عملکرد نیشکر در مزارع کشت و صنعت دهخدا (استان خوزستان) ارائه شد که مبتنی بر ادغام داده‌های ماهواره‌ای و اطلاعات زراعی است. داده‌های مورد استفاده شامل ۲۴۱۷ رکورد از سال‌های زراعی ۱۳۹۶ تا ۱۴۰۳ بود که از سوابق مدیریتی مزرعه و تصاویر ماهواره‌ای سنتینل۲ شامل شاخص‌های گیاهی NDVI و EVI استخراج شد. در گام نخست، مزارع با استفاده از الگوریتم K میانگین و بر اساس ویژگی‌های مدیریتی و عملکردی به چهار گروه متمایز خوشه‌بندی شدند. سپس برای بهبود دقت مدل، مجموعه‌ای از ویژگی‌های مهندسی‌شده مانند بهره‌وری آب و بهره‌وری کود تعریف گردید. در ادامه، دو مدل یادگیری ماشین شامل جنگل تصادفی و گرادیان بوستینگ برای پیش‌بینی عملکرد نهایی آموزش داده شد. برای ارزیابی مدل‌ها، ۸۰ درصد داده‌ها برای آموزش و ۲۰ درصد برای آزمون مستقل در نظر گرفته شد و همچنین از اعتبارسنجی متقابل پنج‌لایه به‌منظور افزایش پایداری و عمومیت‌پذیری استفاده شد. نتایج نشان داد مدل گرادیان بوستینگ بهترین عملکرد را ارائه کرده و به ضریب تعیین 9924/0و ریشه میانگین مربعات خطا برابر 88/1 تن در هکتار دست یافته است. علاوه‌براین، تحلیل اهمیت ویژگی‌ها نشان داد بهره‌وری آب با سهم ۸۷ درصد، اثرگذارترین عامل در پیش‌بینی عملکرد است. در مجموع، یافته‌ها تأیید می‌کنند که ترکیب داده‌های مدیریتی و ماهواره‌ای همراه با مهندسی ویژگی می‌تواند ابزاری دقیق و کارآمد برای پشتیبانی از تصمیم‌گیری‌های مکانی و مدیریت منابع در کشاورزی دقیق باشد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات

Afsharnia, F., & Marzban, A. (2019). Application of integrated FMEA-ANP approach in prioritizing the risk of sugarcane transport delays to the factory. Journal of Agricultural Machinery, 9(2), 455-467. (In Persian). https://doi.org/10.22067/jam.v9i2.69447
 
Akbarian, S., Jamnani, M. R., Xu, C., Wang, W., & Lim, S. (2024). Plot level sugarcane yield estimation by machine learning on multi-spectral images: A case study of Bundaberg, Australia. Information Processing in Agriculture, 11(4),476-487. https://doi.org/10/1016/j.inpa.2023.06.004
 
Barbosa, L. A. F., Pedronette, D. C. G., & Guilherme, I. R. (2023). A Meta-Feature Model for Exploiting Different Regressors to Estimate Sugarcane Crop Yiel d. IGARSS 2023-2023 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, https://doi.org/10.1109/IGARSS52108.2023.10283309
 
Canata, T. F., Wei, M. C. F., Maldaner, L. F., & Molin, J. P. (2021). Sugarcane Yield Mapping Using High-Resolution Imagery Data and Machine Learning Technique. Remote Sens. 2021, 13, 232.
 
Bhatt, R., Hossain, A., Majumder, D., Chandra, M. S., Ghimire, R., Shahzad, M. F., Verma, K. K., Riar, A. S., Rajput, V. D., & Oliveira, M. W. (2024). Prospects of artificial intelligence for the sustainability of sugarcane production in the modern era of climate change: An overview of related global findings. Journal of Agriculture and Food Research, 18, 101519. https://doi.org/10.1016/j.jafr.2024.101519
 
Charoen-Ung, P., & Mittrapiyanuruk, P. (2018). Sugarcane yield grade prediction using random forest with forward feature selection and hyper-parameter tuning. International Conference on Computing and Information Technology, https://doi.org/10.1007/978-3-319-93692-5_4
 
Das, A., Kumar, M., Kushwaha, A., Dave, R., Dakhore, K. K., Chaudhari, K., & Bhattacharya, B. K. (2023). Machine learning model ensemble for predicting sugarcane yield through synergy of optical and SAR remote sensing. Remote Sensing Applications: Society and Environment, 30, 100962. https://doi.org/10.1016/j.rsase.2023.100962
 
de França e Silva, N. R., Chaves, M. E. D., Luciano, A. C. d. S., Sanches, I. D. A., de Almeida, C. M., & Adami, M. (2024). Sugarcane yield estimation using satellite remote sensing data in empirical or mechanistic modeling: A systematic review. Remote Sensing, 16(5), 863. https://doi.org/10.3390/rs16050863
 
de Oliveira Maia, F. C., Bufon, V. B., & Leão, T. P. (2023). Vegetation indices as a tool for mapping sugarcane management zones. Precision Agriculture, 24(1), 213-234. https://doi.org/10.1007/s11119-022-09939-7.
 
