CCL

Összesen 47 találat.
#/oldal:
Részletezés:
Rendezés:

1.

001-es BibID:BIBFORM125850
Első szerző:Bojtor Csaba (okleveles növényorvos)
Cím:Nitrogen use efficiency of maize in different fertilisation levels based on long-term field experiment / Csaba Bojtor, János Nagy, Adrienn Széles, Endre Harsányi, Brian Ssemugenze, Akasairi Ocwa, Árpád Illés
Dátum:2024
ISBN:9786258254600
Tárgyszavak:Növénytermesztési és kertészeti tudományok Agrártudományok előadáskivonat
könyvrészlet
Megjelenés:2nd International Congress on Sustainable Development in the Human Environment - Current and Future Challenges : Proceedings book / eds. Atilgan Atilgan. - p. 33. -
További szerzők:Nagy János (1951-) (agrármérnök, mérnök-tanár) Széles Adrienn (1980-) (okleveles agrármérnök) Harsányi Endre (1976-) (agrármérnök) Ssemugenze, Brian (1988-) (Crop scientist) Ocwa, Akasairi (1987-) (Crop scientist) Illés Árpád (1959-) (belgyógyász, haematológus, onkológus)
Pályázati támogatás:TKP2021-NKTA-32
Egyéb
EKÖP-24-4-II
Egyéb
Internet cím:Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

2.

001-es BibID:BIBFORM121362
Első szerző:Bojtor Csaba (okleveles növényorvos)
Cím:Phosphorus as a key factor in soil nutrient ecosystems - a case study based on longterm field trial data / Csaba Bojtor, Adrienn Széles, Tamás Rátonyi, Péter Fejér, Endre Harsányi, János Nagy, Árpád Illés
Dátum:2024
Tárgyszavak:Agrártudományok Növénytermesztési és kertészeti tudományok előadáskivonat
könyvrészlet
fertilisation
long-term experiment
maize
nutrient balance
phosphorus
Megjelenés:100 years of soil science - past achievements and future challenges : Centennial Celebration and Congress of the International Union of Soil Sciences : Abstract book / Sara Marinari, Giuseppe Corti, Edoardo A.C. Costantini. - p. 877. (ID ABS WEB: 137196)
További szerzők:Széles Adrienn (1980-) (okleveles agrármérnök) Rátonyi Tamás (1967-) (agrármérnök) Fejér Péter (1981-) (gazdasági agrármérnök) Harsányi Endre (1976-) (agrármérnök) Nagy János (1951-) (agrármérnök, mérnök-tanár) Illés Árpád (1994-) (növényorvos)
Pályázati támogatás:TKP2021-NKTA-32
Egyéb
ÚNKP-23-4
Egyéb
BO/00068/23/4
Egyéb
Internet cím:Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

3.

001-es BibID:BIBFORM127057
Első szerző:Dobos Attila (agrármérnök)
Cím:Optimalisation of land use in sensitive, lowland areas in the Tisza River Basin / Dobos Attila, Nyizsalovszky Rita, Széles Adrienn, Harsányi Endre
Dátum:2006
Tárgyszavak:Agrártudományok Növénytermesztési és kertészeti tudományok előadáskivonat
könyvrészlet
Megjelenés:IX ESA Congress : book of Proceedings / Fotyma, M., Kaminska, B. (szerk.). - p. 637-638.
További szerzők:Nyizsalovszki Rita (1973-) (geográfus) Széles Adrienn (1980-) (okleveles agrármérnök) Harsányi Endre (1976-) (agrármérnök)
Borító:

4.

001-es BibID:BIBFORM121655
Első szerző:Harsányi Endre (agrármérnök)
Cím:The impact of conventional and precision farming technology on maize yields / E. Harsányi, P. Fejér, A. Tamás, A. Széles, P. Ragán, C. Bojtor, Á. Illés, T. Rátonyi
Dátum:2024
Tárgyszavak:Agrártudományok Növénytermesztési és kertészeti tudományok előadáskivonat
könyvrészlet
Megjelenés:100 years of soil science - past achievements and future challenges : Centennial Celebration and Congress of the International Union of Soil Sciences : Abstract book / Sara Marinari, Giuseppe Corti, Edoardo A.C. Costantini. - p. 101. (ID ABS WEB: 137239)
További szerzők:Fejér Péter (1981-) (gazdasági agrármérnök) Tamás András (1986-) (gazdasági agrármérnök, növénytermesztés és kertészeti tudományok) Széles Adrienn (1980-) (okleveles agrármérnök) Ragán Péter (1986-) (környzetgazdálkodási agrármérnök) Bojtor Csaba (1993-) (okleveles növényorvos) Illés Árpád (1994-) (növényorvos) Rátonyi Tamás (1967-) (agrármérnök)
Pályázati támogatás:TKP2021-NKTA-32
Egyéb
Internet cím:Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

5.

