R言語 CRAN Task View：農業 | トライフィールズ

CRAN Task View: Agricultural Scienceについて、機械翻訳を交えて日本語化し掲載しております。

概要

Maintainer:	Adrian Correndo, Julia Piaskowski, Adam Sparks
Contact:	acorrend at uoguelph.ca
Version:	2024-10-24
URL:	https://CRAN.R-project.org/view=Agriculture
Source:	https://github.com/cran-task-views/Agriculture/
Contributions:	このタスクビューに対する提案や改良は、GitHubのissueやpull request、またはメンテナのアドレスに電子メールで送ってください。詳しくはContributing guideをご覧ください。
Installation:	このタスクビューのパッケージは、ctvパッケージを使用して自動的にインストールすることができます。例えば、ctv::install.views(“Agriculture”, coreOnly = TRUE)は全てのコアパッケージをインストールし、ctv::update.views(“Agriculture”)はまだインストールしていない全てのパッケージと最新のものをインストールします。詳しくはCRAN Task View Initiativeを参照してください。

農業には幅広い分野が含まれます。ベースとなるRのパッケージや寄贈されたパッケージの多くは、農業研究者にとって有用です。そのため、これは農業研究に有用な全てのパッケージを網羅したリストではありません。このCRANタスクビューは、ほとんどの場合、農業研究と分析のニーズをサポートするために開発された主要なパッケージをカバーすることを意図しています。

これらのパッケージはCRANにあるものもあれば、GitHub、Bioconductor、R-Forgeにあるものもあります。

このリストに欠けているパッケージがありましたら、GitHub repositoryのissueまたはプルリクエストでお知らせください。

一般的な用途のパッケージ

農業・土地利用データベース

米国農務省のデータベース：
- 米国農務省の全米農業統計サービス「Quick Stats」ウェブ API のデータには、rnassqsまたは tidyUSDAでアクセスできます。
- USDAのCropland Data Layer APIは、CropScapeRとcdlToolsでアクセスでき、後者はCDLデータを処理するためのユーティリティ関数を提供します。
- rusda (archived)は、USDA-ARS Systematic Mycology and Microbiology Laboratory (SMML)のfour databasesにアクセスするためのインターフェースを提供します。
  - Fungus-Host Distributions
  - Specimens
  - Literature
  - Nomenclature
- USDAのAgricultural Resource Management Survey（ARMS）データAPIにはrarmsでアクセスできます。
- USDA’s Livestock Mandatory Reporting data API には、usdamprでアクセスできます。
- FAOSTATを使用して、国連食糧農業機関（FAO）のFAOSTAT Databaseのデータにアクセスできます。
ほとんどのUSDA-NRCS土壌関連データベースおよびAPIは、soilDBを使用してアクセスできます。
FedData (archived)は、米国土壌調査地理（SSURGO）データベース、世界歴史気候ネットワーク（GHCN）、北米の毎日の気象パラメータのグリッド推定値Daymet、International Tree Ring Data BankおよびNational Land Cover Databaseへのアクセスを提供します。
SISINTARは、アルゼンチンの土壌プロファイルデータベースであるSiSINTAへのアクセスと、データを処理する機能を提供します。
Queensland DES Longpaddock WebサイトのSILO気象データには、cropgrowdaysを使用してアクセスできます。
PGRdupは、植物遺伝資源コレクション内の重複の可能性の特定を支援する機能を提供します。
rfieldclimateは、FieldClimate APIと対話するための機能とパーサーを提供します。
pestrは、EPPO database APIを使用してEPPO Data ServicesおよびEPPO Global Databaseから害虫データを抽出し、人間が判読可能な形式でテーブルに配置するツールを提供します。
PesticideLoadIndicatorは、農薬使用データについてKudsk（2018）およびMoehring（2019）で説明されているように、デンマークの農薬負荷指標を計算します。
QBMSは、BrAPIに準拠したデータベースに問い合わせる機能を提供し、GIGWAプラットフォーム向けに機能を追加しています。
genesysrは、Genesysで公開されている世界中のジーンバンクからの植物遺伝資源へのアクセスデータを提供しています。

