論文の概要: Predicting crop yields with little ground truth: A simple statistical
model for in-season forecasting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.08720v1
- Date: Wed, 16 Jun 2021 11:44:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-17 17:16:46.753412
- Title: Predicting crop yields with little ground truth: A simple statistical
model for in-season forecasting
- Title(参考訳): 根底真理の少ない作物収量の予測:シーズン内予測のための簡易統計モデル
- Authors: Nemo Semret
- Abstract要約: シーズン内収量予測のための完全自動モデルを提案する。
我々のアプローチは主に衛星データに依存しており、簡単な回帰モデルと組み合わせた注意深い特徴工学が特徴である。
10種類の異なる品種に施すと,9ヶ月の予測では5%~10%,3ヶ月の予測では7%~14%のRMSEが得られる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: We present a fully automated model for in-season crop yield prediction,
designed to work where there is a dearth of sub-national "ground truth"
information. Our approach relies primarily on satellite data and is
characterized by careful feature engineering combined with a simple regression
model. As such, it can work almost anywhere in the world. Applying it to 10
different crop-country pairs (5 cereals -- corn, wheat, sorghum, barley and
millet, in 2 countries -- Ethiopia and Kenya), we achieve RMSEs of 5\%-10\% for
predictions 9 months into the year, and 7\%-14\% for predictions 3 months into
the year. The model outputs daily forecasts for the final yield of the current
year. It is trained using approximately 4 million data points for each
crop-country pair. These consist of: historical country-level annual yields,
crop calendars, crop cover, NDVI, temperature, rainfall, and
evapotransporation.
- Abstract(参考訳): 我々は,サブナショナルな「地下真理」情報が存在する場所で機能するように設計された,シーズン内収量予測の完全自動化モデルを提案する。
我々のアプローチは主に衛星データに依存しており、簡単な回帰モデルと組み合わせた注意深い特徴工学が特徴である。
そのため、世界中のほぼどこでも使える。
10種(トウモロコシ、小麦、ソルガム、大麦、ミレットの5穀類、エチオピア、ケニアの2か国)に適用すると、毎年9ヶ月の予測では5\%-10\%、年間3ヶ月の予測では7\%-14\%のRMSEが得られる。
モデルは、今年の最終利回りの日次予測を出力します。
各収穫国ごとに約400万のデータポイントを使用してトレーニングされる。
これらは、歴史的国レベルの年収、収穫の暦、作物の被覆、NDVI、温度、降雨、蒸発散である。
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