論文の概要: A Data-Driven Review of Remote Sensing-Based Data Fusion in Precision Agriculture from Foundational to Transformer-Based Techniques

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.18353v2
• Date: Mon, 14 Jul 2025 01:10:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-15 14:36:06.699967
• Title: A Data-Driven Review of Remote Sensing-Based Data Fusion in Precision Agriculture from Foundational to Transformer-Based Techniques
• Title（参考訳）: 精密農業におけるリモートセンシングに基づくデータ融合の基礎技術から変圧器技術への展望
• Authors: Mahdi Saki, Rasool Keshavarz, Daniel Franklin, Mehran Abolhasan, Justin Lipman, Negin Shariati,
• Abstract要約: このレビューは、AI駆動のデータ融合技術による精密農業の進歩に関する貴重な洞察を提供する。 我々は1994年から2024年までの研究動向を分析し、データ融合、リモートセンシング、AIによる農業モニタリングにおける重要な展開を特定した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.184871136700834
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This review explores recent advancements in data fusion techniques and Transformer-based remote sensing applications in precision agriculture. Using a systematic, data-driven approach, we analyze research trends from 1994 to 2024, identifying key developments in data fusion, remote sensing, and AI-driven agricultural monitoring. While traditional machine learning and deep learning approaches have demonstrated effectiveness in agricultural decision-making, challenges such as limited scalability, suboptimal feature extraction, and reliance on extensive labeled data persist. This study examines the comparative advantages of Transformer-based fusion methods, particularly their ability to model spatiotemporal dependencies and integrate heterogeneous datasets for applications in soil analysis, crop classification, yield prediction, and disease detection. A comparative analysis of multimodal data fusion approaches is conducted, evaluating data types, fusion techniques, and remote sensing platforms. We demonstrate how Transformers outperform conventional models by enhancing prediction accuracy, mitigating feature redundancy, and optimizing large-scale data integration. Furthermore, we propose a structured roadmap for implementing data fusion in agricultural remote sensing, outlining best practices for ground-truth data selection, platform integration, and fusion model design. By addressing key research gaps and providing a strategic framework, this review offers valuable insights for advancing precision agriculture through AI-driven data fusion techniques.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, 精密農業におけるデータ融合技術とトランスフォーマーを用いたリモートセンシングの最近の進歩について概説する。 1994年から2024年までの研究動向を分析し、データ融合、リモートセンシング、AIによる農業モニタリングにおける重要な展開を特定した。 従来の機械学習とディープラーニングのアプローチは、農業の意思決定において有効性を示しているが、スケーラビリティの制限、最適な機能抽出、ラベル付きデータへの依存といった課題は継続している。 本研究では,トランスフォーマーを用いた融合法の比較優位性,特に時空間依存性をモデル化し,土壌分析,作物分類,収量予測,疾患検出に応用するための異種データセットを統合する能力について検討した。 マルチモーダルデータ融合手法の比較分析を行い、データタイプ、融合技術、リモートセンシングプラットフォームを評価した。 予測精度を高め,特徴冗長性を緩和し,大規模データ統合を最適化することにより,トランスフォーマーが従来のモデルより優れていることを示す。 さらに,農業用リモートセンシングにおけるデータ融合の実現のための構造化ロードマップを提案し,地中データ選択,プラットフォーム統合,融合モデル設計のベストプラクティスを概説する。 このレビューは、重要な研究ギャップに対処し、戦略的枠組みを提供することによって、AI駆動のデータ融合技術による精密農業の進歩に有用な洞察を提供する。

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