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dc.contributor.author
Paccioretti, Pablo Ariel
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dc.contributor.author
Bruno, Cecilia Ines
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dc.contributor.author
Giannini Kurina, Franca
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dc.contributor.author
Córdoba, Mariano
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dc.contributor.author
Bullock, David
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dc.contributor.author
Balzarini, Monica Graciela
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dc.date.available
2023-01-09T20:11:03Z
dc.date.issued
2021-11
dc.identifier.citation
Paccioretti, Pablo Ariel; Bruno, Cecilia Ines; Giannini Kurina, Franca; Córdoba, Mariano; Bullock, David; et al.; Statistical models of yield in on-farm precision experimentation; American Society of Agronomy; Agronomy Journal; 113; 6; 11-2021; 4916-4929
dc.identifier.issn
0002-1962
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/184015
dc.description.abstract
On-farm precision experimentation (OFPE) is increasingly conducted using variable-rate technology and precision agriculture (PA) equipment to measure the effect of changes in input application rates on yields and profits at specific fields. Classical linear regression models and new Bayesian and machine learning regressions for spatial data can be used to investigate site-specific crop response from georeferenced data. The objective of this work was to compare statistical models that can be used by researchers analyzing OFPE data to estimate crop response and better describe its spatial within-field variability. Three statistical models estimating the responses to N rates, seed rates, and site-specific soil properties from eight OFPEs were compared: (a) linear regression (LR) for spatially correlated errors, (b) Bayesian regression (BR) with random site effects, and (c) random forest regression (RF) with kriged residuals. Models were adjusted to account for spatial variation in yield response, and with and without field characteristic covariates. Modeling spatial correlation and including plot covariates improved yield predictions. Differences among methods proved to be indistinguishable with respect to average explained variance, correlation between predicted and observed values, and mean square prediction errors (PEs). However, BR and RF outperformed LR in site-specific prediction accuracy, with BR predictions having lower predictive uncertainty than RF predictions. The hierarchical Bayesian model for spatial data is a useful tool to process OFPE data, allowing direct derivation of linear coefficients and prediction uncertainty measures related to site-specific yield responses.
dc.format
application/pdf
dc.language.iso
eng
dc.publisher
American Society of Agronomy
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dc.rights
info:eu-repo/semantics/restrictedAccess
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
dc.subject
PRECISION AGRICULTURE
dc.subject
LINEAR MIXED MODELS
dc.subject
SPATIAL BAYESIAN MODELS
dc.subject
RANDOM FOREST REGRESSION
dc.subject.classification
Otras Ciencias Agrícolas
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dc.subject.classification
Otras Ciencias Agrícolas
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dc.subject.classification
CIENCIAS AGRÍCOLAS
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dc.title
Statistical models of yield in on-farm precision experimentation
dc.type
info:eu-repo/semantics/article
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.date.updated
2022-09-21T15:06:01Z
dc.identifier.eissn
1435-0645
dc.journal.volume
113
dc.journal.number
6
dc.journal.pagination
4916-4929
dc.journal.pais
Estados Unidos
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dc.description.fil
Fil: Paccioretti, Pablo Ariel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro de Investigaciones Agropecuarias. Unidad de Fitopatología y Modelización Agrícola - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Unidad de Fitopatología y Modelización Agrícola; Argentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Departamento de Desarrollo Rural. Área de Estadística y Biometría; Argentina
dc.description.fil
Fil: Bruno, Cecilia Ines. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Departamento de Desarrollo Rural. Área de Estadística y Biometría; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro de Investigaciones Agropecuarias. Unidad de Fitopatología y Modelización Agrícola - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Unidad de Fitopatología y Modelización Agrícola; Argentina
dc.description.fil
Fil: Giannini Kurina, Franca. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Departamento de Desarrollo Rural. Área de Estadística y Biometría; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro de Investigaciones Agropecuarias. Unidad de Fitopatología y Modelización Agrícola - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Unidad de Fitopatología y Modelización Agrícola; Argentina
dc.description.fil
Fil: Córdoba, Mariano. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Departamento de Desarrollo Rural. Área de Estadística y Biometría; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro de Investigaciones Agropecuarias. Unidad de Fitopatología y Modelización Agrícola - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Unidad de Fitopatología y Modelización Agrícola; Argentina
dc.description.fil
Fil: Bullock, David. University of Illinois. Urbana - Champaign; Estados Unidos
dc.description.fil
Fil: Balzarini, Monica Graciela. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Departamento de Desarrollo Rural. Área de Estadística y Biometría; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro de Investigaciones Agropecuarias. Unidad de Fitopatología y Modelización Agrícola - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Unidad de Fitopatología y Modelización Agrícola; Argentina
dc.journal.title
Agronomy Journal
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dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/http://dx.doi.org/10.1002/agj2.20833
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://acsess.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/agj2.20833
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