論文の概要: Agricultural Recommendation System based on Deep Learning: A Multivariate Weather Forecasting Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.11410v2
• Date: Wed, 13 Mar 2024 02:03:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-14 17:27:25.893511
• Title: Agricultural Recommendation System based on Deep Learning: A Multivariate Weather Forecasting Approach
• Title（参考訳）: 深層学習に基づく農業推薦システム:A 多変量気象予測手法
• Authors: Md Zubair (1), Md. Shahidul Salim (2), Mehrab Mustafy Rahman (3), Mohammad Jahid Ibna Basher (1), Shahin Imran (4) and Iqbal H. Sarker (5) ((1) Chittagong University of Engineering & Technology, Chittagong, Bangladesh, (2) Khulna University of Engineering & Technology, Khulna, Bangladesh, (3) Islamic University of Technology, Gazipur, Bangladesh, (4) Khulna Agricultural University, Khulna, Bangladesh, (5) Edith Cowan University, Perth, Australia)
• Abstract要約: 本稿では,天気予報モデルを用いたコンテキスト型作物推薦システムを提案する。 提案された気象モデルは、バングラデシュの任意の場所において降雨、気温、湿度、日差しを平均して0.9824で予測することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Bangladesh is predominantly an agricultural country, where the agrarian sector plays an essential role in accelerating economic growth and enabling the food security of the people. The performance of this sector has an overwhelming impact on the primary macroeconomic objectives like food security, employment generation, poverty alleviation, human resources development, and other economic and social forces. Although Bangladesh's labor-intensive agriculture has achieved steady increases in food grain production, it often suffered from unfavorable weather conditions such as heavy rainfall, low temperature, and drought. Consequently, these factors hinder the production of food substantially, putting the country's overall food security in danger. In order to have a profitable, sustainable, and farmer-friendly agricultural practice, this paper proposes a context-based crop recommendation system powered by a weather forecast model. With extensive evaluation, the multivariate Stacked Bi-LSTM (three Bi-LSTM layers with a time Distributed layer) Network is employed as the weather forecasting model. The proposed weather model can forecast Rainfall, Temperature, Humidity, and Sunshine for any given location in Bangladesh with an average R-squared value of 0.9824, and the model outperforms other state-of-the-art LSTM models. These predictions guide our system in generating viable farming decisions. Additionally, our full-fledged system is capable of alerting the farmers about extreme weather conditions so that preventive measures can be undertaken to protect the crops. Finally, the system is also adept at making knowledge-based crop suggestions for the flood and drought-prone regions of Bangladesh.
• Abstract（参考訳）: バングラデシュは主に農業国であり、農業部門は経済成長を加速し、人々の食料安全保障を可能にする上で重要な役割を担っている。 このセクターのパフォーマンスは、食料安全保障、雇用創出、貧困緩和、人的資源開発、その他の経済・社会力といった主要なマクロ経済目標に圧倒的な影響を与えている。 バングラデシュの労働集約農業は食糧穀物生産を着実に増加させているが、大雨や低温、干ばつなどの悪天候に悩まされることが多い。 その結果、これらの要因は食料生産を著しく妨げ、国の全体的な食料安全保障を危険にさらすことになった。 そこで本研究では,天気予報モデルを用いた環境適応型作物推薦システムを提案する。 気象予報モデルとして多変量重畳Bi-LSTM(時間分散層を有する3層Bi-LSTM)ネットワークが広く評価されている。 提案した気象モデルは、バングラデシュの任意の場所において平均R2乗平均0.9824で降雨、気温、湿度、日光を予測でき、他の最先端のLSTMモデルよりも優れている。 これらの予測は、実効的な農業決定を生み出す上で、我々のシステムを導く。 さらに、我々の本格的なシステムは、農作物を保護するための予防措置を実施できるように、極端な気象状況について農家に警告することができる。 最終的に、このシステムはバングラデシュの洪水や干ばつによる地域での知識に基づく作物提案にも長けている。

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