
Indexat a
Llicència i ús

Citacions
Anàlisi d'autories institucional
Mortazavizadeh, FatemehsadatAutor o coautorBolonio, DavidAutor o coautorAdvances in machine learning for agricultural water management: a review of techniques and applications
Publicat a:Journal Of Hydroinformatics. 27 (3): 474-492 - 2025-03-01 27(3), DOI: 10.2166/hydro.2025.258
Autors: Mortazavizadeh, Fatemehsadat; Bolonio, David; Mirzaei, Majid; Ng, Jing Lin; Mortazavizadeh, Seyed Vahid; Dehghani, Amin; Mortezavi, Saber; Ghadirzadeh, Hossein
Afiliacions
Resum
The escalating challenge of water scarcity demands advanced methodologies for sustainable water management, particularly in agriculture. Machine learning (ML) has become a crucial tool in optimizing the hydrological cycle within both natural and engineered environments. This review rigorously assesses various ML algorithms, including neural networks, decision trees, support vector machines, and ensemble methods, for their effectiveness in agricultural water management. By leveraging diverse data sources such as satellite imagery, climatic variables, soil properties, and crop yield data, the study highlights the frequent use and superior predictive accuracy of the Random forest (RF) model. Additionally, artificial neural networks (ANNs) and support vector machines (SVM) show significant efficacy in specialized applications like evapotranspiration estimation and water stress prediction. The integration of ML techniques with real-time data streams enhances the precision of water management strategies. This review underscores the critical role of ML in advancing decision-making through the development of explainable artificial intelligence, which improves model interpretability and fosters trust in automated systems. The findings position ML models as indispensable for real-time, data-driven management of agricultural water resources, contributing to greater resilience and sustainability under the dynamic pressures of global environmental change.
Paraules clau
Indicis de qualitat
Impacte bibliomètric. Anàlisi de la contribució i canal de difusió
El treball ha estat publicat a la revista Journal Of Hydroinformatics a causa de la seva progressió i el bon impacte que ha aconseguit en els últims anys, segons l'agència WoS (JCR), s'ha convertit en una referència en el seu camp. A l'any de publicació del treball, 2025, es trobava a la posició 239/358, aconseguint així situar-se com a revista Q2 (Segundo Cuartil), en la categoria Environmental Sciences. Destacable, igualment, el fet que la revista està posicionada en el Cuartil Q2 para la agencia Scopus (SJR) en la categoría .
Impacte i visibilitat social
Anàlisi del lideratge dels autors institucionals
Aquest treball s'ha realitzat amb col·laboració internacional, concretament amb investigadors de: Iran; Malaysia; United States of America.
Hi ha un lideratge significatiu, ja que alguns dels autors pertanyents a la institució apareixen com a primer o últim signant, es pot apreciar en el detall: Primer Autor (MORTAZAVIZADEH, FATEMEHSADAT) .