001-es BibID:BIBFORM111452
035-os BibID:(Scopus)85160411163 (WoS)000994795300001
Első szerző:Harsányi Endre (agrármérnök)
Cím:Data Mining and Machine Learning Algorithms for Optimizing Maize Yield Forecasting in Central Europe / Endre Harsányi, Bashar Bashir, Sana Arshad, Akasairi Ocwa, Attila Vad, Abdullah Alsalman, István Bácskai, Tamás Rátonyi, Omar Hijazi, Adrienn Széles, Safwan Mohammed
Dátum:2023
ISSN:2073-4395
Megjegyzések:Artificial intelligence, specifically machine learning (ML), serves as a valuable tool for decision support in crop management under ongoing climate change. However, ML implementation to predict maize yield is still limited in Central Europe, especially in Hungary. In this context, we assessed the performance of four ML algorithms (Bagging (BG), Decision Table (DT), Random Forest (RF) and Artificial Neural Network-Multi Layer Perceptron (ANN-MLP)) in predicting maize yield based on four different input scenarios. The collected data included both agricultural data (production (PROD) (ton) and maize cropped area (AREA) (ha)) and climate data (annual mean temperature ?C (Tmean), precipitation (PRCP) (mm), rainy days (RD), frosty days (FD) and hot days (HD)). This research adopted four scenarios, as follows: SC1: AREA+ PROD+ Tmean+ PRCP+ RD+ FD+ HD; SC2: AREA+ PROD; SC3: Tmean+ PRCP+ RD+ FD+ HD; and SC4: AREA+ PROD+ Tmean+ PRCP. In the training stage, ANN-MLP-SC1 and ANN-MLP-SC4 outperformed other ML algorithms; the correlation coefficient (r) was 0.99 for both, while the root mean squared errors (RMSEs) were 107.9 (ANN-MLP-SC1) and 110.7 (ANN-MLP-SC4). In the testing phase, the ANN-MLP-SC4 had the highest r value (0.96), followed by ANN-MLP-SC1 (0.94) and RF-SC2 (0.94). The 10-fold cross validation also revealed that the ANN-MLP-SC4 and ANN-MLP-SC1 have the highest performance. We further evaluated the performance of the ANN-MLP-SC4 in predicting maize yield on a regional scale (Budapest). The ANN-MLP-SC4 succeeded in reaching a high-performance standard (r = 0.98, relative absolute error = 21.87%, root relative squared error = 20.4399% and RMSE = 423.23). This research promotes the use of ANN as an efficient tool for predicting maize yield, which could be highly beneficial for planners and decision makers in developing sustainable plans for crop management.
Tárgyszavak:Agrártudományok Növénytermesztési és kertészeti tudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban
folyóiratcikk
maize yield
climate
multilayer perceptron
random forest
optimum model
Megjelenés:Agronomy-Basel. - 13 : 5 (2023), p. 1-22. -
További szerzők:Bashir, Bashar Arshad, Sana Ocwa, Akasairi (1987-) (Crop scientist) Vad Attila (1981-) (agrármérnök) Alsalman, Abdullah Bácskai István (1985-) (Okleveles gépészmérnök) Rátonyi Tamás (1967-) (agrármérnök) Hijazi, Omar Széles Adrienn (1980-) (okleveles agrármérnök) Mohammed Safwan (1985-) (agrármérnök)
Pályázati támogatás:TKP2021-NKTA-32
Egyéb
Internet cím:Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

6.

