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

Genotype×Environment interaction and stability analysis using GGE biplot for grain yield of bread wheat (Triticum aestivum) genotypes under low moisture stress areas of Ethiopia

Ayele Badebo Huluka Bekele Abeyo (2023, [Artículo])

Moisture Stress Grain Yield CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA GENOTYPE ENVIRONMENT INTERACTION DROUGHT STRESS STABILITY TRITICUM AESTIVUM LATTICE DESIGN

High Throughput-Phenotyping at CIMMYT: Experiences and needs

Francisco Pinto (2021, [Objeto de congreso])

CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA BREEDING PROGRAMMES GENETIC GAIN CROSS-BREEDING TECHNOLOGY YIELD POTENTIAL FIELD EXPERIMENTATION

Estrategia para potabilización de agua en las cuencas de los ríos Yautepec y Cuautla, Morelos, con un enfoque holístico (segunda etapa)

ANA MARIA SANDOVAL VILLASANA SARA PEREZ CASTREJON MARIA DE LOURDES RIVERA HUERTA Silvia Gelover Santiago Arturo González Herrera IVAN EMMANUEL VILLEGAS MENDOZA (2015, [Documento de trabajo])

En el año 2014 se realizó la primera etapa de este estudio, en ella se identificaron contaminantes inorgánicos y emergentes en fuentes de abastecimiento y plantas potabilizadoras de las cuencas de los ríos Cuautla y Yautepec. La evaluación de exposición humana a la gama de contaminantes identificados en el agua de consumo humano mostró que el arsénico (As) y la hormona sintética mestranol son altamente relevantes por su concentración (el As superó el límite de 25 μg/L establecido en la normativa vigente, en tanto que el mestranol superó los 2.5 ng/L propuestos en las guías australianas para reciclamiento de agua con fines potables), así que, posiblemente, la población esté ingiriendo dosis superiores a las aceptables, el riesgo es aún mayor considerando que ambos contaminantes son carcinógenos de humanos y disruptores endócrinos. Para esta segunda etapa del año 2015, se planteó dar continuidad a la evaluación de riesgos sanitarios, y evaluar dos tecnologías de tratamiento para potabilización del agua a fin de remover As y 17β-estradiol (molécula modelo de la movilidad y degradabilidad del mestranol).

Ambiente acuático Impactos en la salud Desarrollo sostenible Río Yautepec Río Cuautla Tratamiento del agua Remoción de arsénico INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA

A 'wiring diagram' for sink strength traits impacting wheat yield potential

Gustavo Slafer John Foulkes Matthew Paul Reynolds Erik Murchie A Elizabete Carmo-Silva Simon Griffiths (2023, [Artículo])

Grain Number Grain Weight Yield Physiology CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA BREEDING GRAIN HARVEST INDEX SOURCE SINK RELATIONS YIELD COMPONENTS WHEAT

Nitrogen deficiency tolerance and responsiveness of durum wheat genotypes in Ethiopia

Tesfaye Geleta Aga Kebebew Assefa Bekele Abeyo (2022, [Artículo])

Low-Nitrogen Tolerance Yield Reduction Tolerant Genotypes Parental Donors CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA NITROGEN HARD WHEAT GENOTYPES

Distribution of Puccinia striiformis f. sp. tritici races and virulence in wheat growing regions of Kenya from 1970 to 2014

Lesley Boyd sridhar bhavani Cristobal Uauy Annemarie Fejer Justesen Mogens Hovmoller (2022, [Artículo])

Cereals and Grains Pathogen Diversity Puccinia f. sp. tritici Stripe Rust Yellow Rust CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA CEREALS FIELD CROPS FUNGI PATHOGENICITY RUSTS TRITICUM AESTIVUM

Mapping QTL for phenological and grain-related traits in a mapping population derived from high-zinc-biofortified wheat

Gopalareddy Krishnappa Govindan Velu (2023, [Artículo])

DArT-Seq Gene Mapping Yield Component Traits CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA WHEAT QUANTITATIVE TRAIT LOCI CANDIDATE GENES QUANTITATIVE TRAIT LOCI MAPPING YIELD COMPONENTS BIOFORTIFICATION

Genetic effects of Rht-B1b and Rht-D1b dwarfing alleles on plant height and agronomic traits of bread wheat (Triticum aestivum L.) breeding lines

Zine El Abidine Fellahi Abderrahmane Hannachi Susanne Dreisigacker deepmala sehgal Hamenna Bouzerzour (2023, [Artículo])

Pleiotropic Effects Reduced Height Genes CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA PLANT HEIGHT TRITICUM AESTIVUM YIELD COMPONENTS ALLELES BREEDING LINES

Indicadores de integridad ecológica y salud ambiental para las cuencas de los ríos Yautepec y Cuautla, Morelos: primera etapa

Perla Alonso_EguíaLis JORGE LUIS IZURIETA DAVILA REBECA GONZALEZ VILLELA (2016, [Documento de trabajo])

Los objetivos del proyecto son: 1) Síntesis de la investigación que se ha realizado sobre monitoreo y biomonitoreo; 2) Análisis del cambio climático y del régimen de caudal en las cuencas; 3) Localización física y análisis de los factores de estrés al sistema, como descargas, calidad del agua y alteraciones hidrológicas generadas por modificaciones hidráulicas; 4) Localización de sitios de referencia para bioindicadores; y 5) Elaboración de un sistema de información geográfica.

Contaminación ambiental Ambiente acuático Indicadores ambientales Sistemas de información geográfica Río Yautepec Río Cuautla BIOLOGÍA Y QUÍMICA