論文の概要: What a million Indian farmers say?: A crowdsourcing-based method for pest surveillance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.03374v1
• Date: Sat, 7 Aug 2021 06:03:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-10 15:10:17.452293
• Title: What a million Indian farmers say?: A crowdsourcing-based method for pest surveillance
• Title（参考訳）: インドの農家は何とおっしゃいますか。 クラウドソーシングによる害虫監視手法
• Authors: Poonam Adhikari, Ritesh Kumar, S.R.S Iyengar, Rishemjit Kaur
• Abstract要約: 本稿では,スマートフォン上で収集したリアルタイムファーマークエリを利用して害虫監視を行うクラウドソーシング方式を提案する。 本研究では,高時間的粒度の広い地域を包み込むことのできる害虫監視の正確かつ経済的手法であることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9558392439655014
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Many different technologies are used to detect pests in the crops, such as manual sampling, sensors, and radar. However, these methods have scalability issues as they fail to cover large areas, are uneconomical and complex. This paper proposes a crowdsourced based method utilising the real-time farmer queries gathered over telephones for pest surveillance. We developed data-driven strategies by aggregating and analyzing historical data to find patterns and get future insights into pest occurrence. We showed that it can be an accurate and economical method for pest surveillance capable of enveloping a large area with high spatio-temporal granularity. Forecasting the pest population will help farmers in making informed decisions at the right time. This will also help the government and policymakers to make the necessary preparations as and when required and may also ensure food security.
• Abstract（参考訳）: 農作物の害虫の検出には、手作業によるサンプリングやセンサー、レーダーなど、さまざまな技術が使用されている。 しかし、これらの手法は大きな領域をカバーできず、非経済的で複雑であるため、スケーラビリティに問題がある。 本稿では,電話で収集したリアルタイムファーマー問合せを用いて害虫調査を行うクラウドソーシング手法を提案する。 我々は、過去のデータを集約分析してパターンを見つけ、害虫発生の今後の知見を得るデータ駆動戦略を開発した。 本研究では,時間的粒度の高い広い地域を包み込むことのできる害虫監視の正確かつ経済的手法であることを示した。 害虫の集団を予測することは、農家が適切なタイミングで決定を下すのに役立つだろう。 これはまた、政府や政策立案者が必要に応じて必要な準備をし、食料の安全を確保するのに役立つ。

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