論文の概要: Integrating processed-based models and machine learning for crop yield prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.13466v1
• Date: Tue, 25 Jul 2023 12:51:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-26 17:05:49.485831
• Title: Integrating processed-based models and machine learning for crop yield prediction
• Title（参考訳）: 収量予測のための処理ベースモデルと機械学習の統合
• Authors: Michiel G.J. Kallenberg, Bernardo Maestrini, Ron van Bree, Paul Ravensbergen, Christos Pylianidis, Frits van Evert, and Ioannis N. Athanasiadis (Wageningen University and Research, the Netherlands)
• Abstract要約: 本研究では,ハイブリッドメタモデリング手法を用いてジャガイモ収量予測を行う。 作物成長モデルを用いて、畳み込みニューラルネットを(前)訓練するための合成データを生成する。 シリコンに適用すると、我々のメタモデリング手法は、純粋にデータ駆動のアプローチからなるベースラインよりも優れた予測が得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3107669223114085
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Crop yield prediction typically involves the utilization of either theory-driven process-based crop growth models, which have proven to be difficult to calibrate for local conditions, or data-driven machine learning methods, which are known to require large datasets. In this work we investigate potato yield prediction using a hybrid meta-modeling approach. A crop growth model is employed to generate synthetic data for (pre)training a convolutional neural net, which is then fine-tuned with observational data. When applied in silico, our meta-modeling approach yields better predictions than a baseline comprising a purely data-driven approach. When tested on real-world data from field trials (n=303) and commercial fields (n=77), the meta-modeling approach yields competitive results with respect to the crop growth model. In the latter set, however, both models perform worse than a simple linear regression with a hand-picked feature set and dedicated preprocessing designed by domain experts. Our findings indicate the potential of meta-modeling for accurate crop yield prediction; however, further advancements and validation using extensive real-world datasets is recommended to solidify its practical effectiveness.
• Abstract（参考訳）: 作物収量予測は通常、局所的な条件の調整が困難であることが証明された理論駆動のプロセスベースの作物成長モデルや、大規模なデータセットを必要とすることが知られているデータ駆動機械学習手法を利用する。 本研究では,ハイブリッドメタモデリング手法を用いてジャガイモ収量予測を行う。 作物成長モデルを用いて、畳み込みニューラルネットを(前)訓練するための合成データを生成し、観察データで微調整する。 シリコンに適用すると、我々のメタモデリングアプローチは、純粋にデータ駆動アプローチからなるベースラインよりも優れた予測が得られる。 実世界の実地データ(n=303)と商業分野(n=77)で試験すると、メタモデリング手法は作物の生育モデルに関して競合する結果をもたらす。 しかし、後者のセットでは、両方のモデルはハンドピックされたフィーチャセットとドメインエキスパートが設計した専用の前処理を持つ単純な線形回帰よりもパフォーマンスが悪くなります。 本研究は,正確な収穫量予測のためのメタモデリングの可能性を示しているが,実世界の広範なデータセットを用いたさらなる進歩と検証は,その実用的効果を確固たるものにすることが推奨されている。

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