Li, H., Wang, Z., Sun, L., Zhao, L., Zhao, Y., Li, X., Han, Y., Liang, S., & Chen, J. (2024). Parcel-Based Sugarcane Mapping Using Smoothed Sentinel-1 Time Series Data. Remote Sensing, 16(15), 2785. https://doi.org/10.3390/rs16152785
 
Karami, P., & Esmaili-Rineh, S. (2020). Using Maximum Entropy (MaxEnt) modeling and K-mean clustering to analyze the underground habitats of Niphargus genus in Iran. Journal of Animal Research (Iranian Journal of Biology), 33, 310-323, (In Persian).
 
Kaydani, M., Hooshmand, A., & Hamzeh, S. (2025). Sugarcane yield estimation using Landsat and Sentinel satellite imagery (Case study: Haft Tappeh Sugarcane Agro-Industry). Iranian Journal of Irrigation and Drainage, 18(6), 1023-1033. (In Persian).
 
Mariadass, D. A., Moung, E. G., Sufian, M. M., & Farzamnia, A. (2022, November). EXtreme gradient boosting (XGBoost) regressor and shapley additive explanation for crop yield prediction in agriculture. In 2022 12th International Conference on Computer and Knowledge Engineering (ICCKE) 219-224. https://doi.org/10/1109/ICCKE57176.2022.9960069
 
Mirzaei, M., Marofi, S., Solgi, E., Abbasi, M., & Karimi, R. (2021) .Non-destructive estimation of chlorophyll and nitrogen in grape leaves using ground-based hyperspectral data and support vector machine method. Journal of Plant Research (Iranian Journal of Biology), 34(1), 191-204. (In Persian). https://doi.org/20.1001.1.23832592.1400.34.1.12.9
 
Nakhaeinejad, M., Abbasi, M., ZareMehrjerdy, Y., & Asadi Zarch, A. (2022). Greenhouse gas emission reduction model: an integrated approach of linear programming and system dynamics: The case of Iranian power plants. Research in Production and Operations Management, 13(1), 51-77.‌ https://doi.org/10.22108/jpom.2022.129313.1382
 
Parashar, N., Johri, P., Khan, A. A., Gaur, N., & Kadry, S. (2024). An Integrated Analysis of Yield Prediction Models: A Comprehensive Review of Advancements and Challenges. Computers, Materials & Continua, 80. http://dx.doi.org/10.32604/cmc.2024.050240
 
Poudyal, C., Costa, L. F., Sandhu, H., Ampatzidis, Y., Odero, D. C., Arbelo, O. C., & Cherry, R. H. (2022). Sugarcane yield prediction and genotype selection using unmanned aerial vehicle‐based hyperspectral imaging and machine learning. Agronomy Journal, 114(4), 2320–2333. https://doi.org/10.1016/j.fcr.2020.107984
 
Parchami-Araghi, F. & Sadeghi-Lari, A. (2021). Uncertainty analysis of distributed and sub-daily agro-hydrological modeling of a sugarcane cropping system under combined free/controlled subsurface drainage management. Iran Water Research Journal, 15(3), 37-49. (In Persian).
 
Shahhosseini, M., Hu, G., Huber, I., & Archontoulis, S. V. (2021). Coupling machine learning and crop modeling improves crop yield prediction in the US Corn Belt. Scientific reports, 11(1), 1606. https://doi.org/10.1038/s41598-020-80820-1
 
Shendryk, Y., Davy, R., & Thorburn, P. (2021). Integrating satellite imagery and environmental data to predict field-level cane and sugar yields in Australia using machine learning. Field Crops Research, 260, 107984. https://doi.org/10.1016/j.fcr.2020.107984
 
Seyed Jalali, S. M., Navidi, M. N., & Zeinadini Maymand, M. (2021). Estimating sugarcane production potential with different models in the lands of southern Khuzestan province. Journal of Soil Research, 35(1), 59-74. (In Persian) https://doi.org/10.22092/ijsr.2021.351600.548
 
Singla, S. K., Garg, R. D., & Dubey, O. P. (2021). Ensemble machine learning methods for spatio-temporal data analysis of plant and ratoon sugarcane. Intelligent Data Analysis, 25(5), 1291-1322.‌
 
Soltani-Kazemi, M., Minaei, S., Shafi-Zadeh-Moghadam, M., & Mahdavian, A. (2024). Comparison of four algorithms PLSR, RF, GRNN, and SVR for estimating sugarcane canopy moisture during the growth period using Sentinel-2 satellite imagery. Iranian Journal of Remote Sensing and GIS, 16(3), 47-68. (In Persian). https://doi.org/10.48308/gisj.2023.103163
 
Taravat, A., Abebe, G., Gessesse, B., & Tadesse, T. (2024). Estimation of Sugarcane Yield Using Multi-Temporal Sentinel 2 Satellite Imagery and Random Forest Regression. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-archives-XLVIII-4-W9-2024-357-2024
 
Van Klompenburg, T., Kassahun, A., & Catal, C. (2020). Crop yield prediction using machine learning: A systematic literature review. Computers and electronics in agriculture, 177, 105709. https://doi.org/10.1016/j.compag.2020.105709
 
 Zhang, S., Qin, H., Li, X., Zhang, M., Yao, W., Lyu, X., & Jiang, H. (2025). Sensitive Multi-spectral Variable Screening Method and Yield Prediction Models for Sugarcane Based on Gray Relational Analysis and Correlation Analysis. Remote Sensing, 17(12), 2055. https://doi.org/10.3390/rs17122055