Site-specific irrigation: Improvement of application map and a dynamic steering of modified centre pivot irrigation system

Einleitung: Ein Management Konzept für nachhaltige und effiziente Nutzunglandwirtschaftlicher Maßnahmen ist bekannt als teilflächenspezifische Landwirtschaft (PA – Precision Agriculture). Wird das teilflächenspezifische Konzept im Bewässerungsmanagement eingesetzt, wird es teilflächenspezifische Bewässerung genannt (PI – Precision Irrigation). Bei der teilflächenspezifische Bewässerung kann die Bewässerung zwischen den Bereichen eines Feldes auf Grund der Variabilität der Bodeneigenschaften oder dem Anbau von verschiedenen Pflanzen auf dem selben Feld variieren. Die räumliche Veränderung der nutzbaren Feldkapazität als Primärfaktor bedingt die räumliche Veränderung der Bewässerungshöhe und der Bewässerungsfrequenz. Die Bewässerungssysteme verteilen das Wasser bis heute gleichmäßig, so dass die Flächen teilweise überbewässert oder unterbewässert sind. Bezogen auf dieses Problem ist die teilflächenspezifische Beregnung geeignet, das Wasser an der richtigen Stelle zum richtigen Zeitpunkt unter Benutzung des richtigen Bewässerungssystems auszubringen. Folglich sind die Schlüsselziele dieser Arbeit: a) die Abgrenzung von Beregnungsmanagementzonen (IMZs – Irrigation Management Zones) unter Nutzung von sensorbasierten Messungen der elektrischen Leitfähigkeit (ECa – depth-weighted apparent soil electrical conductivity) des Bodens mit EM38 und VERIS 3100, b) die Entwicklung und Evaluierung einer teilflächenspezifischen mobilen Tropfbewässerung und c) Auswertung von drahtlosen  Bodenfeuchtesensoren (EnviroSCAN) und der klimatischen Wasserbilanz (AMBAVModell) zur Bestimmung der Bodenfeuchte bzw. der Bewässerungshöhe.Material und Methoden: EC25-Daten (ECa bei 25° C) wurden unter Verwendung von EM38 und VERIS 3100 Geräten bei Feldkapazität auf einem 16,6 ha großen Feldstück der FAL, Braunschweig, Deutschland, gemessen. Die ECa Daten wurden im Sekundenintervall mit zwei bis drei Metern Messabstand und in Reihenabständen von etwa vier bis sechs Metern gemessen. Zur Erstellung der EC25- und Bodenfeuchte Karten wurde die Software ArcView genutzt, nachdem die Messdaten mit Hilfe des sphärischen Kriging-Verfahren interpoliert wurden. 29 Kalibrierungspunkten wurden mit Hilfe von DGPS lokalisiert, um die beste sensorbasierte Methode zur Abgrenzung der Beregnungsmanagementzonen zu bestimmen. Bodenproben wurden in 0 - 60 cm Tiefe entnommen. Der zweite Bogen der Kreisberegnungsmaschinen wurde für die teilflächenspezifische mobile Tropfbewässerung umgerüstet. Eine kontrollierte Wassermenge konnte, durch Installierung einer Pulstechnik mit Magnetventilen (SV – Solenoid Valve), einem Computer gesteuerten Programm (PLC – Programable Logic Control) und Auswechseln der Düsen durch Siplast Tropfrohre ausgebracht werden. Ein Teil des Feldversuches wurde durch EnviroSCAN Bodenfeuchtesensoren gesteuert und der andere Teil wurde durch das AMBAV-Modell gesteuert, um die Beregnungshöhe zu bestimmen. Die hydraulische Genauigkeit der Siplast Tropfrohre wurde im Labor bei unterschiedlichen Wasserdrücken von 50, 100, 150 und 200 kPa untersucht.Ergebnisse und Diskussion: Die Untersuchung zeigt, dass EC25-Daten von verschiedenen gewerblichen Sensoren auf Grund der unterschiedlichen Gewichtung der Tiefe quantitativ unterschiedlich sind. Das höchste Bestimmtheitsmaß wurde zwischen EM38_h und EM38_v (R2 = 0,55) gefunden. In dieser Arbeit wurde ein gutes Bestimmtheitsmaß zwischen nFK und den VERIS 3100 Werten gefunden. Eine Kalibrierungsgleichung zur Abschätzung der nFK von VERIS 3100-sh zeigte eine hohe Ähnlichkeit zu den nFK Daten auf und hatte das höchste Bestimmtheitsmaß (R2 = 0,77). Die Bestimmtheitsmaße zu EM38-v- und EM38-h-Daten waren niedrig und anscheinend nicht ausreichend, um die räumliche Variabilität der nFK reflektieren zu können. Ein Grund kann die größere Messtiefe