農業データセット

このガイドにリストされている農業に焦点を当てたパッケージの多くには、その機能を説明するためのデータセットも含まれています（agricolae、AgroTech、BGLRなど）。

agridatは、非常に大規模な農業データセットと分析例のコレクションで構成されています。パッケージには、農業分析をサポートするための追加のデータセットと広範なリソースを詳述するビネットが含まれています。
agriTutorialは、作物実験に特に注目した農業データセットと分析のコレクションを提供します。
soybean nested associated mapping population data setは、SoyNAM経由でアクセスできます。
食料および農業バイオマス投入産出モデル（FABIO）のFAOSTATデータセットコレクションは、fabioを通じて入手できます。
simplePHENOTYPESは、多面発現型、連鎖型、およびエピスタティックな表現型をシミュレートするために使用できます。
ペルー統合農業統計システム（SIEA）の2004年から2014年までの年間農業生産データには、cropdatapeを使用してアクセスできます。
geodataは、陸上と海洋の両方のデータにまたがる多種多様なデータソースから、農業に関連する空間データセットが含まれています。
ZeBookは、書籍『Working with Dynamic Crop Models』に付属するデータセットと例を提供しています。

農業研究をサポートする総合分析パッケージ

MixedModelsタスクビューは、一般および一般化線形混合モデルの近似に関連するパッケージの包括的なリストを提供します。

nlraaおよびAgroRegは、特に農業アプリケーション向けの線形および非線形回帰関数を提供します。
- biotoolsは、遺伝的共分散、最適な区画サイズ、空間依存性のテスト、種子ロットの不均一性のテストなど、農学者向けの幅広い多変量解析を実行できます。
agriCensDataは、検閲されたデータ（開花までの時間、検出限界を下回る機器の値、病気のスコアなど）を操作するための柔軟なパッケージです。
grapesAgri1は、ShinyアプリのコレクションであるGRAPES（General R-shiny based Analysis Platform Empowered by Statistics）が組み込まれており、個人がデータファイルをアップロードして分析するためのグラフィカル・ユーザー・インターフェースとして機能します。線形モデル、CRDおよび2元RCBD設計のANOVA、相関分析、探索的データ分析、その他の一般的な仮説検定がサポートされています。
ALUESは、さまざまな作物生産に対する土地の適合性を評価するために、FAOと国際稲研究所が開発した方法論を導入しています。
AGPRIS（空間農業生産性）は、INLAおよびその他の空間アプローチで実装されるさまざまな空間分析のための機能を提供します。
- KenSynは、書籍De L’analyse des Réseaux Expérimentaux à la Méta-analyse（フランス語）またはFrom Experimental Network to Meta-analysis（英語）をサポートするサンプルデータセットと分析コードが含まれています。
AgroTechは、化学物質の適用計算を行うための関数とサンプルデータセットを提供します。

専門分野固有のパッケージ

農業経済学

Econometrics、（経験的）Finance、および TimeSeriesのタスクビューは、農業経済学に関連するパッケージとツールに関する情報を提供します。

農産物価格予測：
- vmdTDNNは、Dragomiretskiy 2014で説明されているように、変分モード分解ベースの時間遅延ニューラルネットワークモデルを使用して、単変量時系列データを予測します。
- stlELMは、黄土（STL）を組み合わせた季節傾向分解手順を使用して、単変量時系列予測も実行します。Xiong 2018によって開発されたエクストリーム・ラーニング・マシンを使用します。
- eemdTDNNは、Yu 2008に基づくさまざまな分解ベースの時間遅延ニューラルネットワークモデルを利用して、単変量予測も実行します。

