論文の概要: Cotton Yield Prediction Using Random Forest

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.02299v1
• Date: Mon, 4 Dec 2023 19:33:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-06 17:51:40.228029
• Title: Cotton Yield Prediction Using Random Forest
• Title（参考訳）: ランダム林を用いた綿花収量予測
• Authors: Alakananda Mitra, Sahila Beegum, David Fleisher, Vangimalla R. Reddy, Wenguang Sun, Chittaranjan Ray, Dennis Timlin, Arindam Malakar
• Abstract要約: 温暖化による農業技術は、操業費を減らしながら収量を増やすために開発されている。 作物の収量予測は、作物、土壌タイプ、管理、害虫・病気、気候、気象パターンの複雑で非線形な影響により困難である。 我々は、気候変動、土壌の多様性、品種、無機窒素レベルを考慮して、生産予測に機械学習(ML)を採用している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8887119618534647
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The cotton industry in the United States is committed to sustainable production practices that minimize water, land, and energy use while improving soil health and cotton output. Climate-smart agricultural technologies are being developed to boost yields while decreasing operating expenses. Crop yield prediction, on the other hand, is difficult because of the complex and nonlinear impacts of cultivar, soil type, management, pest and disease, climate, and weather patterns on crops. To solve this issue, we employ machine learning (ML) to forecast production while considering climate change, soil diversity, cultivar, and inorganic nitrogen levels. From the 1980s to the 1990s, field data were gathered across the southern cotton belt of the United States. To capture the most current effects of climate change over the previous six years, a second data source was produced using the process-based crop model, GOSSYM. We concentrated our efforts on three distinct areas inside each of the three southern states: Texas, Mississippi, and Georgia. To simplify the amount of computations, accumulated heat units (AHU) for each set of experimental data were employed as an analogy to use time-series weather data. The Random Forest Regressor yielded a 97.75% accuracy rate, with a root mean square error of 55.05 kg/ha and an R2 of around 0.98. These findings demonstrate how an ML technique may be developed and applied as a reliable and easy-to-use model to support the cotton climate-smart initiative.
• Abstract（参考訳）: 米国の綿産業は、土壌の健康と綿生産を改善しながら、水、土地、エネルギー消費を最小限に抑える持続可能な生産慣行を約束している。 温暖な農業技術が開発され、生産コストの削減が図られている。 一方、作物の収量予測は、品種、土壌の種類、管理、害虫と病害、気候、作物の気候パターンが複雑で非線形な影響をもたらすため困難である。 この問題を解決するために, 気候変動, 土壌多様性, 品種, 無機窒素レベルを考慮しつつ, 生産予測に機械学習(ml)を応用した。 1980年代から1990年代にかけて、フィールドデータはアメリカ合衆国南部コットンベルトに集められた。 過去6年間の気候変動の影響を捉えるため、プロセスベースの作物モデルであるGOSSYMを用いて第2のデータソースが作成された。 我々は、南部3州(テキサス州、ミシシッピ州、ジョージア州)の3つの異なる地域に集中した。 計算を単純化するため, 時系列気象データを用いて, 実験データの集合ごとに蓄積した熱ユニット(AHU)を類似体として使用した。 ランダムフォレスト回帰器は97.75%の精度で、根平均2乗誤差は55.05 kg/ha、R2は約0.98である。 これらの結果から,綿花の温暖化対策を支援するため,ML手法を信頼性と使い勝手の良いモデルとして開発・適用する方法が示唆された。

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