APLICAREA TELEDETECȚIEI ÎN ESTIMAREA RECOLTELOR AGRICOLE: O REVIZIE BIBLIOMETRICĂ

Background: Agricultura, ca sector fundamental al economiei globale, joacă un rol esențial în structura socio-economică a țărilor.

Obținerea de informații precise despre suprafața de cultivare și producția agricolă este esențială pentru promovarea unor practici agricole mai eficiente.

Teledetecția a transformat agricultura modernă prin furnizarea de date precise și 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 anumit domeniu.

Aceste studii contribuie la identificarea evoluției teledetecției aplicate în agricultură.

Obiectiv: Analiza cercetărilor privind estimarea/predictia randamentului în culturile agricole prin teledetecție prin satelit în științele agricole.

Metodologie: Documentele au fost extrase din baza de date Scopus® folosind ecuația „estimarea randamentului ȘI cultură ȘI imagine satelitară SAU mapare.” A fost realizată o analiză exploratorie folosind Microsoft Excel®, iar o analiză bibliometrică a fost efectuată cu ajutorul software-ului VOSviewer®.

Rezultate: Un număr 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 frunzelor, satelit și cartografiere digitală.

Țările de frunte în producția științifică sunt China și SUA.

Domeniile principale care contribuie la cunoaștere sunt Științele Pământului și Planetare (24%), Științele Agricole și Biologice (18%) și Informatica (17%).

Implicații: Acest studiu contribuie la explorarea sinergică a agriculturii, tehnicilor avansate de analiză a datelor și teledetecției pentru a îmbunătăți estimarea randamentului prin integrarea imaginilor satelitare și a datelor geografice pentru a spori calibrarea și acuratețea spatiotemporală.

Concluzii: Au fost identificate patru componente cheie în estimarea randamentului prin imagini satelitare: 1) Instrumente de inteligență artificială, 2) Utilizarea benzilor NIR și SWIR, 3) Utilizarea și generarea indicelui NDVI, LAI și biomasei, și 4) Statistici aplicate științei datelor, coeficienți de corelație și analiza seriilor temporale..