農業気象学

Hydrologyは、気象および気候データにアクセスして処理するためのリソースが多数あります。

データソース：
- 農業気象指標のCopernicusデータセットからのデータは、ag5Toolsを使用してダウンロードして抽出できます。
- ブラジルの気候作物ゾーンは、ブラジル国立気象研究所が運営する気象観測所に合わせて調整された TerraClimateのデータセットを使用してcropZoningでアクセスして計算できます。
- acdcR（郡別農業気候データ）は、農業生産または農業気候および気象分析における米国の郡レベルの変数を計算する関数を提供します。
データの準備：
- meteorは、作物および作物の病気のモデリングをサポートするために、気象および気候データを操作するための一連の機能を提供します。
- cropgrowdaysとclimatrendsは、成長度日、累積降雨量、ストレス日の数、平均日射量、作物感受性指数、蒸発散量、その他の変数の計算に使用できます。
- weaanaは、気候変数に基づいてゾーニング地域に役立つ農業気候指数を計算したり、個々の作物または農地全般の気温と降水量の重要性を評価したりするための多くのユーティリティ関数があります。
FAO56およびMeToは、FAOモノグラフ 56、作物蒸発散量: 作物水要件の計算に関するガイドライン（1998）に準拠した農業気象指標を計算するための関数を提供します。
agriwaterは、衛星画像と気象データを用いて、エネルギー収支と実際の蒸発散量の空間モデリングを提供します。
- AquaBEHERは、農業気候学的アプローチに基づいて雨季の暦（開始、停止、期間）を推定するために、毎日の基準蒸発散量を計算し、水収支モデルに統合します。
LWFBrook90Rは、土壌植生大気輸送（SVAT）モデルLWF-BROOK90の実装を提供し、日次蒸発量（蒸散、遮断、土壌蒸発）と土壌水分フラックス、および植物で覆われた土壌プロファイルの土壌水分含有量と土壌水分張力を計算します。
kgcは、相対的な熱と湿度に基づいて、特定の場所のKoeppen-Geiger climatic zoneを識別します。

農業試験

実験計画

ExperimentalDesignのタスクビューでは、さまざまな研究問題に対する実験計画に関する追加情報が提供されます。

agricolaeは、計画された野外実験の計画と分析のための広範なリソースを提供します。
- agricolaeによって構築されたデザインは、agricolaeplotrを使用して視覚化できます。
- 圃場試験のレイアウトもdesplotで可視化できます。
blocksdesignは、農業に適用される様々な実験計画を作成（および最適化）するための関数を提供し、特に交差または入れ子のブロック因子を持つ線形処理モデルに適しています。
PBIBDは、部分的にバランスの取れた不完全ブロック設計とYouden-m正方形（行-列）設計を構築し、設計効率を計算できます。
biometryassistは、実験計画と分析に使用できます。
- また、ASReml-Rオブジェクトとインターフェースするための関数もいくつか含まれています。
DiGGerは、長方形のフィールド試験用に開発されました。その目的は、ユーザーが処理構造と反復回数に基づいて最適な実験デザインを決定できるようにすることです。
intiは、実験設計と操作のための機能を提供し、FieldBookとの互換性に重点を置いています。
FielDHubは、農業、植物育種、林業、動物科学、生物科学に応用される、伝統的、非複製、拡張、部分複製デザインを生成するためのシャイニー・アプリです。
qrlabelrは、カスタマイズ可能な関数と、QRコードを貼付した印刷可能な機械・人間可読ラベルを生成するためのshiny-appを提供するRパッケージです。

ハイ・スループット・フェノタイピング（HTP）

statgenHTPは、HTPプラットフォーム実験からのデータを分析するためのもので、いくつかの機能は独自のソフトウェアASReml-Rで動作するように特別に設計されています。
FIELDimageRは、ドローンからの画像データを処理・解析するための汎用パッケージです。
FWRGBは、下流の機械学習モデル用に植物画像を処理して、新鮮なバイオマスを予測できます。
- plimanは、植物の葉の面積、病気の重症度、病変の数を定量化し、穀物、さや、花粉、葉などの画像オブジェクトの統計を取得するための画像操作ツールを提供します。

