A comprehensive review of crop yield prediction using machine learning approaches with special emphasis on palm oil yield prediction

An early and reliable estimation of crop yield is essential in quantitative and financial evaluation at the field level for determining strategic plans in agricultural commodities for import-export policies and doubling farmer’s incomes. Crop yield predictions are carried out to estimate higher crop yield through the use of machine learning algorithms which are one of the challenging issues in the agricultural sector. Due to this developing significance of crop yield prediction, this article provides an exhaustive review on the use of machine learning algorithms to predict crop yield with special emphasis on palm oil yield prediction. Initially, the current status of palm oil yield around the world is presented, along with a brief discussion on the overview of widely used features and prediction algorithms. Then, the critical evaluation of the state-of-the-art machine learning-based crop yield prediction, machine learning application in the palm oil industry and comparative analysis of related studies are presented. Consequently, a detailed study of the advantages and difficulties related to machine learning-based crop yield prediction and proper identification of current and future challenges to the agricultural industry is presented. The potential solutions are additionally prescribed in order to alleviate existing problems in crop yield prediction. Since one of the major objectives of this study is to explore the future perspectives of machine learning-based palm oil yield prediction, the areas including application of remote sensing, plant’s growth and disease recognition, mapping and tree counting, optimum features and algorithms have been broadly discussed. Finally, a prospective architecture of machine learning-based palm oil yield prediction has been proposed based on the critical evaluation of existing related studies. This technology will fulfill its promise by performing new research challenges in the analysis of crop yield prediction and the development

2023- The Twenty-seventh Annual Symposium of Student Scholars

The full program book from the Twenty-seventh Annual Symposium of Student Scholars, held on April 18-21, 2023. Includes abstracts from the presentations and posters.https://digitalcommons.kennesaw.edu/sssprograms/1027/thumbnail.jp

Synthèse des prévisions d'ensemble par scénarios physiquement cohérents : mise en pratique au moyen d'approc

La prévision météorologique, basée sur la modélisation du système chaotique atmosphérique, comporte une part d'incertitude. Celle-ci peut être évaluée à l'aide d'ensembles de prévisions. La thèse s'intéresse au post-traitement de la prévision d'ensemble à échelle kilométrique de Météo-France (PE-AROME). L'objectif est de développer de nouveaux outils pour extraire des informations essentielles des modèles pour les prévisions. Ces outils s'appuient sur des méthodes d'apprentissage profond. Ce manuscrit commence par la présentation des prévisions d'ensemble, des méthodes de post-traitement existantes et des méthodes employées aujourd'hui pour expertiser les modèles météorologiques. Cette thèse propose d'enrichir la palette d'outils disponibles avec deux approches complémentaires pour extraire de nouvelles informations de la PE-AROME. Dans un premier temps, une approche pour aider à la prévision de structures orageuses particulières et à fort impact, qu'on nomme les échos arqués, est développée. L'objectif est de les détecter dans les sorties de chaque membre PE-AROME. Cette détection est faite par un réseau de neurones convolutif (de type U-Net). Le réseau de neurones retenu montre une bonne capacité à discerner les échos arqués d'autres organisations orageuses. Les performances de ce U-Net ont permis de déboucher sur une production en mode recherche quotidienne synthétisant le risque d'échos arqués. L'évaluation objective des prévisions montre la plus-value de la PE-AROME comparée au modèle déterministe AROME au-delà de 15 heures d'échéance. La deuxième approche développée durant cette thèse vise à mettre en œuvre une synthèse par scénarios des prévisions de pluies. Un scénario peut être défini comme un groupe de membres prévoyant des évènements météorologiques similaires. Cette approche ne s'intéresse pas à un évènement particulier et est donc moins spécialisée que la détection des échos arqués. Cette synthèse repose sur une réduction de dimension du champ de pluies à l'aide d'un autre réseau de neurones convolutif (de type autoencodeur). Chaque membre est ainsi exprimé et classé dans l'espace latent de l'autoencodeur qui possède quelques dizaines de dimensions. La pertinence de cette représentation sous forme de scénarios est discutée à l'aide de scores et d'études de cas. Les scores montrent une réelle complémentarité entre le modèle déterministe AROME et la PE-AROME. Ils montrent qu'il est plus intéressant de suivre les deux scénarios les plus peuplés de la PE-AROME que deux réseaux AROME. Mais ils montrent aussi qu'en cas de deux scénarios équiprobables dans la PE-AROME, le scénario qui est aussi celui d'une prévision AROME a plus de chance d'être correct que l'autr

Book of short Abstracts of the 11th International Symposium on Digital Earth

The Booklet is a collection of accepted short abstracts of the ISDE11 Symposium

XXV Congreso Argentino de Ciencias de la Computación - CACIC 2019: libro de actas

Trabajos presentados en el XXV Congreso Argentino de Ciencias de la Computación (CACIC), celebrado en la ciudad de Río Cuarto los días 14 al 18 de octubre de 2019 organizado por la Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) y Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales - Universidad Nacional de Río CuartoRed de Universidades con Carreras en Informátic

XXV Congreso Argentino de Ciencias de la Computación - CACIC 2019: libro de actas

Trabajos presentados en el XXV Congreso Argentino de Ciencias de la Computación (CACIC), celebrado en la ciudad de Río Cuarto los días 14 al 18 de octubre de 2019 organizado por la Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) y Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales - Universidad Nacional de Río CuartoRed de Universidades con Carreras en Informátic

Diversity of brain size in fishes: preliminary analysis of a database including 1174 species in 45 orders

Absolule and relative values of brain weight are now available for 1174 species of fishes, representing 45 taxonomic orders. The original FishBase "Brains" data was assembled by the research team of Bauchot and colleagues, to which the present report adds data for species representing several additional major taxonomic groups. This database is part of the FíshBase 97 package which provides researchers with a tool to explore lhe functional meaning of absolute and relative brain size díversily, in comparison with phylogenetic position, life history mode, locomotion, habitat, and other behavioral parameters. Several results are provided as an example of the use of these data. Galeomorph sharks and batoid rays possess the largest brains among fishes. and elongate forms with anguilliform locomotion (e.g.. hagfishes. lampreys, lrue eels, carapids, zoarcids) possess the smallest relative brain sizes. Among teleost fishes, Osteoglossomorphs possess the largest relative brain sizes. Brain size correlations with oxygen consumption suggest that larger brains consume proportionately more oxygen, or that active fish with higher metabolic rates have larger brain