Gaussian Process Regression as an Alternative to Kriging and SVM for Spatial Yield Prediction

Gaussian Process Regression as an Alternative to Kriging and SVM for Spatial Yield Prediction | SciELO Preprints window.dataLayer = window.dataLayer || []; function gtag(){dataLayer.push(arguments);} gtag('js', new Date()); gtag('config', 'G-3TT8HYRH0Y'); Open Menu Registrar-se Acesso English Español Ir para o conteúdo principal Ir para o menu de navegação principal Ir para o rodapé Preprints Submissão Áreas do Conhecimento Ciências Agrárias Ciências Biológicas Ciências da Saúde Ciências Exatas e da Terra Ciências Humanas Ciências Sociais Aplicadas Engenharias Linguística, letras e artes Educação em Revista Memórias do Instituto Oswaldo Cruz 47º Encontro Anual da ANPOCS 48º Encontro Anual da ANPOCS 49º Encontro Anual da ANPOCS Sobre Sobre o Servidor Declaração de Privacidade Atualizações do Sistema Contato FAQ Ética no SciELO Preprints Avaliação de preprints Anotações em preprints (via Hypothesis) Avalie um preprint Notícias Início / Ciências Exatas e da Terra Preprint / Versão 1 Gaussian Process Regression as an Alternative to Kriging and SVM for Spatial Yield Prediction article.authors6a15ae55d53c4 Vinicius Rofatto Universidade Federal de Uberlândia image/svg+xml .st0{fill:#A6CE39;} .st1{fill:#FFFFFF;} https://orcid.org/0000-0003-1453-7530 Samuel Philippe Universidade Federal de Uberlândia image/svg+xml .st0{fill:#A6CE39;} .st1{fill:#FFFFFF;} https://orcid.org/0009-0001-3020-4595 George Deroco Martins Universidade Federal de Uberlândia image/svg+xml DOI: https://doi.org/10.1590/SciELOPreprints.11312 Palavras-chave: Interpolation, Spatial Analysis, Prediction, Machine Learning Resumo Detecting spatial yield variability is essential for precision agriculture, as it reduces environmental impact and improves economic returns. This study evaluates Gaussian Process Regression (GPR), Ordinary Kriging (OK), and Support Vector Machine (SVM) under different sampling densities. GPR and OK perform similarly, with GPR showing a slight advantage in low-sampling conditions. With 322 samples, GPR achieves higher accuracy (RMSE = 0.64 t/ha, R² = 0.68) than OK (RMSE = 0.72 t/ha, R² = 0.60), while SVM performs worse (RMSE = 0.76 t/ha, R² = 0.55). Regardless of sample size, SVM-generated maps exhibit a smoothing effect, reducing sensitivity to local variations. OK remains effective but is more sensitive to sample density due to its reliance on the semivariogram model and the assumption of isotropy. These findings highlight GPR as a robust method for spatial yield prediction, particularly in sparse data conditions. The study was conducted in Patos de Minas, Brazil, using 795 georeferenced soybean yield samples over 3.7 hectares. From a practical perspective, GPR and OK remain strong candidates for yield interpolation, reinforcing the importance of model selection based on data availability and spatial variability. Downloads Os dados de download ainda não estão disponíveis. PDF (Inglês) Postado 27/02/2025 Como Citar Gaussian Process Regression as an Alternative to Kriging and SVM for Spatial Yield Prediction. (2025). Em SciELO Preprints . https://doi.org/10.1590/SciELOPreprints.11312 Formatos de Citação ACM ACS APA ABNT Chicago Harvard IEEE MLA Turabian Vancouver Baixar Citação Endnote/Zotero/Mendeley (RIS) BibTeX Série Ciências Exatas e da Terra Copyright (c) 2025 Vinicius Rofatto, Samuel Philippe, George Deroco Martins Este trabalho está licenciado sob uma licença Creative Commons Attribution 4.0 International License . Dados de financiamento Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico Números do Financiamento 421278/2023-4 Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior .citations-container { overflow-y: auto; overflow-x: hidden; max-height: 1000px; } Plaudit Declaração de dados Os dados de pesquisa estão disponíveis sob demanda, condição justificada no manuscrito Aviso de preprints Preprints são manuscritos não avaliados por um periódico científico ou já avaliados mas em processo de publicação. .block_announcements_article:not(:last-child) { padding-bottom: 1.5em; border-bottom: 1px solid; } .block_announcements_article { text-align: left; } .block_announcements #show-all{ font-style: italic; } Notícias SciELO Preprints adota obrigatoriedade de declaração de disponibilização de dados de pesquisa 19 agosto 2025 A partir de 1º de setembro de 2025 os manuscritos submetidos ao SciELO Preprints devem incluir uma declaração de disponibilidade de dados informando sobre onde e como os dados da pesquisa que deram origem ao artigo podem ser acessados. Atualização da Política Editorial e FAQ 21 maio 2025 Todos(as) os(as) autores(as) são solicitados(as) a consultarem a nossa Política Editorial e nossas FAQs antes de submeterem o seu manuscrito. Prêmio Ben Barres Spotlight: Inscrições abertas para 2024 20 maio 2024 Prêmios de até US$ 5.000 estão agora disponíveis para pesquisadores de origens sub-representadas ou países com financiamento limitado para apoiar sua pesquisa, carreira e comunidade. Preprints do SciELO Preprints nas ciências da vida ou biomédicas com pelo menos uma revisão disponível no Sciety são elegíveis! Show all announcements ... SciELO - Scientific Electronic Library Online Rua Dr. Diogo de Faria, 1087 – 9º andar – Vila Clementino 04037-003 São Paulo/SP - Brasil E-mail: [email protected] app = {"hypothesisHandlerUrl":"https:\/\/preprints.scielo.org\/index.php\/scielo\/$$$call$$$\/plugins\/generic\/hypothesis\/controllers\/hypothesis\/"}; var pkpUsageStats = pkpUsageStats || {};pkpUsageStats.data = pkpUsageStats.data || {};pkpUsageStats.data.Submission = pkpUsageStats.data.Submission || {};pkpUsageStats.data.Submission[11312] = {"data":{"2025":{"2":"2","3":"23","4":"5","5":"10","6":"13","7":"7","8":"12","9":"9","10":"12","11":"27","12":"27"},"2026":{"1":"22","2":"13","3":"16","4":"60","5":"52"}},"label":"Todos os downloads","color":"79,181,217","total":310}; var pkpUsageStats = pkpUsageStats || {};pkpUsageStats.locale = pkpUsageStats.locale || {};pkpUsageStats.locale.months = ["Jan","Fev","Mar","Abr","Mai","Jun","Jul","Ago","Set","Out","Nov","Dez"];pkpUsageStats.config = pkpUsageStats.config || {};pkpUsageStats.config.chartType = "bar"; (function (w, d, s, l, i) { w[l] = w[l] || []; var f = d.getElementsByTagName(s)[0], j = d.createElement(s), dl = l != 'dataLayer' ? 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