von EM38 sein. Sechs Beregnungsmanagementzonen (IMZ1: 99 bis 105, IMZ2: 105 bis 116, IMZ3: 116 bis 127, IMZ4: 127 bis 138, IMZ5: 138 bis 149 und IMZ6: 149 bis 152 mm/60 cm) wurden als optimale Anzahl an Beregnungsmanagementzonen auf dem Versuchsfeld, basierend auf den fuzzy-k-Mittelwerten (Boydell and McBratney, 1999) der zufälligen Einteilung, erkannt. Es wurde gefolgert, dass unter konventioneller Beregnung IMZ1 und IMZ2 überbewässert und IMZ4, IMZ5 und IMZ6 unterbewässert wurden. Das entwickelte Konzept der Pulsbewässerung hat sich als eine zuverlässige Technik bewährt. Die Wasserapplikationsmenge war direkt proportional zur Öffnungsdauer des Ventils, und das System war in der Lage, die Wassermenge entsprechend des Bewässerungspulses zu variieren. Weiterhin war es in der Lage, 15 Reihen mit jeweils 15 Düsen zu steuern. Es gab keine offenkundigen Probleme mit dem gepulsten Wasserabgabesystem in den durchgeführten Feldversuchen. Die Kreisberegnungsmaschinengeschwindigkeit und Pulstechnik zur Bereitstellung verschiedener Wassermengen hatten einen geringen nachteiligen Einfluss auf die Gleichmäßigkeit der Beregnungshöhe. Die Gleichmäßigkeitskoeffizienten wurden durch sinkende Pulszeiten und steigende Kreisberegnungsmaschinengeschwindigkeiten gesenkt. Die Kontrolleinheit war wie erwartet in der Lage die Bodenfeuchtedaten mittels Fernmesstechnik von dem EnviroSCAN Sensor zum zentralen Modem zu senden. Obwohl der EnviroSCANBodenfeuchtigkeitssensor empfindlich und kompliziert zu benutzen und zu kalibrieren ist, wurden die Bodenfeuchtigkeitsdaten fast störungsfrei von der Kontrolleinheit empfangen, gespeichert und zum Mobiltelefon gesendet. Für die Übertragung auf den PC wurde die Software „Kurznachricht Pro 2.2“ genutzt. Anschließend wurde die differenzierte Bewässerungshöhe kalkuliert. Die Ergebnisse zeigen, dass die EnviroSCAN-Sensoren in der Lage sind, den Verlauf der Bodenfeuchte während der Wachstumsperiode erfolgreich zu verfolgen. Weniger gut arbeitet der Sensor, um die Feuchtigkeitsverhältnisse auf sandigen Böden (unter 40 cm Tiefe), trotz bodenspezifischer Kalibrierung zu bestimmen. Während dessen hat sich das AMBAV-Modell als eine Alternative zum kostenintensiven EnviroSCAN erwiesen, das in der Lage ist, die Bodenfeuchtigkeit in der Wurzelzone der Graspflanzen als eine preiswerte und verlässliche Methode zu simulieren. Das Tropfbewässerungssystem sollte auf verlässlichen Testergebnissen und nicht auf Herstellerangaben beruhen. Die Laborexperimente zeigten, dass der Einfluß des Betriebsdrucks auf den Durchfluss am Siplast Tropfer hoch signifikant war und der Tropferdurchfluß stark vom Betriebsdruck abhing. Die CV-Werte wurden auf dem ISO-Standard basierend als gut eingestuft. Aus den Laborexperimenten wurde herausgefunden, dass der in-line Siplast Tropfer eine hohe Ausbringungsgleichmäßigkeit und einen geringen Variationskoeffizienten aufweist. Das Rohrmaterial des Siplast Tropfer ist hart und unflexibel. Es sollte nach weiteren Produkten gesucht werden, die flexibler sind und somit die Kulturen schonen. Die ökonomische Analyse dieser Arbeit zeigt, dass der Kapitalbedarf pro Hektar unter teilflächenspezifische mobile Tropfbewässerung um etwa 338 € und 250 € höher liegt als bei entsprechender Tropfbewässerung in Deutschland und im Iran. Die jährlichen Fixkosten sind geringer, als bei der Tropfbewässerung (111 und 128 [€/(ha x Jahr)] in Deutschland oder im Iran). Obwohl die teilflächenspezifische mobile Tropfbewässerung teurer ist als die Beregnung mit Kreisberegnungsmaschinen, verursacht sie weniger Wasser- und Energiekosten als die Kreisberegnungsmaschinen und hat das Potenzial den Ertrag qualitativ und quantitativ, sowie den landwirtschaftlichen Gewinn zu steigern. Die Ergebnisse zeigen, als wichtige Folge des Verfahrens, dass die teilflächenspezifische mobile Tropfbewässerung nicht notwendiger Weise eine wassersparende Technologie ist, aber es kann den