論文の概要: Sparsity, Regularization and Causality in Agricultural Yield: The Case of Paddy Rice in Peru

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.17298v1
• Date: Wed, 25 Sep 2024 19:16:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-30 12:41:44.047691
• Title: Sparsity, Regularization and Causality in Agricultural Yield: The Case of Paddy Rice in Peru
• Title（参考訳）: 農業収量における空間性, 正規化, 因果関係 ペルーの水田米の
• Authors: Rita Rocio Guzman-Lopez, Luis Huamanchumo, Kevin Fernandez, Oscar Cutipa-Luque, Yhon Tiahuallpa and Helder Rojas
• Abstract要約: 本研究は,ペルー各地の水田収量の正確な予測モデルを構築するために,農業国勢調査データとリモートセンシング時系列を統合した。 スパースレグレッションとElastic-Net正規化技術を利用して、重要リモートセンシング変数間の因果関係を同定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study introduces a novel approach that integrates agricultural census data with remotely sensed time series to develop precise predictive models for paddy rice yield across various regions of Peru. By utilizing sparse regression and Elastic-Net regularization techniques, the study identifies causal relationships between key remotely sensed variables-such as NDVI, precipitation, and temperature-and agricultural yield. To further enhance prediction accuracy, the first- and second-order dynamic transformations (velocity and acceleration) of these variables are applied, capturing non-linear patterns and delayed effects on yield. The findings highlight the improved predictive performance when combining regularization techniques with climatic and geospatial variables, enabling more precise forecasts of yield variability. The results confirm the existence of causal relationships in the Granger sense, emphasizing the value of this methodology for strategic agricultural management. This contributes to more efficient and sustainable production in paddy rice cultivation.
• Abstract（参考訳）: 本研究では、ペルー各地の水田収量の正確な予測モデルを構築するために、リモートセンシング時系列と農業国勢調査データを統合した新しいアプローチを提案する。 スパース回帰法と弾性ネット正規化法を用いて,NDVI,降水量,温度および農業収量などの重要なリモートセンシング変数間の因果関係を同定した。 予測精度をさらに高めるために、これらの変数の1階および2階の動的変換(速度と加速度)を適用し、非線形パターンと収率に対する遅延効果を捉える。 その結果, 正規化手法と気候変数と地理空間変数を組み合わせることにより, 収量変動のより正確な予測が可能となった。 その結果,グラガーの意味での因果関係の存在が確認され,戦略的農業経営におけるこの方法論の価値が強調された。 これは水稲栽培において、より効率的で持続可能な生産に寄与する。

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