Big data applications in crop yield prediction

Abstract

У публікації досліджується вплив баз даних на прогнозування врожайності, розглядається їх значення в сучасному сільському господарстві. Оскільки попит на продукти харчування зростає, інтеграція різноманітних джерел даних, таких як супутникові зображення, дані про погоду та показники стану ґрунту, стає життєво важливою для підвищення продуктивності. Були виділені передові методи аналітики, включаючи машинне навчання та статистичні моделі, які підвищують точність урожайності шляхом врахування факторів навколишнього середовища. Крім того, було розглянуто роль систем моніторингу в реальному часі з використанням датчиків Інтернету речей, що надає фермерам практичну інформацію. This publication explores the impact of big data on crop yield prediction, addressing its significance in modern agriculture. As food demand rises, the integration of diverse data sources, such as satellite imagery, weather data, and soil health metrics, becomes vital for improving productivity. There were highlighted advanced analytics techniques, including machine learning and statistical models, that enhance yield accuracy by considering environmental factors. Additionally, there was examined the role of real-time monitoring systems using IoT sensors, providing farmers with actionable insights.