Wasserbedarf optimieren. Der Energiebedarf kann um 70 % und der Wasserbedarf kann um 25 % durch die teilflächenspezifische mobile Tropfbewässerung gegenüber der Kreisberegnungsmaschine gesenkt werden. Die Modellbetrachtungen zeigten, dass durch die teilflächenspezifische mobile Tropfbewässerung im Vergleich mit der konventionellen Kreisberegnungsmaschine bei Salat, Zuckerrübe,  Kartoffel und Erdbeere etwa 575, 378, 462 und 588 kWh Energie pro Hektar gespart werden können.Schlussfolgerung: Die sensorbasierte Messung der elektrischen Leitfähigkeit bei Feldkapazität von nicht salzigen Böden ist eine preiswerte, schnelle und das Bodengefüge nicht zerstörende Alternative, um die Beregnungsmanagementzone räumlich abzugrenzen und ist den Methoden der Bodenprobenahme und Luftbildauswertung vorzuziehen. Feldstudien mit größeren Bewässerungssystemen und Felder mit verschiedenen Bodentypen, Topographie oder Pflanzenbeständen sind weiterhin zu untersuchen, um die Genauigkeit des Bewässerungskonzeptes zu validieren. Vor dem Hintergrund, dass teilflächenspezifische Bewässerung in den Anfängen steckt und eine weitere Verbreitung dieser Technologie zu erwarten ist, könnten die zusätzlichen Kosten für industrielle Ausrüstungsteile gesenkt werden. Beträchtliche Forschung und Entwicklung ist noch nötig, um die möglichen Vorteile der teilflächenspezifischen Beregnung und der Flüssigdüngung besser zu realisieren, um ein positives ökonomisches Ergebnis für den Erzeuger zu sichern.Introduction: A management concept for sustainable utilization and the efficient use of agricultural inputs is known as “Precision Agriculture” (PA). The PA concept, when applied to irrigation management is known as Precision Irrigation (PI). In PI, the need for irrigation may differ between zones of a particular field due to the spatial variation of soil properties or the cropping of different plants on the same field. Spatial variation of total available water content (TAWC) as a primary factor causes spatial variation of irrigation depth and frequency within fields. While moving irrigation systems apply water at constant rates, some areas of the field may receive too much water and others not enough. In this regard, precision irrigation (PI) is capable of applying water in the right place in the right amount at the right time using the right irrigation system. Therefore the key objectives of the present study were a) Delineation of irrigation management zones (IMZs) using sensor-based soil electrical conductivity (ECa) measurement with the aid of EM38 and VERIS 3100, b) Developing and evaluating a precision mobile drip irrigation (PMDI) and c) Evaluating wireless EnviroSCAN sensors and AMBAV-models to measure the soil moisture content.Materials and methods: EC25 data (ECa in 25° C) were collected using EM38 and VERIS 3100 at field capacity on a 16.6 ha non-saline field in the FAL, Braunschweig, Germany. ECa data were obtained in 1-s intervals corresponding to a 2 to 3 m data spacing on transects spaced approximately 4 to 6 m apart. An ArcView (ESRI) software program was used to create the EC25 and TAWC maps after the readings were interpolated using a spherical kriging model. 29 calibration points taken at a depth of 0 - 60 cm depth were located using DGPS based on the ECa spatial variability pattern and with the objective of covering the whole range of ECa values present to determine the best sensor-based method to monitor TAWC. The second span of the centre pivot irrigation machine (CP) was modified to PMDI and controlled for variable-rate water application with a pulsing technique by installing solenoid valves (SV), programmable logic control (PLC) and using a Siplast drop tube instead of sprinklers. One quarter of the study field was controlled by the EnviroSCAN soil moisture sensor and another quarter was controlled by the AMBAV-model to determine irrigation depth. In addition, the hydraulic