試行分析

一般的な分析：
- agricolaeは、分割プロット、格子、ラテン方形など、農業試験で一般的なデザインを分析するための関数と、AMMIやAUDPC計算などの追加関数が含まれています。
- プロプライエタリなソフトウェアであるAsreml-Rは、フィールド試験分析用の混合モデルソフトウェアのRバージョンを提供しています（これはオープンソースではなく、年間ライセンスが必要であることに注意）。
- CRANには、asremlにいくつかの付属関数を提供するアドオンパッケージasremlPlusも含まれている。
- agriutilitiesは、単一および複数ロケーションの試験を分析するためのユーティリティ関数が含まれており、AsReml-Rと連動するための関数も含まれている。
- [INLA](https://www.r-inla.org/) は、潜在ガウスモデルのベイズ推論のためのツールを提供しており、野外実験や農場の場所などの空間変動をモデル化する機能が含まれています。
- gossetは、データ合成からモデルの選択と視覚化まで、実験的な農業データを分析するためのワークフローのツールキットを提供します。
- AgroRは、農業における一般的な設計（CRD、RCBD、ラテン方陣）を分析するための一般的な機能とShiny appがあります。
空間分析：
- statgenSTAは、空間コンポーネントを使用した場合と使用しない場合の単一トライアル分析の機能があります。
- SpATSは、p-splinesを使用してフィールドの空間変動を調整するために使用できます。
- 複製されていないトライアルの空間調整の局所的な方法である移動グリッド調整は、mvngGrAdで実装されます。
不完全なブロック設計を利用したトライアルは、ispdを使用して分析できます。
ClimMobToolsは、農学フィールド試験用のRのClimMob市民科学プラットフォームのAPIクライアントです。

動物科学

Trackingタスクビューには、追跡された動物データを操作し、動物の動きを研究するための多くのリソースが含まれています。

usdamprは、USDAの家畜必須報告APIへのアクセスを提供します。
このタスクビューのbreeding sectionで説明されている遺伝的パッケージの多くは、動物にも適用できます。
- visPedigreeを使用すると、複雑な動物の家系図を視覚化できます。

育種と量的遺伝学

ハイスループットのゲノムデータの処理をサポートするバイオインフォマティクスツールについては、RパッケージリポジトリBioconductorを参照してください。

一般的な植物育種：
- st4giとvariabilityは、作物の遺伝的改良のためのいくつかの共通の効用関数を提供します。
- また、環境データとゲノムデータを分析フレームワークに統合するパッケージについては、このタスクビューの「遺伝子型と環境の相互作用」に関するサブセクションを参照してください。
- gpbStatは、系統ごとのテスター分析（Arunachalam 1974およびジアレル分析（Griffing 1956）など）を含む一般的な植物育種分析のための機能を提供します。
lmDiallelは、Onofri 2020で説明されているように、diallel実験から得られたデータセットを分析するためのサービス機能を提供します。
heritabilityは、遺伝的に同一の複製の観察が利用可能な場合に、マーカーに基づいた遺伝率の推定を実装します。
selection.indexは、Smith（1936）によって説明された方法を使用して選択インデックスを計算します。
育種シミュレーションAlphaSimRは、植物や動物における選抜や交配といった育種プログラムに共通するプロセスを確率論的にモデル化する機能を提供します（Gaynor et al. 2020）。
- SIMplyBeeは、AlphaSimRをミツバチ用に拡張したものです（Obsteter et al. 2023）。
- MoBPSは、植物育種プログラムにおける遺伝的利益と経済的コストをシミュレーションするための一連の機能があります（Pook et al. 2020）。
- FieldSimRは、1つまたは複数の形質を用いた多環境圃場試験における圃場データをシミュレートし、空間誤差の傾向を捉えることができます。

