論文の概要: Machine Learning-based Nutrient Application's Timeline Recommendation for Smart Agriculture: A Large-Scale Data Mining Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.12052v1
• Date: Wed, 18 Oct 2023 15:37:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-19 15:54:47.508677
• Title: Machine Learning-based Nutrient Application's Timeline Recommendation for Smart Agriculture: A Large-Scale Data Mining Approach
• Title（参考訳）: 機械学習に基づくスマート農業のための栄養素アプリケーションのタイムライン推奨:大規模データマイニングアプローチ
• Authors: Usama Ikhlaq, Tahar Kechadi
• Abstract要約: 不正確な肥料の用途の決定は、コストのかかる結果をもたらし、食糧生産を妨げ、環境に害を与える可能性がある。 そこで本研究では, 年間を通じて必要な肥料量を決定することにより, 栄養素の応用を予測する方法を提案する。 提案手法は, 費用対効果と環境に優しい農業を促進するため, 気象条件と土壌特性に基づく肥料量の調整を推奨する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This study addresses the vital role of data analytics in monitoring fertiliser applications in crop cultivation. Inaccurate fertiliser application decisions can lead to costly consequences, hinder food production, and cause environmental harm. We propose a solution to predict nutrient application by determining required fertiliser quantities for an entire season. The proposed solution recommends adjusting fertiliser amounts based on weather conditions and soil characteristics to promote cost-effective and environmentally friendly agriculture. The collected dataset is high-dimensional and heterogeneous. Our research examines large-scale heterogeneous datasets in the context of the decision-making process, encompassing data collection and analysis. We also study the impact of fertiliser applications combined with weather data on crop yield, using the winter wheat crop as a case study. By understanding local contextual and geographic factors, we aspire to stabilise or even reduce the demand for agricultural nutrients while enhancing crop development. The proposed approach is proven to be efficient and scalable, as it is validated using a real-world and large dataset.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,作物栽培における肥料利用のモニタリングにおけるデータ分析の重要性について考察した。 不正確なfertiliserのアプリケーション決定はコストのかかる結果をもたらし、食糧生産を阻害し、環境被害を引き起こす可能性がある。 本研究では, 年間を通じて必要な肥料量を決定することにより, 栄養素の応用を予測する方法を提案する。 提案手法は, 費用対効果と環境に優しい農業を促進するため, 気象条件と土壌特性に基づく肥料量の調整を推奨する。 収集されたデータセットは高次元で異種である。 本研究では,データ収集と分析を含む意思決定プロセスにおける大規模異種データセットについて検討する。 また, 冬期コムギ収穫を事例として, 肥料施用と気象データの組み合わせが作物収量に及ぼす影響についても検討した。 地域的・地理的要因を理解することで、作物開発を促進しつつ、農業用栄養素の需要を安定させたり減らしたりしたいと考えています。 提案手法は実世界および大規模データセットを用いて検証されるため,効率的かつスケーラブルであることが証明されている。

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