performance of the Siplast drop tube was evaluated in the laboratory by collecting discharge rates at different pressure of 50, 100, 150 and 200 kPa.Results and discussion: This study showed that, while qualitatively similar, EC25 data obtained with different commercial sensors were quantitatively different because of different depth-weighted response functions. The highest coefficients of determination (R2) were generally found between EM38_h and EM38_v (R2 = 0.55). In this study, a better value of R2 between TAWC and the VERIS 3100 readings was found. The R2 value from VERIS 3100-sh data for TAWC estimation was maximally (0.77) and matched the TAWC data quite well, whereas R2 values to EM38-h and EM38-v data were low and apparently could not adequately reflect the spatial variability of the TAWC due to the higher influence of the EM38 on deeper layers. Six IMZs (IMZ1: 99 to 105, IMZ2: 105 to 116, IMZ3: 116 to 127, IMZ4: 127 to 138, IMZ5: 138 to 149 and IMZ6: 149 to 152 mm/60 cm) were identified based on fuzzy-k-means unsupervised classification as an optimum number of IMZs within the study field. It was concluded that under conventional uniform irrigation, IMZ1 and IMZ2 were over-irrigated, whereas IMZ4, IMZ5 and IMZ6 were under-irrigated. The developed concept of pulse irrigation was a feasible and a viable technique. Water application was directly proportional to the fraction of time the valve was opened as the system was capable of controlling fifteen banks of fifteen nozzles. There were no apparent problems with the pulsing water delivery system where the field tests were conducted. CP speed and the pulsing technique used to deliver variable amounts of irrigation had little adverse effect on system uniformity and the nozzle flow rate. Uniformity coefficients were reduced by decreasing the pulsing level and increasing CP speed. The control unit was able to monitor wireless soil moisture sensors via radio telemetry and communication from the EnviroSCAN sensors to the central ISM modem, which worked as expected. Although the EnviroSCAN soil moisture sensor was found to be delicate and intricate to use and calibrate, soil moisture data were easily sent from the control unit and received by the mobile phone and then transferred to an Excel table on a computer using easy and suitable “Kurznachricht Pro 2.2” software to calculate irrigation depth. The results suggest that EnviroSCAN sensors are able to follow the general trends successfully as soil water content measured by sampling changed during the growing season, but are not a reliable sensor to repeat moisture conditions on sandy soils (at greater depths than 40 cm ) despite its soil-specific calibration. Meanwhile, an AMBAV model as a cheap and reliable alternative instead of the expensive EnviroSCAN sensor was capable of determining and simulating soil moisture in the root zone of grass crops. Drip irrigation design should be based on reliable data sets, but not on data supplied by the manufacturer. The laboratory experiments showed that the effect of operating pressure on the discharge of Siplast emitters was highly significant and the emitter discharge was strongly influenced by the operating pressure, while some deviation from the design flow rate claimed by the manufacturer occurred. CV values were classified as good, on the basis of the ISO standard. Based on the laboratory experiments, it was found that the in-line Siplast emitter has high emission uniformity and a low coefficient of variation. In spite of high emission uniformity and a low coefficient of variation of the Siplast drop tube, it must consist of hard and inflexible material. To have a shorter drip tube installed on CP, using an in-line drop tube lateral with higher emitter discharge at low operation pressure and less emitter distance is proposed. The economic analysis of this study showed that although capital requirement per hectare under