ফসল ফলন পূর্বাভাস কুইজে AI

আপনি কুইজ নেওয়ার সাথে সাথে উত্তর এবং ব্যাখ্যাগুলি উপস্থিত হয়।

1. এনডিভিআই গাছপালা সূচক প্রাথমিকভাবে কী নির্দেশ করে?
   • মাটির পিএইচ স্তর
   • শস্যের দাম
   • স্যাটেলাইট আলোর প্রতিফলন থেকে ফসলের সবুজতা এবং প্রাণশক্তি
   • খামার শ্রমিকের সংখ্যা
2. কেন প্রারম্ভিক ঋতু ফলন পূর্বাভাস দেরী ঋতু বেশী বেশী অনিশ্চয়তা বহন করে?
   • আবহাওয়া এবং ফসলের উন্নয়ন যা ফলনকে প্রভাবিত করে তার অনেক কিছুই এখনও ঘটেনি
   • স্যাটেলাইট ঋতুর শুরুতে বন্ধ হয়ে যায়
   • কৃষকরা তাদের ক্ষেত তাড়াতাড়ি লুকিয়ে রাখে
   • NDVI শুধুমাত্র শীতকালে কাজ করে
3. What does held-out-year validation help assess in a crop-yield forecast study?
   • A guarantee that no future information can leak into the inputs
   • Only whether the model's filename contains the year
   • Proof that every field shares the same yield
   • Generalization to another year's conditions, with forecast-time feature availability still needing control
4. কোন ডেটা উৎস এই মডেলগুলিতে সাধারণত ব্যবহৃত মাল্টিস্পেকট্রাল চিত্র প্রদান করে?
   • শুধুমাত্র হোম আবহাওয়া স্টেশন
   • সেন্টিনেল-২ এবং ল্যান্ডস্যাট স্যাটেলাইট
   • সোশ্যাল মিডিয়া পোস্ট
   • মুদি দোকানের রসিদ
5. What does the cited US Corn Belt hybrid yield study add to machine-learning predictors?
   • Variables supplied by a process-based crop simulation model such as APSIM
   • Removal of every weather and soil input
   • A guarantee that the model needs no regional validation
   • Only random labels unrelated to crop development
6. Why should crop-yield evaluations examine unusual heat or drought years separately?
   • Extreme conditions always make prediction easier
   • A high NDVI guarantees an unchanged yield under every stress
   • Training mainly on ordinary conditions may not represent those stress responses adequately
   • Every weather year is identical once a crop is named
7. If a vegetation observation has near-infrared reflectance 0.6 and red reflectance 0.2, what is its NDVI?
   • 0.8, by adding the two values only
   • 0.5, using (0.6 minus 0.2) divided by (0.6 plus 0.2)
   • 0.4, by subtracting without normalization
   • 3.0, by dividing near-infrared by red only
8. What does validation against county-average yield labels establish about an individual-field forecast?
   • It guarantees every field has the county's average yield
   • It converts a regional label into a direct harvest measurement for each field
   • It removes all need to know the forecast's spatial unit
   • It does not by itself establish field-level accuracy; the intended scale needs its own evidence