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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
성제훈 (National Institute of Agricultural Engineering, RDA) 이동훈 (National Institute of Agricultural Engineering, RDA)
저널정보
한국농업기계학회 바이오시스템공학(구 한국농업기계학회지) 바이오시스템공학 제30권 제6호
발행연도
2005.1
수록면
360 - 365 (6page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2005

인공신경망 모형을 이용하여 토양 화학성으로 벼 수확량 예측
성제훈 ,  이동훈 바이오시스템공학(구 한국농업기계학회지) 2005.01 학술저널
인공신경망을 이용하여 토양 화학성으로 벼 수확량 예측
성제훈 ,  이동훈 한국농업기계학회 학술발표논문집 2005.01 학술대회자료

초록· 키워드

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Precision agriculture attempts to improve cropping efficiency by variable application of crop treatments such as fertilizers and pesticides, within field on a point-by-point basis. Therefore, a more complete understanding of the relationships between yield and soil properties is of critical importance in precision agriculture. In this study, the functional relationships between measured soil properties and rice yield were investigated. A supervised back-propagation neural network model was employed to relate soil chemical properties and rice yields on a point-by point basis, within individual site-years. As a results, a positive correlation was found between practical yields and predicted yields in 1999, 2000, 2001, and 2002 are 0.916, 0.879, 0.800 and 0.789, respectively. The results showed that significant overfitting for yields with only the soil chemical properties occurred so that more of environmental factors, such as climatological data, variety, cultivation method etc., would be required to predict the yield more accurately.
#Soil chemical properties #Yield prediction #Neural network

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