PMDI is about € 338 and € 250 more than for drip irrigation in Germany and Iran, respectively, it causes perceptibly less annual fixed cost than drip irrigation (111 and 128 [€/(ha x year)] cheaper than drip irrigation in Germany and Iran, respectively). Although PMDI causes more annual fixed expenses than CP irrigation, it has less total irrigation cost per hectare and year than CP and drip irrigation and has the potential benefit to increase yield quantity, quality and farming benefit. The results showed as an important policy implication that PMDI is not necessarily a water saving technology and it does not necessarily involve a reduction in total water use, but that it can optimize water consumption. Given a reduction of energy and water consumption of 70 % and 25 %, respectively, achieved by the PMDI as compared with the CP, results showed that about 575, 378, 462 and 588 kWh energy per hectare can be saved by PMDI in comparison with the conventional CP irrigation of lettuce, sugar beet, potato and strawberry.Conclusion: Sensor-based ECa measurement at F.C. in non-saline soil can be used as a cheap, rapid and non-destructive alternative to delineate IMZ instead of using soil sampling and aerial photography methods. Field studies using larger irrigation systems and fields with different soil types, topographic or crop characteristics are recommended to validate the precision irrigation concept and to realize and ensure a positive net economic return to the producer. With due attention to the success of PI in the early stages and developments in industrial technology in the coming years, the extra costs of industrial accessories could be minimised

Site-specific irrigation : improvement of application map and a dynamic steering of modified centre pivot irrigation system

The need for irrigation may differ between zones of a particular field due to the spatial variation of soil properties or the cropping of different plants on the same field. While moving irrigation systems apply water at constant rates, some areas of the field may receive too much water and others not enough. Therefore the key objectives of the present study were a) Delineation of irrigation management zones (IMZs) using sensor-based soil electrical conductivity (ECa) measurement with the aid of EM38 and VERIS 3100, b) Developing and evaluating a precision mobile drip irrigation (PMDI) and c) Evaluating wireless EnviroSCAN sensors and AMBAV-models to measure the soil moisture content. Soil electrical conductivity in 25 °C were collected using EM38 and VERIS 3100 at field capacity on a 16.6 ha non-saline field in the Federal Agricultural Research Centre, Braunschweig, Germany. 29 calibration points taken at a depth of 60 cm depth were located using differential GPS based on the soil electrical conductivity spatial variability pattern to determine the best sensor-based method to monitor total available water content. The second span of the centre pivot irrigation machine was modified to precision mobile drip irrigation and controlled for variable-rate water application. A better value of R2 between total available water content and the VERIS 3100 readings was found. The R2 value from VERIS 3100-sh data for TAWC estimation was maximally (0.77) and matched the TAWC data quite well, whereas R2 values to EM38-h and EM38-v data were low. Six irrigation management zones were identified based on fuzzy k-means unsupervised classification as an optimum number of irrigation management zones. It was concluded that under conventional uniform irrigation, irrigation management zones 1 and 2 were over-irrigated, whereas irrigation management zones 4, 5 and 6 were under-irrigated. The developed concept of pulse irrigation was a feasible and a viable technique. Water application was directly proportional to the fraction of time the valve was opened. AMBAV model as a cheap and reliable alternative instead of