Abstract
Аннотация: Тадқиқотнинг асосий мақсади — поя баландлиги, барглар сони ва саватчанинг диаметри каби морфологик кўрсаткичлар асосида ҳосилдорликни самарали башорат қилиш имкониятини аниқлашдан иборат. Натижалар кўрсатдики, саватча диаметри ҳосилдорликка энг кучли таъсир кўрсатади, моделлар юқори аниқлик (R² > 0,8) ва паст хатолик (MSE < 0,2) билан тавсифланди. Олинган натижалар такрорий экинларни самарали бошқариш ва иқлим ўзгариши шароитида қишлоқ хўжалиги самарадорлигини ошириш учун илмий асос бўлиб хизмат қилади.
References
1. Lukov M. Kungaboqarning Mash’al F1 duragayini agrotexnologiyasi. // O‘zbekiston qishloq xo‘jaligi jurnali. -2019. №2-son, B. 36
2. Mamataliyev A.B. Moyli ekinlarni sug‘orish tartiblari. // «Sug‘orma dehqonchilikda suv va yer resurslaridan oqilona foydalanishning ekologik muammolari» mavzusidagi Respublika ilmiy-amaliy anjumani (24-25 noyabr). Toshkent. 2017. B. 82-84
3. Халмуратова Б.У. Сув танқислиги шароитида асосий экинларнинг мақбул суғориш тартибини ишлаб чиқиш (Қорақалпоғистон Республикаси мисолида) Қ/х. фан. бўйича фалсафа доктори (ПҳД). дис. автореф. Тошкент. 2021. -Б. 13-20.
4. Khilola Amankulova, Nizom Farmonov, Uzbekkhon Mukhtorov & László Mucsi (2023) Sunflower crop yield prediction by advanced statistical modeling using satellitederived vegetation indices and crop phenology, Geocarto International, 38:1, 2197509, DOI: 10.1080/10106049.2023.2197509. https://doi.org/10.1080/10106049.2023.2197509
5. Милюткин В.А., Цирулев А.П., Толпекин С.А. Исследования новых видов азотосеросодержащих жидких удобрений и способов внесения при возделывани подсолнечника// Актуалные проблемы рационалного исползования земелных ресурсов: сб. ст. по матер. III Всерос. (национал.) науч.-практич. конф. / под общ. ред. С.Ф. Сухановой. Курган, 2019. С. 116-122.
6. Amankulova Khilola, Farmonov Nizom, Akramova Parvina, Tursunov, Ikrom, Mucsi Laszlo. (2023). Comparison of PlanetScope, Sentinel-2, and landsat 8 data in soybean yield estimation within-field variability with random forest regression. Heliyon. 9. e17432. 10.1016/j.heliyon. 2023.e17432.
7. Загорулко А.В. Научное обоснование оптимизаци технологий возделывания и повышения продуктивности озимой пшеницы, кукурузы и подсолнечника на выщелоченном черноземе Западного Предкавказя: автореф. дис. д.-ра с.-ч. наук/ Куб.ГАУ. - Краснодар, 2005. - 58 с.
8. Zsombik Laszlo. Effect of weather parameters on the date of emergence and the elapsed time to blooming of sunflower// Cereal Res. Commun -2005. -№1. т.33. -P. 337-340.
9. Bazmi, R. R., & Panichayupakaranant, P. (2023). The Role of Roots, Stems, and Leaves in Plant Function: Structural and Physiological Perspectives for Optimized Plant Growth. Australian Herbal Insight, 6(1), 1-5. https://doi.org/10.25163/ahi.619956
10. Tariq, M., Ahmad, S., Fahad, S., Abbas, G., Hussain, S., Fatima, Z., Nasim, W., Mubeen, M., Rehman, M. H. ur, Khan, M. A., Adnan, M., Wilkerson, C. J., & Hoogenboom, G. (2018). The impact of climate warming and crop management on phenology of sunflower-based cropping systems in Punjab, Pakistan. Agricultural and Forest Meteorology, 256-257, 270-282. https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2018.03.015.
11. Gupta, S. K. (2023). Plant growth and development: Physiological and genetic perspectives. Springer. https://doi.org/
12. Monteith, J. L. (1977). Climate and the efficiency of crop production in Britain. Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences, 281(980), 277-294. doi:10.1098/rstb.1977.0140
13. Allen, R. G., Pereira, L. S., Raes, D., & Smith, M. (1998). Crop evapotranspiration-Guidelines for computing crop water requirements (FAO Irrigation and Drainage Paper No. 56). Rome: FAO. Retrieved from http://www.fao.org/3/x0490e/x0490e00.htm
14. Richards, L.A. (1931) Capillary Conduction of Liquids through Porous Mediums. Journal of Applied Physics, 1, 318-333. http://dx.doi.org/10.1063/1.1745010
15. Hatfield, J. L., & Prueger, J. H. (2015). Temperature extremes: Effect on plant growth and development. Weather and Climate Extremes, 10(Part A), 4-10. https://doi.org/10.1016/j.wace.2015.08.001
16. Narin, O. G., Sekertekin, A., Saygin, A., Balik Sanli, F., & Gullu, M. (2021). Yield estimation of sunflower plant with CNN and ANN using Sentinel-2. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, XLVI-4/W5-2021, 385-389. https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLVI-4-W5-2021-385-2021
17. Gökler, S. (2024). Predicting sunflower yield using machine learning methods with hyperparameter tuning. Selcuk Journal of Agriculture and Food Sciences, 38(3), 445–462.
18. Hillel, D. (2004). Soil physics and environmental sustainability. Journal of Soil Science, 55(3), 123–130.