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Smallholder maize yield estimation using satellite data and machine learning in Ethiopia

Zhe Guo Jordan Chamberlin Liangzhi You (2023, [Artículo])

The lack of timely, high-resolution data on agricultural production is a major challenge in developing countries where such information can guide the allocation of scarce resources for food security, agricultural investment, and other objectives. While much research has suggested that remote sensing can potentially help address these gaps, few studies have indicated the immediate potential for large-scale estimations over both time and space. In this study we described a machine learning approach to estimate smallholder maize yield in Ethiopia, using well-measured and broadly distributed ground truth data and freely available spatiotemporal covariates from remote sensing. A neural networks model outperformed other algorithms in our study. Importantly, our work indicates that a model developed and calibrated on a previous year's data could be used to reasonably estimate maize yield in the subsequent year. Our study suggests the feasibility of developing national programs for the routine generation of broad-scale and high-resolution estimates of smallholder maize yield, including seasonal forecasts, on the basis of machine learning algorithms, well-measured ground control data, and currently existing time series satellite data.

Sentinel-2 Smallholder Agriculture Yield Prediction CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA INTENSIFICATION SMALLHOLDERS AGRICULTURE YIELD FORECASTING

Estandarización de nombres comunes de plantas yucatanenses, parte 1: mayas y yucatecos

Jorge Carlos Trejo Torres (2023, [Artículo])

Nombrar plantas es una necesidad para ocuparnos de ellas. En casos afortunados, una especie tiene un solo nombre común, aunque frecuentemente las especies tienen más de un nombre. En la península de Yucatán, los nombres en lengua maya son complejos en escritura y pronunciación. Aunque la estandarización de su escritura se ha trabajado, hoy día es común ver nombres mayas de plantas escritos sin reglas. Entonces, proponemos criterios para estandarizar la escritura o selección de nombres comunes de las plantas regionales. También planteamos que dicha estandarización se integre en medios confiables como bases de datos botánicas regionales.

BASES DE DATOS BOTANICAS CRITERIOS ESPAÑOL YUCATECO NOMENCLATURA FOLCLORICA LENGUA MAYA BIOLOGÍA Y QUÍMICA CIENCIAS DE LA VIDA BIOLOGÍA VEGETAL (BOTÁNICA) ECOLOGÍA VEGETAL ECOLOGÍA VEGETAL