連鎖マッピングとQTL分析

linkage disequilibrium on Bioconductorに焦点を当てたパッケージがいくつかあります。

量的形質遺伝子座 (QTL) 解析には、古くから注目されている2つのパッケージがあります。
- (1) onemap。MapMaker/EXPのようなパフォーマンスと追加ツールを提供します。
- (2) 標準 QTL マッピング機能とクロスをシミュレートするためのアクセサリ機能を提供するqtl。
- ASMapは、アルゴリズム「MSTmap」を使用して高速な連携マッピングを行うことができます。
- MapRtoolsは、教育と研究のための多目的連携マッピングパッケージです。
倍数体の場合、mappolyおよびpolymapRは、連鎖マッピングに使用でき、qtlpolyおよびpolyqtlRは QTL 推定に使用できます。
- diaQTLは、QTL およびジアレル集団（二倍体および自己四倍体）のハプロタイプ分析用です。
statgenMPPは、複数の親集団でQTLマッピングを実行できます。
リンケージマップは、LinkageMapViewで可視化できます。

GWAS（ゲノム広域関連研究）

多くのGWAS packages on Bioconductorがあり、CRAN にはここにリストされていない他のGWASパッケージも多数あります。ここにリストされているパッケージは、農業で一般的な繁殖個体群に特定の用途を持っています。

GWASは、mlmm.gwasを使用して多座位データのstepwise mixed linear modelを使用して実行できます (ライブラリ(mlmm) を使用してパッケージを R にロードします)。
- statgenGWASは、EMMAX algorithmを使用してGWASモデルを適合させることができます。
- GAPIT3は、オリジナルのGAPIT、FarmCPU、BLINKを含むいくつかのGWASアルゴリズムのwrapperです。
非常に多数のSNPおよび/または観測値のGWASモデルは、rMVPを使用して推定できます。
- GridLMMは、2つ以上のランダム効果（たとえば、加法的および支配的な親族行列、または親族および空間共分散行列）を必要とするモデルでGWASを実行する機能を提供します。
- 自己四倍体でGWASを実行するための機能は、GWASpolyによって提供され、これらの機能は二倍体種でも機能します。
- 超大次元GWASデータセットの変数選択は、ベイジアン・アルゴリズムSVENを実装した bravoを使用して行うことができ、組み込みスクリーニングによる変数の選択が可能です。
StageWiseは、表現型データが複数のフィールド試験からのものである場合に、2段階のGWASを実行する機能を提供します。
倍数体に対して、polyBreedRは、自動四倍体種を育種するためのゲノムワイド・マーカーの使用を容易にする便利な機能を提供し、その機能は二倍体にも拡張されます。
pleiotestは、複数形質GWASを実施し、多面的効果を検定します。

ゲノム予測

一般的なゲノム選択パッケージ：
- breedRは、定量的遺伝分析を実行するための汎用パッケージです。
- 頻度主義アプローチとベイジアンアプローチを使用したゲノム特徴混合線形モデルは、qggで実装できます。
- STGSは、単一形質に対するいくつかのゲノム選択モデルを実装します。
- BWGS（「品種小麦ゲノム選択」）は、6倍体小麦のゲノム選択を行うための機能のパイプラインを提供します。
GBLUP：
- 家系図または遺伝的マーカー・データで強化された混合モデルを使用した遺伝的予測をサポートするパッケージには、sommer、rrBLUP、BGLR、lme4qtl、pedigreemm、cpgen、QTLRelおよびライセンスソフトウェアASRemlが含まれます。これらのパッケージの多くには、データ代入や関係行列の計算などのデータ準備ステップの機能が組み込まれています。
GBLUP：
- 家系図または遺伝的マーカー・データで強化された混合モデルを使用した遺伝的予測をサポートするパッケージが、MixedModelsタスクビューにリストされます。これらのパッケージの多くには、データ代入や関係行列の計算などのデータ準備ステップの機能が組み込まれています。
GSelectionは、相加的モデルと非相加的モデルを統合するゲノム選択を実装します。
coxmeは、親族行列を使用して、固定効果とランダム効果の両方を含むコックス比例ハザードモデルを適合できます。
GSMX（多変量ゲノム選択）は、形質の遺伝率を推定し、交差検証を通じてオーバーフィッティングを処理します。
TSDFGSは、ゲノム選択に最適なトレーニング集団のサイズと構成を推定できます。
PopVarは、双親交雑から集団の遺伝的分散を推定する機能があります。
複数の環境と形質：
- BGGEは、Jarquín 2014の方法に従って、遺伝子型ごとの環境ゲノム選択モデルに焦点を当てて、連続変数のゲノム予測を実行します。
- megaLMMは、ベイジアン・ゲノム予測モデルを使用して、非常に多数の形質（最大数千）を含む多変量ゲノム予測を実装します。
親族関係と関連性：
- AGHmatrixは、血統とゲノム関係（相加性と優性）を計算するための広範なオプションを提供します。
- pedigreeは、血統の順序付け、血統関係マトリックスの計算と反転、およびその他の関連タスクのための機能を提供します。
- statgenIBDは、双親、三元、四元交配の IBD確率を計算できます。
- kinship2は、血統ベースの親族データを操作および視覚化するための機能を提供します。

