Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightSon olarak, zeytin verim tahmini modellerinde incelenen nitelikler ve kullanılan yöntemlere ilişkin değerlendirmelere yer verilmiştir.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Verim tahmini, tarımsal ürünlerin pazarlanmasında üreticiler ve diğer paydaşlar için önemli girdi sağlamaktadır. Zeytin verim tahmini çalışmalarında çeşitli yöntemler ile meteorolojik ve fenolojik ölçümlere dayalı verilerin incelendiği görülmektedir. Bu çalışmada, zeytin verim tahminleme çalışmalarına ilişkin bir derleme sunularak, bu kapsamda kullanılmış yaygın yöntemler ele alınmaktadır. İncelenen çalışmalar, polen endeksi ve zeytin verimi tahmini odaklı modeller biçiminde iki ana grupta toplanmıştır. Bununla birlikte, sunulan modellerde yaygın olarak kullanılan yöntemler ile incelenen nitelikler ele alınmış, İzmir’de başlayan zeytin verim tahmini projesi kapsamında elde edilen öncü veriler sunulmuştur. Son olarak, zeytin verim tahmini modellerinde incelenen nitelikler ve kullanılan yöntemlere ilişkin değerlendirmelere yer verilmiştir.
Abstract
Yield forecasting is a task that provides critical inputs for producers and other stakeholders in agricultural marketing. Various methods have been applied to forecast olive yield in prior studies that primarily analyze datasets involving meteorological and phenological measurements. Our study reviews the prior literature on olive yield forecasting and explores the prominent methods employed in this context. Accordingly, we categorize prior models into two broad groups: pollen index forecasting and olive yield forecasting models. Moreover, our study highlights the popular methods and attributes involved in previous research, and reports the initial findings of the ongoing olive-yield forecasting project held in İzmir, Turkey. Finally, a discussion is presented regarding the techniques utilized and the attributes analyzed in forecasting models.