論文の概要: A GNN-RNN Approach for Harnessing Geospatial and Temporal Information:
Application to Crop Yield Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.08900v1
- Date: Wed, 17 Nov 2021 04:43:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-18 15:04:00.097428
- Title: A GNN-RNN Approach for Harnessing Geospatial and Temporal Information:
Application to Crop Yield Prediction
- Title（参考訳）: 地理空間情報と時間情報の調和のためのGNN-RNNアプローチ:作物収量予測への応用
- Authors: Joshua Fan, Junwen Bai, Zhiyun Li, Ariel Ortiz-Bobea, Carla P. Gomes
- Abstract要約: 本稿では,地理的知識と時間的知識を両立させるため,収穫量予測のためのグラフベースの新しいリカレントニューラルネットワークを提案する。
米国本土41州から2000以上の郡で,1981年から2019年までの期間にわたって,本手法を訓練,検証,試験を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.981160729510417
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Climate change is posing new challenges to crop-related concerns including
food insecurity, supply stability and economic planning. As one of the central
challenges, crop yield prediction has become a pressing task in the machine
learning field. Despite its importance, the prediction task is exceptionally
complicated since crop yields depend on various factors such as weather, land
surface, soil quality as well as their interactions. In recent years, machine
learning models have been successfully applied in this domain. However, these
models either restrict their tasks to a relatively small region, or only study
over a single or few years, which makes them hard to generalize spatially and
temporally. In this paper, we introduce a novel graph-based recurrent neural
network for crop yield prediction, to incorporate both geographical and
temporal knowledge in the model, and further boost predictive power. Our method
is trained, validated, and tested on over 2000 counties from 41 states in the
US mainland, covering years from 1981 to 2019. As far as we know, this is the
first machine learning method that embeds geographical knowledge in crop yield
prediction and predicts the crop yields at county level nationwide. We also
laid a solid foundation for the comparison with other machine learning
baselines by applying well-known linear models, tree-based models, deep
learning methods and comparing their performance. Experiments show that our
proposed method consistently outperforms the existing state-of-the-art methods
on various metrics, validating the effectiveness of geospatial and temporal
information.
- Abstract（参考訳）: 気候変動は食料不足や供給安定、経済計画など、作物関連の問題に新たな課題を提起している。
中心的な課題の1つとして、作物の収穫予測が機械学習分野における押し付け課題となっている。
その重要性にもかかわらず、作物の収量は天候、土地表面、土壌の質、相互作用など様々な要因に依存するため、予測作業は非常に複雑である。
近年,この領域における機械学習モデルの適用が成功している。
しかし、これらのモデルはタスクを比較的小さな領域に限定するか、あるいは1年または数年しか研究しないため、空間的および時間的に一般化することは困難である。
本稿では,収量予測のためのグラフベースの新しいリカレントニューラルネットワークを導入し,そのモデルに地理的知識と時間的知識を取り入れ,予測能力をさらに向上させる。
米国本土41州から2000以上の郡で,1981年から2019年までの期間にわたって,本手法を訓練,検証,試験を行った。
我々の知る限り、これは、地理的知識を収穫量予測に組み込んで、全国の郡レベルで収穫量を予測する最初の機械学習手法である。
また、よく知られた線形モデル、ツリーベースモデル、ディープラーニング手法を適用し、それらの性能を比較することで、他の機械学習ベースラインと比較するための確かな基盤を構築しました。
実験により,提案手法が実測値と時間的情報の有効性を検証し,既存の実測値の手法を一貫して上回ることを示した。
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