作物成長モデルと作物モデリング

apsimxは、APSIM「次世代」（.json、.apsimx）およびAPSIM「クラシック」（.xml、.apsim）ファイルのファイルを読み取り、検査、編集、実行する機能があります。
- rapsimngは、次世代のAPSIMファイルで動作します。
DSSATは、Jones (2003)によって文書化された農業技術移転作付システムモデルのための意思決定支援システム（DSSAT-CSM）への包括的なRインターフェースを提供します。このパッケージは、入力ファイルの読み取りと書き込み、DSSAT-CSMの実行、および出力ファイルの読み取りを行うためのクロスプラットフォーム機能を提供します。
- Dasstは、DSSATファイルとも連携します。
モデリングフレームワークSimplace（Scientific Impact assessment and Modelling Platform for Advanced Crop and Ecosystem management）は、r pkg(“simplace”)を使ってアクセスできます。さらに、r github(“gk-crop/simplaceUtil”)では、シミュレーションのセットアップと処理をより便利にするユーティリティ関数を提供しています。
fruclimadaptは、ブドウの木や果樹にとって重要ないくつかの季節変数を計算して、気候適応を評価し、これらの種における気象関連障害の発生率を推定します。
作物用水の使用量：
- cropDemandは、TerraClimateデータセットを使用してブラジルの生産地域における作物用水の需要を推定できます。
- Evapotranspirationは、21の異なるモデルを使用して潜在的な蒸発散量と実際の蒸発散量を推定できます。
metricaは、モデル予測とグラウンド・トゥルース・データを比較するための便利な関数が多数あります。
作物成長モデル：
- Rwofostは、WOFOST（World Food Studies）作物成長モデルの実装です（de Wit 2019）。
- Rqueftsは、QUEFTS（熱帯土壌の自然肥沃度の定量的評価）モデルの実装を提供しています（Janssen 1990）。
Recocropは、Hackett (1991)に従って植物の成長に対する制限因子アプローチを使用して植物の環境適合性を推定しています。
生態生理学：
- photosynthesisは、植物の生態生理学モデリングと分析のための多数のツールがあります。
- tealeavesは、エネルギーバランスを使用して葉の温度を理解するためのモデルを実装します。
- plantecophysは、結合葉ガス交換モデル、A-Ci曲線シミュレーションとフィッティング、Ball-Berry気孔コンダクタンスモデル、Penman-Montethを使用した葉のエネルギーバランス、Cowan-Farquhar最適化、および湿度単位変換をサポートしています。
- plantecowrapは、葉肉コンダクタンスの温度応答、空気中のルビスコのカルボキシル化に関する見かけのミカエリス・メンテン定数、およびC3植物のA-CiまたはA-Cc曲線をフィッティングするための光呼吸CO2補償点の機能を追加することにより、植物生理学を拡張します。
bigleafは、渦共分散データと付随する気象測定から、生態系特性（空気力学的コンダクタンス、表面温度など）および生理学的特性（樹冠コンダクタンス、水利用効率など）を計算します。