the expensive and imprecise EnviroSCAN sensor was capable of simulating soil moisture in the root zone of grass crops. Precision mobile drip irrigation was able to save about 70 % of energy and about 25 % of water in comparison with centre pivot irrigation system. Although PMDI causes more annual fixed expenses than CP irrigation, it has less total irrigation cost per hectare and year than centre pivot and drip irrigation.Die Bewässerung zwischen den Bereichen eines Feldes kann auf Grund der Variabilität der Bodeneigenschaften oder dem Anbau von verschiedenen Pflanzen auf demselben Feld variieren. Die Bewässerungssysteme verteilen das Wasser bis heute gleichmäßig, so dass die Flächen teilweise überbewässert oder unterbewässert sind. Folglich sind die Schlüsselziele dieser Arbeit: a) die Abgrenzung von Beregnungsmanagementzonen unter Nutzung von sensorbasierten Messungen der elektrischen Leitfähigkeit (ECa) des Bodens mit EM38 und VERIS 3100, b) die Entwicklung und Evaluierung einer teilflächenspezifischen mobilen Tropfbewässerung und c) Auswertung des drahtlosen EnviroSCAN Sensors und des AMBAV-Modells, zur Bestimmung der Bodenfeuchte. Elektrischen Leitfähigkeit bei 25 °C wurden unter Verwendung von EM38 und VERIS 3100 Geräten bei Feldkapazität auf einem 16.6 ha großen Feldstück der Bundesforschungsanstalt für Landwirtschaft, Braunschweig, Deutschland, gemessen. 29 Kalibrierungspunkten wurden mit Hilfe von differentielle GPS lokalisiert, um die beste sensorbasierte Methode zur Abgrenzung der Beregnungsmanagementzonen zu bestimmen. Bodenproben wurden in 0-60 cm Tiefe entnommen. Der 2. Bogen der Kreisberegnungsanlage wurde für die teilflächenspezifischen mobilen Tropfbewässerung und einer kontrollierten Wassermenge umgerüstet. Ein gutes Bestimmtheitsmaß wurde zwischen nutzbare Feldkapazität und den VERIS 3100 Werten gefunden. Eine Kalibrierungsgleichung zur Abschätzung der nutzbare Feldkapazität VERIS 3100-sh zeigte eine hohe Ähnlichkeit zu den nutzbare Feldkapazität Daten auf und hatte das höchste Bestimmtheitsmaß (R2 = 0.77). Die Bestimmtheitsmaße zu EM38-v und EM38-h Daten waren niedrig. Sechs Beregnungsmanagementzonen wurden als optimale Anzahl an Beregnungsmanagementzonen auf dem Versuchsfeld, basierend auf den fuzzy k-Mittelwerten der zufälligen Einteilung, erkannt. Es wurde gefolgert, dass unter konventioneller Beregnung Beregnungsmanagementzonen 1 und 2 überbewässert und Beregnungsmanagementzonen 4, 5, und 6 unterbewässert wurden. Das entwickelte Konzept der Pulsbewässerung hat sich als eine zuverlässige Technik bewährt. Die Wasserapplikationsmenge war direkt proportional zur Öffnungsdauer des Ventils. Das AMBAV-Modell hat sich als eine Alternative zum kostenintensiven EnviroSCAN erwiesen, das in der Lage ist, die Bodenfeuchtigkeit in der Wurzelzone der Graspflanzen als eine preiswerte und verlässliche Methode zu simulieren. Der Energybedarf kann um 70 % und der Wasserbedarf kann um 25 % gegenüber Kreisberegnungsanlage gesenkt werden. Obwohl teilflächenspezifischen mobilen Tropfbewässerung teurer ist als Kreisberegnungsanlage Bewässerung, verursacht sie weniger Wasser- und Energiekosten als die Kreisberegnungsanlage

Assessment of Summe Savory (satureja hortensis L.) Biomass by Easily-Attainable Soil Parameters and Artificial Network

Introduction: One of the most important requirements in planning production and processing of medicinal plants in order to obtain high yield and high-quality is the initial assessment of the physical and chemical properties of soil, which reduces the production cost by avoiding the use of unnecessary soil analysis. Summer savory (Satureja hortensis L.) is one the most widely used medicinal plants that quality index of plant is related to the quantity and the constituent of its essential oil content. Understanding the relations between the quantity and quality of medicinal plants with the very physical and chemical properties