合作伙伴出版物（ARO）：

Ohana-Levi, N., Bahat, I., Peeters, A., Stein, A., Cohen, Y., Nezer Y., Ben-Gal, A.（2019）

根据时间和空间变化管理农田是精准农业的一个重要方面。精确管理依赖于将农田划分为同性质特征的区域和管理区域（MZs），这些区域可能受到多重相关因素的影响。

本文提出了一种基于机器学习和空间统计的方法，来分析一系列变量之间的空间关系，并确定葡萄园中的管理区域。该方法包括：

1.拟合一个可以确定多重变量和产量之间关系数量的模型

2.拟合一个可以确定多重变量的空间可变性对产量空间特征的影响数量的模型

3.开发一种加权多元空间聚类模型作为确定MZs的方法

在酿酒葡萄园中对3893株葡萄藤所涉及的12个变量进行抽样，包括土壤属性、地形特征、环境影响和作物条件等，使用遥感图像计算得到的指数。使用热点分析对预测变量进行空间表征，以评估其空间变异性。采用梯度