Aplicarea teledetecției în estimarea recoltelor agricole: o revizuire bibliometrică

**Context:** Agricultura, ca sector fundamental al economiei globale, joacă un rol crucial în cadrul socio-economic al țărilor.

Obținerea de informații precise despre suprafața culturilor și producție este esențială pentru promovarea practicilor agricole mai eficiente.

Teledetecția a transformat agricultura modernă prin furnizarea de date precise, în timp real, despre condițiile culturilor.

Studiile bibliometrice utilizează metode cantitative pentru a analiza producția și distribuția informațiilor științifice conținute în diverse documente, ajutând la înțelegerea tendințelor de cunoaștere într-un domeniu specific.

Aceste studii ajută la identificarea evoluției teledetecției aplicate în agricultură.

**Obiectiv:** Analizarea cercetărilor privind estimarea/predicția randamentului în culturile agricole prin teledetecția prin satelit în științele agricole.

**Metodologie:** Documentele au fost extrase din baza de date Scopus® folosind ecuația „estimarea randamentului ȘI cultură ȘI imagine prin satelit SAU cartografiere”.

A fost efectuată o analiză exploratorie folosind Microsoft Excel® și o analiză bibliometrică utilizând software-ul VOSviewer®.

**Rezultate:** Un total de 818 documente din perioada 1975-2023 au fost analizate, grupate în șase clustere, cu termeni proeminenți precum învățare profundă, Sentinel 1 și 2, indicele suprafeței foliare, satelit și cartografiere digitală.

Țările de frunte în producția științifică sunt China și SUA.

Domeniile de cunoaștere care contribuie cel mai mult sunt Științele Pământului și Planetelor (24%), Științele Agricole și Biologice (18%) și Informatică (17%).

**Implicatii:** Acest studiu contribuie la explorarea sinergică a agriculturii, tehnicilor avansate de analiză a datelor și teledetecției pentru a îmbunătăți estimarea randamentului prin integrarea imaginilor de satelit și a datelor geografice pentru a îmbunătăți calibrarea și precizia spatio-temporală.

**Concluzii:** Patru componente cheie au fost identificate în estimarea randamentului prin imagini de satelit: 1) Instrumente de inteligență artificială, 2) Utilizarea benzilor NIR și SWIR, 3) Utilizarea și generarea indicelui NDVI, LAI și a indicilor de biomasa, și 4) Statistici aplicate științei datelor, coeficienti de corelație și analiza seriilor temporale..