論文の概要: Improve State-Level Wheat Yield Forecasts in Kazakhstan on GEOGLAM's EO Data by Leveraging A Simple Spatial-Aware Technique

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.04646v1
• Date: Thu, 1 Jun 2023 19:35:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-11 13:27:44.645794
• Title: Improve State-Level Wheat Yield Forecasts in Kazakhstan on GEOGLAM's EO Data by Leveraging A Simple Spatial-Aware Technique
• Title（参考訳）: 簡易空間認識技術を活用したGEOGLAMのEOデータに基づくカザフスタンの国別小麦収量予測の改善
• Authors: Anh Nhat Nhu, Ritvik Sahajpal, Christina Justice, Inbal Becker-Reshef
• Abstract要約: 我々は,カザフスタンにおけるクロスリージョン収率の不均一性に明示的に対処する,ステートワイド加法バイアスと呼ばれる手法を提案し,検討する。 本手法では, RMSE全体の8.9%, 州別RMSEの28.37%を削減した。 状態ワイド加算バイアスの有効性は、機械学習の性能を大幅に改善できることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.433758865948252
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accurate yield forecasting is essential for making informed policies and long-term decisions for food security. Earth Observation (EO) data and machine learning algorithms play a key role in providing a comprehensive and timely view of crop conditions from field to national scales. However, machine learning algorithms' prediction accuracy is often harmed by spatial heterogeneity caused by exogenous factors not reflected in remote sensing data, such as differences in crop management strategies. In this paper, we propose and investigate a simple technique called state-wise additive bias to explicitly address the cross-region yield heterogeneity in Kazakhstan. Compared to baseline machine learning models (Random Forest, CatBoost, XGBoost), our method reduces the overall RMSE by 8.9\% and the highest state-wise RMSE by 28.37\%. The effectiveness of state-wise additive bias indicates machine learning's performance can be significantly improved by explicitly addressing the spatial heterogeneity, motivating future work on spatial-aware machine learning algorithms for yield forecasts as well as for general geospatial forecasting problems.
• Abstract（参考訳）: 正確な利回り予測は、食料安全保障のためのインフォームドポリシーや長期的な意思決定に不可欠である。 地球観測(eo)データと機械学習アルゴリズムは、畑から全国規模までの作物の状態の包括的かつタイムリーな視点を提供する上で重要な役割を果たす。 しかし、機械学習アルゴリズムの予測精度は、作物管理戦略の違いなどリモートセンシングデータに反映されない外因性要因によって生じる空間的不均一性によってしばしば損なわれる。 本稿では,カザフスタンにおけるクロスリージョン収率の不均一性に明示的に対処する,ステートワイド加法バイアスと呼ばれる簡単な手法を提案し,検討する。 ベースライン機械学習モデル(Random Forest, CatBoost, XGBoost)と比較して, RMSE全体の8.9\%, 州別RMSEの28.37\%を削減した。 状態方向加法バイアスの有効性は、空間的不均質性に明示的に対応し、収率予測のための空間対応機械学習アルゴリズムと一般的な地理空間予測問題に対する今後の研究を動機付けることによって、機械学習の性能を大幅に改善できることを示している。

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