論文の概要: YieldNet: A Convolutional Neural Network for Simultaneous Corn and Soybean Yield Prediction Based on Remote Sensing Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.03129v2
• Date: Thu, 4 Mar 2021 18:10:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-22 12:09:23.365539
• Title: YieldNet: A Convolutional Neural Network for Simultaneous Corn and Soybean Yield Prediction Based on Remote Sensing Data
• Title（参考訳）: YieldNet:リモートセンシングデータに基づくコーンと大豆の同時収量予測のための畳み込みニューラルネットワーク
• Authors: Saeed Khaki, Hieu Pham and Lizhi Wang
• Abstract要約: 本稿では,複数作物の収量を予測するモデルYieldNetを提案し,同時に複数作物の収量間の相互作用を考察する。 その結果,提案手法は収穫前1～4ヶ月の収穫量を正確に予測し,他の最先端手法と競合することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.312926581466852
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large scale crop yield estimation is, in part, made possible due to the availability of remote sensing data allowing for the continuous monitoring of crops throughout its growth state. Having this information allows stakeholders the ability to make real-time decisions to maximize yield potential. Although various models exist that predict yield from remote sensing data, there currently does not exist an approach that can estimate yield for multiple crops simultaneously, and thus leads to more accurate predictions. A model that predicts yield of multiple crops and concurrently considers the interaction between multiple crop's yield. We propose a new model called YieldNet which utilizes a novel deep learning framework that uses transfer learning between corn and soybean yield predictions by sharing the weights of the backbone feature extractor. Additionally, to consider the multi-target response variable, we propose a new loss function. Numerical results demonstrate that our proposed method accurately predicts yield from one to four months before the harvest, and is competitive to other state-of-the-art approaches.
• Abstract（参考訳）: 大規模作物収量の推定は、その成長状態を通じて作物の連続的な監視を可能にするリモートセンシングデータの提供によって可能になった。 この情報を持つことで、利害関係者は利回りポテンシャルを最大化するためにリアルタイムの意思決定ができる。 リモートセンシングデータから収量を予測する様々なモデルが存在するが、現在では複数の作物の収量を同時に推定できるアプローチは存在しないため、より正確な予測につながる。 複数の作物の収量を予測し、複数の作物の収量間の相互作用を同時に考慮するモデル。 本稿では,背骨特徴抽出器の重みを共用することにより,トウモロコシと大豆の収量予測の伝達学習を利用する新しいディープラーニングフレームワークである yieldnet を用いた新しいモデルを提案する。 さらに,マルチターゲット応答変数を検討するために,新しい損失関数を提案する。 その結果,提案手法は収穫の1～4か月前の収量を正確に予測でき,他の最先端手法と競合することがわかった。

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