南达科他州州立大学克里斯蒂·德尔法尼安 这张地图显示，在800米×800米(约160英亩)的土地上，大豆产量从每英亩70至30蒲式耳(右侧栏)不等
这一产量数据有助于研究人员分析两种杀菌剂治疗白霉菌的有效性数据
学分:南达科他州立大学 SDSU数学和统计系的助理教授侯赛因·莫拉迪正在帮助精准农业学院高效准确地评估影响产量的变量
这种合作有助于研究人员找到帮助农民提高生产率的方法
“远程和现场传感技术，如卫星图像和产量监测器，即使是在一个单一的领域也能产生大量的数据，”莫拉迪说，他专门研究与空间和时间相关的高维数据集
这些数据可用于评估影响作物产量的变量，如土壤化学、地形、杀菌剂、除草剂和肥料的应用
“通过估计变量的影响，我们可以帮助农民做出更明智的管理决策，”莫拉迪解释说
农学、园艺学和植物科学系主任大卫·赖特教授说:“我们与Dr
Moradi和其他统计学家的研究结果有助于更便捷地处理大量数据，并帮助我们训练个人解读数字农业的数据
" 这项研究得到了美国农学、园艺和植物科学部的支持
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农业部通过南达科他州农业实验站资助孵化法案
杀菌剂的有效性评价 莫拉迪和博士生保罗·梅开发了一种有效的方法来分析一项涉及两种杀菌剂的白色霉菌研究的数据
“我们的工作是确定每种杀菌剂的影响，以及这种影响是否具有统计学意义，”莫拉迪解释说
为了做到这一点，研究人员开发了一个模型，“在使用和不使用杀菌剂的地方使用指示变量
" 这张陆地卫星7号的图像显示了右边的条形反射率值，它来自八个光谱带中的一个，用于帮助预测特定地区的玉米产量
该字段的坐标在x轴和y轴上
学分:南达科他州立大学 常用的方法称为普通最小二乘法，需要的处理时间最少，但误差很大
然而，更准确的方法是最大似然估计法，它使用50，000个数据点，需要60到70gb的内存和两个小时的高性能计算时间
“农民没有获得这种类型的计算能力，”莫拉迪指出
“我们的方法只需要10到15分钟的计算时间，误差幅度几乎与最大似然法相同，”莫拉迪说
此外，该分析需要不到2gb的内存，因此该程序可以在工作站或笔记本电脑上运行
预测玉米产量 在另一个项目中，莫拉迪和硕士研究生沙鲁克·汗正在使用来自陆地卫星7号的卫星图像来预测特定农场的玉米产量
为了做到这一点，他们开发了一个深度学习模型，从陆地卫星数据中选择特征，并将它们与其他13个指数以及气候数据相结合来预测作物产量
“到目前为止，我们有足够的证据证明我们的模型优于其他一些传统方法，”莫拉迪解释说
他的长期目标是推出一个网站，让农民能够利用田间位置/坐标和过去五年的作物产量数据，快速、准确地预测他们的预期作物产量
然后，网站内置的统计编程包将提取关于天气、降水和温度的历史信息，并将其与卫星图像(如来自陆地卫星的图像)以及田地的土壤特征相结合
他说，产出将“提前几个月告诉农民，他们期望这么多产品出田”
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