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

Desarrollo de proyecto interno de Cultura del Agua en el IMTA

Mario Buenfil VICTOR ALEJANDRO SAINZ ZAMORA (2014, [Documento de trabajo])

El objetivo del proyecto fue diseñar, probar y validar una metodología que pueda ser implementada en las instituciones públicas de los tres órdenes de gobierno, con la finalidad de educar y concientizar a los usuarios del agua en instituciones públicas.

Uso eficiente del agua Organizaciones gubernamentales Métodos Informes de proyectos CIENCIAS SOCIALES

Efectos del cambio climático en los recursos hídricos de México : volumen III : atlas de vulnerabilidad hídrica en México ante el cambio climático

Polioptro Martinez-Austria CARLOS PATIÑO GOMEZ (2010, [Libro])

Tabla de contenido: 1. Índice de vulnerabilidad social -- 2. Escenarios climáticos en México proyectados para el siglo XXI -- 3. Impacto del cambio climático en la temporada -- 4. Vulnerabilidad hídrica global: aguas superficiales -- 5. Vulnerabilidad de la agricultura de riego en México ante el cambio climático -- 6. Calidad del agua.

Este libro, que se suma al acervo generado y acumulado en material de cambio climático en neustro país, más que mostrar una visión catastrófista, es una invitación a la reflexión sobre la necesidad de tomar medidas que permitan reducir la vulnerabilidad de nuestro país y afrontar, de la manera más adecuada, las amenazas relacionadas con el cambio climático.

1. Índice de vulnerabilidad social -- 2. Escenarios climáticos en México proyectados para el siglo XXI -- 3. Impacto del cambio climático en la temporada -- 4. Vulnerabilidad hídrica global: aguas superficiales -- 5. Vulnerabilidad de la agricultura de riego en México ante el cambio climático -- 6. Calidad del agua.

Cambio climático Efectos del clima Recursos hídricos Vulnerabilidad hídrica Atlas México CIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRA

Un registro nuevo para la península de Yucatán y México: Pavonia paludicola (Malvaceae)

GERMAN CARNEVALI FERNANDEZ CONCHA José Luis Tapia Muñoz Ivón Mercedes Ramírez Morillo RODRIGO STEFANO DUNO (2023, [Artículo])

Recientemente se publicó un reporte nuevo de una especie de la misma familia del algodón (Malvaceae), para el estado de Yucatán que resultó también un nuevo registro para la Provincia Biótica Península de Yucatán y para México. Pavonia paludicola se conoce solamente de una población en todo México y está muy cerca del hermoso pueblo de Dzilam de Bravo. En este texto se resume este descubrimiento.

DZILAM DE BRAVO MALVOIDEAE MEXICO NOVEDAD FLORISTICA YUCATAN BIOLOGÍA Y QUÍMICA CIENCIAS DE LA VIDA BIOLOGÍA VEGETAL (BOTÁNICA) TAXONOMÍA VEGETAL TAXONOMÍA VEGETAL

A Flexible, Extensible, Machine-Readable, Human-Intelligible, and Ontology-Agnostic Metadata Schema (OIMS)

Gideon Kruseman (2022, [Artículo])

Reusability Java Script Object Notation CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA DATA MANAGEMENT INTEROPERABILITY METADATA SOCIOECONOMIC ASPECTS

Multi-modal deep learning improves grain yield prediction in wheat breeding by fusing genomics and phenomics

Xu Wang Sandesh Kumar Shrestha Philomin Juliana Suchismita Mondal Francisco Pinto Govindan Velu Leonardo Abdiel Crespo Herrera JULIO HUERTA_ESPINO Ravi Singh Jesse Poland (2023, [Artículo])

New Crop Varieties Plant Breeding Programs Yield Prediction CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA LEARNING GRAIN YIELDS WHEAT BREEDING FOOD SECURITY

SNP discovery using BSR-Seq approach for spot blotch resistance in wheat (Triticum aestivum L.), an essential crop for food security

Vinod Mishra Ramesh Chand UTTAM KUMAR Apurba Chowdhury arun joshi (2022, [Artículo])

Spot Blotch Recombinant Inbred Lines Bulk Segregant Analysis CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA WHEAT FOOD SECURITY SINGLE NUCLEOTIDE POLYMORPHISM DISEASE RESISTANCE

Multi-trait, multi-environment deep learning modeling for genomic-enabled prediction of plant traits

Osval Antonio Montesinos-Lopez Jose Crossa Francisco Javier Martin Vallejo (2018, [Artículo])

Deep Learning Genomic Prediction Bayesian Modeling Shared Data Resources CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA BAYESIAN THEORY RESOURCES DATA BREEDING PROGRAMMES

Multispectral-derived genotypic similarities from budget cameras allow grain yield prediction and genomic selection augmentation in single and multi-environment scenarios in spring wheat

Jose Crossa Osval Antonio Montesinos-Lopez Morten Lillemo (2024, [Artículo])

Multispectral Imaging Grain Yield Genomic Prediction CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA GRAIN YIELDS HIGH-THROUGHPUT PHENOTYPING SPRING WHEAT

Hub meeting Honduras: Gestión de la red de innovación en el occidente y oriente de Honduras. ¿Porque genero e inclusion social en Agrilac?

Angela Meentzen (2023, [Objeto de congreso])

CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA GENDER EQUALITY FOOD SYSTEMS CLIMATE CHANGE WOMEN'S PARTICIPATION