Agriculture Land Appraisal with Use of Remote Sensing and Infrastructure Data

Abstract

1 st July 2021 the law on the creation of land market start effect in Ukraine. As a result, land appraisal became cornerstone task in Ukrainian agriculture sector. The official methodology on land appraisal includes use of soil fertility characteristics combined with coefficients related to the distance to the infrastructure objects or settlements and placing of field in specific functional areas, like recreational, or areas with high level of radiation pollution. In this study we collected open source infostructure geospatial information and characteristics of fields obtained from remote sensing data -crop types and Normalized Difference Vegetation Index to build land price predictive model trained on the official land market information. This work designed to investigate potential of geo-informational technologies and remote sensing in the land appraisal use. We separated all available ground truth land price data into three groups by fields size -very small, small, medium and big. We found different relationships between field characteristics and prices. For very small fields the most important features are area, altitude, slope, bonitet and distances to elevators, villages and roads. For small fields the most important are bonitet, altitude, area and distances to cities and roads. For medium and big field's area, slope, distance to cities, roads and historical NDVI.

Revisión de la literatura científica relacionada con la predicción económico-financiera en Pymes bananeras

“…Por otra parte, los modelos predictivos en la agricultura se han tratado en conjunto, según evidencia el segundo mayor clúster, se destaca las investigaciones relacionadas con la toma de decisiones, aprendizaje automático, árboles de decisión, sistema de aprendizajes, vectores de soporte automáticos, monitoreo, agricultura de precisión, adquisición de datos, meteorología, aprendizaje profundo, redes neuronales y pronóstico, es importante destacar que son métodos que incluyen la variable económico-financiera como principal factor (Caicedo Solano et al, 2022;Efremova et al, 2022;Jamei et al, 2022;Kassem et al, 2022;Kussul et al, 2022).…”

Número Completo (Mayo-junio)

“…Por otra parte, los modelos predictivos en la agricultura se han tratado en conjunto, según evidencia el segundo mayor clúster, se destaca las investigaciones relacionadas con la toma de decisiones, aprendizaje automático, árboles de decisión, sistema de aprendizajes, vectores de soporte automáticos, monitoreo, agricultura de precisión, adquisición de datos, meteorología, aprendizaje profundo, redes neuronales y pronóstico, es importante destacar que son métodos que incluyen la variable económico-financiera como principal factor (Caicedo Solano et al, 2022;Efremova et al, 2022;Jamei et al, 2022;Kassem et al, 2022;Kussul et al, 2022).…”