昆虫学

Survivalタスクビューには、打ち切りデータを扱うためのリソースがリストされています。
- agriCensDataは、一般的な農業の文脈で打ち切りデータを扱うための関数を提供します。
hnpは、様々な適合モデルから様々な診断法を用いて、シミュレーションエンベロープの半正規プロットを作成します。

食品科学

官能検査をサポートするパッケージについては、Psychometricsタスクビューを参照してください。

NutrienTrackeRは、「USDA」（米国）、「CIQUAL」（フランス）、「BEDCA」（スペイン）、「CNF」（カナダ）などのいくつかの参照データベースからの食品組成データを使用して、食品の栄養素含有量（多量栄養素と微量栄養素）を計算するための便利な関数を提供します。

遺伝子型と環境の相互作用

statgenGxEは、遺伝子型と環境の相互作用に対処するためのいくつかの分析アプローチを実装します。
ggeは、GGEバイプロットを生成でき、bayesammiは加法主効果乗法交互作用（AMMI）モデルのベイズ推定を実行できます。
- metanおよびgeneticaeは、幅広いパラメトリックおよびノンパラメトリックな方法を使用して、複数環境の試験データの安定性分析を実行できます。
EnvRtypeは、気候データの組み立て、データセットの準備、環境分類または環境タイピングに使用できます。
spFWは、ベイジアン階層モデルを使用した複数環境試験の空間フィンレー・ウィルキンソン解析も実行します。
恒常性係数、特定の適応能力、加重恒常性指数、superiority measure、regression on environmental index、Tai’s stability parameters、stability variance、エコ価数、その他の安定性パラメータなど、幅広い安定性分析統計を agrostab経由で計算できます。
- toolStabilityとstabilityは、安定性解析も計算します。
IBCF.MTMEは、Montesinos-López（2018）によって説明された方法に従って、複数形質および複数環境の試験における連続データに対して項目ベースの協調フィルタリングを実装します。
learnMETは、遺伝子型と環境の相互作用を理解するために、気象検索機能と機械学習手法を統合しています。

植物の病理

Epidemiologyタスクビューには、植物の病気をモデル化するための関連パッケージがリストされます。

疫学シミュレーション：
- 空間情報と遺伝情報を組み込んだ植物病原体の確率論的疾患モデリングは、landsepiを使用して実行できます。
- ascotraceRは、Diggle（2022）によって開発されたモデルに従って、ヒヨコマメ畑における子嚢枯病感染をシミュレートできます。
epiphyは、植物の病気の蔓延を分析するためのツールボックスです。これは、時間および/または空間にわたって記録された植物病害強度データの共通フレームワークを提供します。
epifitterは、植物病害進行曲線データの解析・可視化機能を提供します。
植物病原体遺伝学：
- hagisは、植物病原体の病型調査データを解析する機能を備えています。
- 提供される関数は、感受性の分布、統計による複雑さの分布、病型の頻度分布、および病型の多様性指数を計算します。
- resevolを使用すると、農薬圧力下での耐性遺伝子の進化を、さまざまな害虫の数、害虫の繁殖様式、耐性遺伝子座、農薬の数、その他の側面の下でシミュレートできます。
- クローン性/有性生殖戦略が混合された集団は、部分的にクローン性の集団を階層的に分析するための集団遺伝分析ツールを備えたpopprを使用して分析できます。

