論文の概要: Semi-supervised Soil Moisture Prediction through Graph Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.03506v1
- Date: Mon, 7 Dec 2020 07:56:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-21 04:27:37.418414
- Title: Semi-supervised Soil Moisture Prediction through Graph Neural Networks
- Title(参考訳): グラフニューラルネットワークによる半教師付き土壌水分予測
- Authors: Anoushka Vyas, Sambaran Bandyopadhyay
- Abstract要約: 本研究では,土壌水分予測の問題を時間グラフによる半教師あり学習に転換する。
本研究では,地域間の関連位置の依存性を利用して土壌水分を予測できる動的グラフニューラルネットワークを提案する。
dglrと呼ばれるこのアルゴリズムは、地域内の複数の場所にわたって土壌水分を予測し、その間のグラフ構造を更新できるエンドツーエンド学習を提供する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 12.891517184512551
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recent improvement and availability of remote satellite and IoT data offers
interesting and diverse applications of artificial intelligence in precision
agriculture. Soil moisture is an important component of multiple agricultural
and food supply chain practices. It measures the amount of water stored in
various depth of soil. Existing data driven approaches for soil moisture
prediction use conventional models which fail to capture the dynamic dependency
of soil moisture values in near-by locations over time. In this work, we
propose to convert the problem of soil moisture prediction as a semi-supervised
learning on temporal graphs. We propose a dynamic graph neural network which
can use the dependency of related locations over a region to predict soil
moisture. However, unlike social or information networks, graph structure is
not explicitly given for soil moisture prediction. Hence, we incorporate the
problem of graph structure learning in the framework of dynamic GNN. Our
algorithm, referred as DGLR, provides an end-to-end learning which can predict
soil moisture over multiple locations in a region over time and also update the
graph structure in between. Our solution achieves state-of-the-art results on
real-world soil moisture datasets compared to existing machine learning
approaches.
- Abstract(参考訳): リモート衛星とIoTデータの最近の改良と可用性は、精密農業における人工知能の興味深い多様な応用を提供する。
土壌水分は農業と食料のサプライチェーンにおいて重要な要素である。
土壌のさまざまな深さに蓄積される水量を測定する。
土壌水分予測のための既存のデータ駆動アプローチは、時間とともに近傍の土壌水分値の動的依存性を捉えない従来のモデルを用いる。
本研究では,土壌水分予測の問題を時間グラフに基づく半教師付き学習として変換することを提案する。
本研究では,地域間の関連位置の依存性を利用して土壌水分を予測できる動的グラフニューラルネットワークを提案する。
しかし、社会や情報ネットワークとは異なり、土壌水分予測にはグラフ構造が明確に与えられていない。
そこで我々は,グラフ構造学習の問題を動的GNNの枠組みに取り入れた。
dglrと呼ばれるこのアルゴリズムは、地域内の複数の場所にわたって土壌水分を予測し、その間のグラフ構造を更新できるエンドツーエンド学習を提供する。
我々のソリューションは、既存の機械学習手法と比較して、現実世界の土壌水分データセットの最先端結果を達成する。
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