New approach for predicting nitrogen and pigments in maize from hyperspectral data and machine learning models

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Autor(es): dc.contributorUniversidade Estadual Paulista (UNESP)-
Autor(es): dc.contributorUniversidade Federal de Mato Grosso do Sul (UFMS)-
Autor(es): dc.contributorState University of Mato Grosso (UNEMAT)-
Autor(es): dc.creatorSilva, Bianca Cavalcante da-
Autor(es): dc.creatorPrado, Renato de Mello-
Autor(es): dc.creatorBaio, Fábio Henrique Rojo-
Autor(es): dc.creatorCampos, Cid Naudi Silva-
Autor(es): dc.creatorTeodoro, Larissa Pereira Ribeiro-
Autor(es): dc.creatorTeodoro, Paulo Eduardo-
Autor(es): dc.creatorSantana, Dthenifer Cordeiro-
Autor(es): dc.creatorFernandes, Thiago Feliph Silva-
Autor(es): dc.creatorSilva Junior, Carlos Antonio da-
Autor(es): dc.creatorLoureiro, Elisangela de Souza-
Data de aceite: dc.date.accessioned2025-08-21T20:24:10Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2025-08-21T20:24:10Z-
Data de envio: dc.date.issued2025-04-29-
Data de envio: dc.date.issued2023-12-31-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://dx.doi.org/10.1016/j.rsase.2023.101110-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://hdl.handle.net/11449/298903-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/11449/298903-
Descrição: dc.descriptionFast diagnostics from hyperspectral data and machine learning (ML) models to predict nitrogen (N) and pigment content in maize crops is challenging to optimize nitrogen fertilization. This research assessed the efficiency of the five ML algorithms, the best phenological stage, and the sensitivity of the 90 spectra to estimate N and pigment content. Therefore, this field research proposes as a novelty to test which of the five ML algorithms accurately estimates nitrogen, chlorophyll, and carotenoid content in maize leaves at different phenological stages using hyperspectral band data. The treatments were arranged in a factorial scheme with four N doses (0, 54, 108, and 216 kg ha−1) combined with five leaf collection seasons at phenological stages V6 to V14. The ML models tested were artificial neural networks – ANN, decision tree adapted for prediction problems – M5P, REPTree decision tree, random forest - RF, polynomial support vector machine – PSVM, and ZeroR - ZR (control). Spectral bands 530–560 nm and 690–750 nm are effective wavelengths because the visible region with lower reflectance (530–560 nm) affects N uptake and chlorophyll and carotenoid content, while the red-edge and near-infrared region affects N and chlorophyll content. The random forest (RF) model performed better with higher correlation (r) and mean absolute error (MAE) between predicted and observed values for all variables, with the correlation coefficient (r) value being around 0.6 and the MAE below 0.5 for the prediction of chlorophyll a+b. For the prediction of flavonoids, the r was around 0.6 and the error was 0.07. Support vector machine (SVM) and RF efficiently predicted nitrogen content, in predicting of NF, the r values for both algorithms were above 0.35 and the error was below 2.75.-
Descrição: dc.descriptionUniversidade Federal de Mato Grosso do Sul-
Descrição: dc.descriptionGaussian-
Descrição: dc.descriptionFundação de Apoio ao Desenvolvimento do Ensino, Ciência e Tecnologia do Estado de Mato Grosso do Sul-
Descrição: dc.descriptionDepartment of Soils and Fertilizers Paulista State University “Júlio de Mesquita Filho” UNESP/FCAV-
Descrição: dc.descriptionFederal University of Mato Grosso Do Sul (UFMS), Chapadão Do Sul, MS-
Descrição: dc.descriptionDepartment of Agronomy State University of São Paulo (UNESP), Ilha Solteira, SP-
Descrição: dc.descriptionDepartment of Geography State University of Mato Grosso (UNEMAT), MT-
Descrição: dc.descriptionDepartment of Soils and Fertilizers Paulista State University “Júlio de Mesquita Filho” UNESP/FCAV-
Descrição: dc.descriptionDepartment of Agronomy State University of São Paulo (UNESP), Ilha Solteira, SP-
Descrição: dc.descriptionFundação de Apoio ao Desenvolvimento do Ensino, Ciência e Tecnologia do Estado de Mato Grosso do Sul: 07/2022-
Descrição: dc.descriptionFundação de Apoio ao Desenvolvimento do Ensino, Ciência e Tecnologia do Estado de Mato Grosso do Sul: 318/2022-
Descrição: dc.descriptionFundação de Apoio ao Desenvolvimento do Ensino, Ciência e Tecnologia do Estado de Mato Grosso do Sul: 88/2021-
Descrição: dc.descriptionFundação de Apoio ao Desenvolvimento do Ensino, Ciência e Tecnologia do Estado de Mato Grosso do Sul: 94/2023-
Idioma: dc.languageen-
Relação: dc.relationRemote Sensing Applications: Society and Environment-
???dc.source???: dc.sourceScopus-
Palavras-chave: dc.subjectLeaf N content-
Palavras-chave: dc.subjectNutritional diagnosis-
Palavras-chave: dc.subjectPrecision agriculture-
Palavras-chave: dc.subjectZea mays-
Título: dc.titleNew approach for predicting nitrogen and pigments in maize from hyperspectral data and machine learning models-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional - Unesp

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