@article { author = {Momenpour, Saied Erfan and Bazgeer, S. and Moghbel, Masome and Mohammadi, Hosein and Hossaini, Saied Mosa and Abdollahi Kakroudi, Ataollah}, title = {Application of machine learning approach for Chickpea yield estimation based on Agroclimatological Indices (Case Study: Kermanshah region)}, journal = {Journal of Agricultural Meteorology}, volume = {10}, number = {2}, pages = {37-51}, year = {2023}, publisher = {Iranian Society of Irrigation and Water Engineering}, issn = {2345-3419}, eissn = {2588-6002}, doi = {10.22125/agmj.2022.330478.1131}, abstract = {This study aims to estimate the yield of spring chickpea using machine learning methods of linear regression models in Kermanshah region, west of Iran. The meteorological variables, agrometeorology and remotely-sensed based indices as predictor variables and yield data of Agricultural Jihad Organization of Kermanshah as a response variable were used for four growth stages during 1990-1991 to 2017-2018. Twenty four and three years data were used for training and model validation, respectively. The results revealed that among the linear models, Lasso model with a coefficient of determination of 67% and a standard error of 59.8 kg.ha-1 was chosen as a best model for crop yield estimation in the emergence to 50% of flowering stages. This model has relative deviations of 0.4, -0.3 and 3.5 for the years 1997-1998, 2005-2006 and 2010-2011, respectively.}, keywords = {Climate,Chickpeas Yield,Linear Models,Kermanshah}, title_fa = {کاربرد رهیافت یادگیری ماشین در تخمین عملکرد نخود بر اساس نمایه های اقلیمی-کشاورزی (مطالعه موردی: شهرستان کرمانشاه)}, abstract_fa = {هدف این پژوهش تخمین عملکرد نخود بهاره با استفاده از روش‌های یادگیری ماشین از نوع مدل‌های رگرسیونی خطّی در شهرستان کرمانشاه است. فراسنج‌های هواشناسی، نمایه‎های هواشناسی کشاورزی و سنجش از دور در بازه زمانی 1370-1369 تا 1397-1396 به عنوان متغیّرهای پیشگو و داده‌های عملکرد سازمان جهاد کشاورزی به‌ عنوان متغیّر پاسخ در چهار مرحله نمو استفاده گردید. 24 سال از داده‎ها برای آموزش و 3 سال برای اعتبار سنجی مدل‎ها به کار گرفته شد. نتایج بیانگر آن بود که از میان انواع مدل های خطّی، مدل لاسو با ضریب تعیین 67 درصد و خطای معیار 8/59 کیلوگرم در هکتار به عنوان مناسب‎ترین مدل برای تخمین عملکرد نخود در مرحله‌ی سبز شدن تا %50 گل‌دهی انتخاب شد. انحراف نسبی این مدل به میزان 4/0، 3/0- و 5/3 درصد به ترتیب برای سال های 1377-1376، 1385-1384 و 1390-1389، بدست آمد.}, keywords_fa = {اقلیم,عملکرد نخود,مدل‌های خطّی,کرمانشاه}, url = {https://www.agrimet.ir/article_158207.html}, eprint = {https://www.agrimet.ir/article_158207_3fa32f1e80a26739794d87b0f1e77bc7.pdf} }