001-es BibID:BIBFORM103468
035-os BibID:(WOS)000851188400001 (Scopus)85137562006
Első szerző:Harsányi Endre (agrármérnök)
Cím:Predicting Modified Fournier Index by Using Artificial Neural Network in Central Europe / Endre Harsányi, Bashar Bashir, Firas Alsilibe, Muhammad Farhan Ul Moazzam, Tamás Ratonyi, Abdullah Alsalman, Adrienn Széles, Aniko Nyeki, István Takács, Safwan Mohammed
Dátum:2022
ISSN:1661-7827 1660-4601
Megjegyzések:The Modified Fournier Index (MFI) is one of the indices that can assess the erosivity of rainfall. However, the implementation of the artificial neural network (ANN) for the prediction of the MFI is still rare. In this research, climate data (monthly and yearly precipitation (pi, Ptotal) (mm), daily maximum precipitation (Pd-max) (mm), monthly mean temperature (Tavg) ( C), daily maximum mean temperature (Td-max) ( C), and daily minimum mean temperature (Td-min) ( C)) were collected from three stations in Hungary (Budapest, Debrecen, and Pécs) between 1901 and 2020. The MFI was calculated, and then, the performance of two ANNs (multilayer perceptron (MLP) and radial basis function (RBF)) in predicting the MFI was evaluated under four scenarios. The average MFI values were between 66.30 15.40 (low erosivity) in Debrecen and 75.39 15.39 (low erosivity) in Pecs. The prediction of the MFI by using MLP was good (NSEBudapest(SC3) = 0.71, NSEPécs(SC2) = 0.69). Additionally, the performance of RBF was accurate (NSEDebrecen(SC4) = 0.68, NSEPécs(SC3) = 0.73). However, the correlation coefficient between the observed MFI and the predicted one ranged between 0.83 (Budapest (SC2-MLP)) and 0.86 (Pécs (SC3-RBF)). Interestingly, the statistical analyses promoted SC2 (Pd-max + pi + Ptotal) and SC4 (Ptotal + Tavg + Td-max + Td-min) as the best scenarios for predicting MFI by using the ANN?MLP and ANN?RBF, respectively. However, the sensitivity analysis highlighted that Ptotal, pi, and Td-min had the highest relative importance in the prediction process. The output of this research promoted the ANN (MLP and RBF) as an effective tool for predicting rainfall erosivity in Central Europe.
Tárgyszavak:Társadalomtudományok Szociológiai tudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban
folyóiratcikk
land degradation
machine learning
climate change
Hungary
Megjelenés:International Journal of Environmental Research and Public Health. - 19 : 17 (2022), p. 1-19. -
További szerzők:Bashir, Bashar Alsilibe, Firas Moazzam, Muhammad Farhan Ul Rátonyi Tamás (1967-) (agrármérnök) Alsalman, Abdullah Széles Adrienn (1980-) (okleveles agrármérnök) Nyéki Anikó (1989-) (agrármérnök) Takács István (1977-) (terület és településfejlesztési egyetemi szakközgazdász) Mohammed Safwan (1985-) (agrármérnök)
Internet cím:Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

7.

001-es BibID:BIBFORM098962
Első szerző:Harsányi Endre (agrármérnök)
Cím:A birtokszerkezet alakulása Magyarországon / Harsányi Endre, Széles Adrienn, Harsányi Gergely Zsolt
Dátum:2006
ISSN:963 9052 67 1
Tárgyszavak:Agrártudományok Növénytermesztési és kertészeti tudományok könyvfejezet
könyvrészlet
Megjelenés:Területfejlesztés, agrárium és regionalitás Magyarországon / szerk. Baranyi Béla, Nagy János. - p. 221-228. -
További szerzők:Széles Adrienn (1980-) (okleveles agrármérnök) Harsányi Gergely (1978-) (agrármérnök)
Internet cím:Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

8.

001-es BibID:BIBFORM097277
Első szerző:Harsányi Endre (agrármérnök)
Cím:Impact of Agricultural Drought on Sunflower Production across Hungary / Endre Harsányi, Bashar Bashir, Firas Alsilibe, Karam Alsafadi, Abdullah Alsalman, Adrienn Széles, Muhammad Habib ur Rahman, István Bácskai, Csaba Juhász, Tamás Ratonyi, Safwan Mohammed
Dátum:2021
ISSN:2073-4433
Megjegyzések:In the last few decades, agricultural drought (Ag.D) has seriously affected crop production and food security worldwide. In Hungary, little research has been carried out to assess the impacts of climate change, particularly regarding droughts and crop production, and especially on regional scales. Thus, the main aim of this study was to evaluate the impact of agricultural drought on sunflower production across Hungary. Drought data for the Standardized Precipitation Index (SPI) and the Standardized Precipitation Evapotranspiration Index (SPEI) were collected from the CAR BATCLIM database (1961?2010), whereas sunflower production was collected from the Hungarian national statistical center (KSH) on regional and national scales. To address the impact of Ag.D on sunflower production, the sequence of standardized yield residuals (SSYR) and yield losses YlossAD was applied. Additionally, sunflower resilience to Ag.D (SRAg.D) was assessed on a regional scale. The results showed that Ag.D is more severe in the western regions of Hungary, with a significantly positive trend. Interestingly, drought events were more frequent between 1990 and 2010. Moreover, the lowest SSYR values were reported as ?3.20 in the Hajdu-Bihar region (2010). In this sense, during the sunflower growing cycle, the relationship between SSYR and Ag.D revealed that the highest correlations were recorded in the central and western regions of Hungary. However, 75% of the regions showed that the plantation of sunflower is not resilient to drought where SRAg.Dx < 1. To cope with climate change in Hungary, an urgent mitigation plan should be implemented.
Tárgyszavak:Agrártudományok Növénytermesztési és kertészeti tudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban
folyóiratcikk
Megjelenés:Atmosphere. - 12 : 10 (2021), p. 1-18. -
További szerzők:Bashir, Bashar Alsilibe, Firas Alsafadi, Karam Alsalman, Abdullah Széles Adrienn (1980-) (okleveles agrármérnök) Rahman, Muhammad Habib ur Bacskai István Juhász Csaba (1962-) (környezetgazdálkodási agrármérnök) Rátonyi Tamás (1967-) (agrármérnök) Mohammed Safwan (1985-) (agrármérnök)
Internet cím:Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