of soil is very complex and the estimation of parameters changes of medicinal plants affect by soil quality characteristics is more difficult. Today, with the arrival of multivariable regression models and artificial lattice models in the research, many complex relationships found in nature is understandable. Hence the need for estimation the biomass yield of savory using fast, cheap and with acceptable accuracy is feeling. Materials and Methods: The present study was performed at the Agricultural Research Station Neyshabur as pot experiment based on a completely randomized design with three replications. Around 53 soil samples were collected from different parts of Neyshabur city, and soil texture, organic matter, pH, salinity, phosphorus, potassium, nitrogen and carbon content were selected as the easily available parameters. Before planting the parameters were measured in laboratory. Approximately 90 days after planting seeds in pots containing soil samples, the sampling of plants was done based on the treatments. For drying, samples were placed for 24 hours in an oven at 40 °C. Finally, the relationship between the biomass yield and easily available soil parameters was determined using artificial neural network by Matlab7.9 software. Results and Discussion: The results showed that soil variability, is a key element in the management of valuable information on soil properties within a field and valuable information on soil properties within a field nature puts at our disposal. In yield modeling with 10 parameters for 53 soil samples, the best makeup hidden layer with Levenberg-Marquardt algorithm training as a hidden layer, 58 neurons, logsig threshold function for hidden layer and Tansig for the output layer were selected. High values of R2 and low levels of RMSE mentioned the proximity of the forecast data with measurement data and high accuracy of the model in summer savory biomass yield estimation. To obtain the most sensitive parameters, the sensitivity analysis was calculated using no-sensitive coefficient. So that, if the coefficient of a sensitive parameter is more than 1.0, the mentioned parameter, is one of the critical parameters of model. Accordingly, the parameters of organic carbon, nitrogen, phosphorus, organic matter, potassium, pH, salinity, clay, silt and sand respectively were selected as the most sensitive parameters. The addition of input parameters increases the value of R2 and reduces the RMSE during training, validation and test stages. This represents an increasing in the accuracy of model in estimation of biomass yield via increasing the input parameters. Models 1(soil texture) and 2(carbon) are not enough strong for biomass yield estimation. With increasing the experiment from 1 to 2, the potency of the neural network model 3(soil texture + carbon) significantly increased. Thus with an overview, the model No. 3 suggested as an improved model because with the minimum number of imputes produced equal output comparing the models with more inputs. Conclusions: Based on the obtained results, it seems that with the improvement of artificial neural network models and determining appropriate parameters, results to understanding the soil factors involved in the formation of savory plant biomass and better planning. Till leads to a cheaper and better product. Also, results showed that the artificial neural network has high accuracy in estimating the biomass plant Summer Savory. So that, the 80% of yield variability of the study area, presents by using the data of 10 readily available properties of the soil. Yield biomass of savory, largely depends on the soil texture, organic matter, carbon and the minerals of the soil. Since, this study is the first work to estimate the biomass of medicinal plants using artificial neural network, therefore recommended to use this method to estimate the yield and essential oil of other medicinal plants