論文の概要: Remote Sensing and Machine Learning for Food Crop Production Data in
Africa Post-COVID-19
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.10054v1
- Date: Wed, 14 Jul 2021 13:14:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-22 07:14:36.638029
- Title: Remote Sensing and Machine Learning for Food Crop Production Data in
Africa Post-COVID-19
- Title（参考訳）: アフリカにおける食品作物生産データのリモートセンシングと機械学習
- Authors: Racine Ly, Khadim Dia, Mariam Diallo
- Abstract要約: 旅行禁止や国境閉鎖、農業用インプットの使用が遅れたことで、食糧生産の成績は悪化した。
この章は、2020年のアフリカ全地域での食糧生産量と、トウモロコシ、キャッサバ、米、小麦の4つの主食を評価する。
衛星画像から取得した生物地球物理学的リモートセンシングデータと機械学習人工ニューラルネットワーク(ANN)技術を組み合わせて,生産レベルの予測を行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: In the agricultural sector, the COVID-19 threatens to lead to a severe food
security crisis in the region, with disruptions in the food supply chain and
agricultural production expected to contract between 2.6% and 7%. From the food
crop production side, the travel bans and border closures, the late reception
and the use of agricultural inputs such as imported seeds, fertilizers, and
pesticides could lead to poor food crop production performances. Another layer
of disruption introduced by the mobility restriction measures is the scarcity
of agricultural workers, mainly seasonal workers. The lockdown measures and
border closures limit seasonal workers' availability to get to the farm on time
for planting and harvesting activities. Moreover, most of the imported
agricultural inputs travel by air, which the pandemic has heavily impacted.
Such transportation disruptions can also negatively affect the food crop
production system.
This chapter assesses food crop production levels in 2020 -- before the
harvesting period -- in all African regions and four staples such as maize,
cassava, rice, and wheat. The production levels are predicted using the
combination of biogeophysical remote sensing data retrieved from satellite
images and machine learning artificial neural networks (ANNs) technique. The
remote sensing products are used as input variables and the ANNs as the
predictive modeling framework. The input remote sensing products are the
Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), the daytime Land Surface
Temperature (LST), rainfall data, and agricultural lands' Evapotranspiration
(ET). The output maps and data are made publicly available on a web-based
platform, AAgWa (Africa Agriculture Watch, www.aagwa.org), to facilitate access
to such information to policymakers, deciders, and other stakeholders.
- Abstract（参考訳）: 農業分野では、新型コロナウイルスが深刻な食料安全保障危機を引き起こす恐れがあり、食品サプライチェーンの混乱と農業生産は2.6%から7%の縮小が見込まれている。
農作物生産の面から、旅行禁止や国境閉鎖、レセプションの遅れ、輸入種子、肥料、農薬などの農業用インプットの使用は、農作物生産性能の低下につながる可能性がある。
移動制限措置によってもたらされたもう1つの破壊層は、主に季節労働者の不足である。
ロックダウン対策と国境閉鎖は、季節労働者が植林や収穫活動に間に合うように農場に着くのを制限している。
さらに、輸入された農業用インプットのほとんどは、パンデミックの影響が大きい空気による移動である。
このような輸送障害は食料生産システムにも悪影響を及ぼす可能性がある。
この章は、収穫期前の2020年に、すべてのアフリカ地域と、トウモロコシ、キャッサバ、米、小麦の4つの主食地で作物の生産水準を評価する。
衛星画像から取得した生物物理リモートセンシングデータと機械学習人工ニューラルネットワーク(ANN)技術を組み合わせて,生産レベルの予測を行う。
リモートセンシング製品は入力変数として、ANNは予測モデリングフレームワークとして使用される。
入力されたリモートセンシング製品は、正規化差植生指数(NDVI)、昼間土地表面温度(LST)、降雨データ、農地の蒸発散量(ET)である。
出力マップとデータはWebベースのプラットフォームであるAAgWa (Africa Agriculture Watch, www.aagwa.org)で公開されており、政策立案者、決定者、その他の利害関係者にそのような情報へのアクセスを容易にする。
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