農村社会学

一般的な社会学パッケージのPsychometricsのタスクビューを参照してください。

SurvivalタスクビューとagriCensDataはどちらも、間隔データと打ち切りデータを操作するためのツールを提供します。

土壌科学と精密農業

空間：
- SpatialおよびSpatioTemporal CRAN タスクビューは、空間統計に関する広範なリソースを提供します。
- mpspline2は、土壌属性に対する質量保存スプラインを実装し、離散的な、多くの場合不連続な深さ間隔にわたって測定された属性の連続的なダウンプロファイル推定を行います。
sharpshootRは、データ管理、要約、視覚化、変換などの土壌調査作業をサポートするユーティリティ機能の概要が含まれています。
土壌学に関して、aqpは土壌科学者向けに、特殊なデータ構造、土壌プロファイルの概要、視覚化、色変換などの一般的なツールキットを提供します。
- SoilTaxonomyは、土壌分類用語を解析するための関数を提供します。
- pedometricsは、土壌データの一般的な分析のための多くのユーティリティ関数があります。
土壌水：
- 土壌水保持曲線は、土壌水保持率についてはVan Genuchten (1980)の方法、透水係数についてはMualem (1976)の方法を使用し、soilwaterによって計算できます。
- 土壌水理特性モデルのパラメータの推定と予測は、spshを使用して実行できます。
SoilRは、線形および非線形モデルを使用して陸上生態系における土壌有機物の分解をモデル化します。
- sorceringは、土壌有機炭素と土壌有機窒素のモデル化、および窒素の無機化率の計算に使用できます。
土壌テクスチャの三角形は、soiltextureとggsoiltextureを使用してグラフ化できます。soiltextureは、土壌テクスチャデータを分類および変換することもできます。
QIを使用して、カリウム強度と交換可能性を計算できます。
DMMFは、日次ベースのモーガン・モーガン・フィニー（DMMF）土壌侵食モデル（Choi 2017）を実装して、田畑または集水域からの地表流出と堆積物の収支を毎日推定しています。
OBICは、オランダの農地の土壌の品質と現在の農業慣行の持続可能性を評価する方法であるOpen Bodem Indexを計算しています。
土壌肥沃度検査：
- soiltestcorrは、土壌検査値と作物収量データの相関分析を行う機能を備えています。
- SoilTestingは、分析ラボの結果から土壌ミネラル濃度を計算する機能を提供します。
作物生産のための特定の土壌のsuitabilityは、土壌肥沃度クラス、土壌浸食モデル、土壌塩分分類などのsoilassessmentを使用して分析できます。適合性要件は、穀物、ナッツ、マメ科植物、果物、野菜、工業作物、根菜類に分類される作物を対象としています。

リモートセンシング

spectralRを使用すると、Google Earth Engineから取得したSentinel 2 Level 2A衛星ミッションの光学バンド・ピクセル・データにアクセスして処理できます。
- rsatとsatelliteは、リモート・センシング・データの処理に使用できます。
agrifeatureを使用すると、スペクトルデータから農業画像の特徴を抽出できます。
- グレーレベル共起行列（GLCM）、RGBベースの植生指数（RGB VI）、正規化差分植生指数（NDVI）を計算する機能があります。
実験単位（プロットなど）は、rPAexを使用してスペクトル画像から取得できます。
- lueは、バイオマスと収量を推定するための光利用効率モデルを実装します。
- WCM modelに基づくマイクロ波後方散乱データからの葉面積指数と土壌水分は、WCMを使用して計算できます。
mapsRinteractiveは、ラスター形式の土壌点データを操作するための関数を提供します。

雑草科学

生態学的研究および分析アプリケーションの場合、Environmetricsタスクビューには、このトピック内の既存のRリソースのリストが表示されます。

用量反応：
- drcは、用量反応曲線に対する多用途のモデルフィッティングおよびアフターフィッティング機能を提供します。
- LW1949は、LitchfieldおよびWilcoxon（1949）の用量反応モデルを実装しています。
drcteは、農業におけるノンパラメトリックおよびパラメトリックな時間対事象モデル、特に発芽・出芽データの解析のためのフレームワークを提供します。
PROSPERは、除草剤耐性や除草剤の圧力などのさまざまな条件下で、雑草個体群の動態を個体および集団レベルでシミュレーションするためのパッケージです。
plantTrackerは、繰り返される微細な生物の出現マップから、成長、生存、局所的な近隣密度情報を抽出します。

R言語 CRAN Task View：農業

概要