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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Universidade Estadual Paulista (UNESP) | - |
Autor(es): dc.creator | de Lima Silva, Yara Karine | - |
Autor(es): dc.creator | Furlani, Carlos Eduardo Angeli | - |
Autor(es): dc.creator | Canata, Tatiana Fernanda | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-21T22:51:46Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-21T22:51:46Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2025-04-29 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2024-03-01 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://dx.doi.org/10.3390/agriengineering6010022 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | https://hdl.handle.net/11449/301197 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/11449/301197 | - |
Descrição: dc.description | The adoption of artificial intelligence tools can improve production efficiency in the agroindustry. Our objective was to perform the predictive modeling of carrot yield and quality. The crop was grown in two commercial areas during the summer season in Brazil. The root samples were taken at 200 points with a 30 × 30 m sampling grid at 82 and 116 days after sowing in both areas. The total fresh biomass, aerial part, and root biometry were quantified for previous crop harvesting to measure yield. The quality of the roots was assessed by sub-sampling three carrots by the concentration of total soluble solids (°Brix) and firmness in the laboratory. Vegetation indices were extracted from satellite imagery. The most important variables for the predictive models were selected by principal component analysis and submitted to the Artificial Neural Network (ANN), Random Forest (RF), and Multiple Linear Regression (MLR) algorithms. SAVI and NDVI indices stood out as predictors of crop yield, and the results from the ANN (R2 = 0.68) were superior to the RF (R2 = 0.67) and MLR (R2 = 0.61) models. Carrot quality cannot be modeled by the predictive models in this study; however, it should be explored in future research, including other crop variables. | - |
Descrição: dc.description | Department of Engineering and Mathematical Sciences Faculty of Agrarian and Veterinary Sciences São Paulo State University (UNESP), São Paulo | - |
Descrição: dc.description | Department of Engineering and Mathematical Sciences Faculty of Agrarian and Veterinary Sciences São Paulo State University (UNESP), São Paulo | - |
Formato: dc.format | 361-374 | - |
Idioma: dc.language | en | - |
Relação: dc.relation | AgriEngineering | - |
???dc.source???: dc.source | Scopus | - |
Palavras-chave: dc.subject | artificial intelligence | - |
Palavras-chave: dc.subject | crop modeling | - |
Palavras-chave: dc.subject | precision agriculture | - |
Palavras-chave: dc.subject | vegetation index | - |
Título: dc.title | AI-Based Prediction of Carrot Yield and Quality on Tropical Agriculture | - |
Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - Unesp |
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