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사탕수수 작물은 설탕, 바이오전기 및 에탄올 생산에 사용되기 때문에 큰 사회경제적 중요성을 가지고 있습니다. 주로 브라질, 인도, 중국과 같은 열대 및 아열대 국가에서 재배되며, 2021년에는 1,740만 헥타르의 세계 수확 면적을 기록했습니다. 따라서 이 활동의 의사 결정에는 신뢰할 수 있는 정보가 필요합니다. 정확한 사탕수수 수확량 추정은 도전적이며, 이 의미에서 불확실성을 줄이는 것이 중요합니다. 현재는 경험적 또는 기계적 접근에 의해 추정될 수 있습니다. 그러나 모델의 특성은 데이터의 가용성과 공간적 규모에 따라 다릅니다. 여기에서는 원격 감지 및 작물 시뮬레이션 모델을 사용한 최신 사탕수수 수확량 추정 접근 방식에 대해 논의하는 체계적 검토를 제시합니다. 우리는 1398개의 논문을 참조하였으며, 2017년 1월부터 2023년 6월까지 주요 과학 데이터베이스(예: AGORA-FAO, Google Scholar, Nature, MDPI 등)에 게시된 72편에 집중했습니다. 우리는 체계적 검토 및 메타 분석을 위한 선호 보고 항목(Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses, PRISMA) 방법론을 사용했습니다. 우리는 모델이 시간과 공간에 따라 어떻게 변하는지를 관찰하였으며, 사탕수수 작물 공급망에서 의사 결정을 개선하기 위한 잠재성, 도전 과제, 제한 사항 및 전망을 제시했습니다. 원격 감지 데이터가 기계적 및 경험적 모델 모두에 통합되는 것이 유망하며, 향후 수년간 무료 지구 관측 데이터의 증가로 인해 개선될 것이라고 결론지었습니다.
Silva et al. (Thu,)는 이 질문을 연구했습니다.