9.

001-es BibID:BIBFORM095340
Első szerző:Harsányi Endre (agrármérnök)
Cím:Soil mapping with the veris U3 soil scanner in a precision farm in Hungary / Harsányi Endre, Rátonyi Tamás, Széles Adrienn, Fejér Péter, Bácskai István, Ragán Péter
Dátum:2020
Tárgyszavak:Agrártudományok Növénytermesztési és kertészeti tudományok nem besorolt
egyéb
További szerzők:Rátonyi Tamás (1967-) (agrármérnök) Széles Adrienn (1980-) (okleveles agrármérnök) Fejér Péter (1981-) (gazdasági agrármérnök) Bácskai István (1985-) (Okleveles gépészmérnök) Ragán Péter (1986-) (környzetgazdálkodási agrármérnök)
Pályázati támogatás:GINOP-2.2.1-15-2016-00001
GINOP
Internet cím:Szerző által megadott URL
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

10.

001-es BibID:BIBFORM004079
Első szerző:Harsányi Endre (agrármérnök)
Cím:The sustainable development of hungarian agriculture as a strategic sector / Harsányi E., Vincze Sz., Ványiné Széles A., Harsányi G.
Dátum:2008
Tárgyszavak:Természettudományok Környezettudományok előadáskivonat
Megjelenés:IV. World Congress of Agronomists and Professional in Agronomy. - p. 215-219.
További szerzők:Vincze Szilvia (1972-) (matematika-fizika szakos tanár) Széles Adrienn (1980-) (okleveles agrármérnök) Harsányi Gergely (1978-) (agrármérnök)
Internet cím:elektronikus változat
Borító:

11.

001-es BibID:BIBFORM004038
Első szerző:Harsányi Endre (agrármérnök)
Cím:Beruházások, infrastrukturális jellemzők az Észak-Alföldi régióban / Harsányi Endre, Vincze Szilvia, Harsányi Gergely, Ványiné Széles Adrienn
Dátum:2008
Tárgyszavak:Természettudományok Környezettudományok könyvfejezet
Megjelenés:Regionalitás, területfejlesztés és modernizáció az Észak-Alföldi régióban / szerk. Baranyi Béla, Nagy János. - p. 127-142. -
További szerzők:Vincze Szilvia (1972-) (matematika-fizika szakos tanár) Harsányi Gergely (1978-) (agrármérnök) Széles Adrienn (1980-) (okleveles agrármérnök)
Internet cím:elektronikus változat
Borító:

12.

001-es BibID:BIBFORM004034
Első szerző:Harsányi Gergely (agrármérnök)
Cím:A humán erőforrás és kutatás-fejlesztés az Észak-Alföldi régióban / Harsányi Gergely, Vincze Szilvia, Ványiné Széles Adrienn, Harsányi Endre
Dátum:2008
Tárgyszavak:Természettudományok Környezettudományok könyvfejezet
Megjelenés:Regionalitás, területfejlesztés és modernizáció az Észak-Alföldi régióban / szerk. Baranyi Béla, Nagy János. - p. 204-218. -
További szerzők:Vincze Szilvia (1972-) (matematika-fizika szakos tanár) Széles Adrienn (1980-) (okleveles agrármérnök) Harsányi Endre (1976-) (agrármérnök)
Internet cím:elektronikus változat
Borító:
Rekordok letöltése1 2 3 4 
Corvina könyvtári katalógus v10.11.18-SNAPSHOT © 2024 Monguz kft. Minden jog fenntartva.