論文の概要: Interpolation pour l'augmentation de donnees : Application à la gestion des adventices de la canne a sucre a la Reunion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.12400v1
• Date: Fri, 10 Jan 2025 11:02:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-26 02:40:06.599000
• Title: Interpolation pour l'augmentation de donnees : Application à la gestion des adventices de la canne a sucre a la Reunion
• Title（参考訳）: ドンヌの補間 : 再会への道のりをめざして
• Authors: Frederick Fabre Ferber, Dominique Gay, Jean-Christophe Soulie, Jean Diatta, Odalric-Ambrym Maillard,
• Abstract要約: 本研究では,ジオレファレンスデータの拡張手法について検討する。 ラ・ルエニオンにおけるサトウキビのプロットにおけるコメリナ・ベンガルシス L. の存在を予測することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.945947159224302
• License:
• Abstract: Data augmentation is a crucial step in the development of robust supervised learning models, especially when dealing with limited datasets. This study explores interpolation techniques for the augmentation of geo-referenced data, with the aim of predicting the presence of Commelina benghalensis L. in sugarcane plots in La R\'eunion. Given the spatial nature of the data and the high cost of data collection, we evaluated two interpolation approaches: Gaussian processes (GPs) with different kernels and kriging with various variograms. The objectives of this work are threefold: (i) to identify which interpolation methods offer the best predictive performance for various regression algorithms, (ii) to analyze the evolution of performance as a function of the number of observations added, and (iii) to assess the spatial consistency of augmented datasets. The results show that GP-based methods, in particular with combined kernels (GP-COMB), significantly improve the performance of regression algorithms while requiring less additional data. Although kriging shows slightly lower performance, it is distinguished by a more homogeneous spatial coverage, a potential advantage in certain contexts.
• Abstract（参考訳）: データ拡張は、特に限られたデータセットを扱う場合、堅牢な教師付き学習モデルの開発において重要なステップである。 本研究では,ラ・R・エウニオンのサトウキビ群集におけるコメルナ・ベンガルシス L. の存在を予測することを目的として,ジオレファレンスデータの拡張のための補間手法について検討した。 データの空間的性質とデータ収集コストを考慮し,異なるカーネルを持つガウス過程 (GP) と様々なバリグラムを持つクリグという2つの補間手法を評価した。 この作品の目的は3つある。 i) 様々な回帰アルゴリズムにおいて、どの補間法が最高の予測性能を提供するかを特定すること。 二 加えた観測数の関数として性能の進化を分析すること、及び 三 拡張データセットの空間的整合性を評価すること。 その結果,GPベースの手法,特にGP-COMBを用いた場合,付加的なデータを必要とすることなく,回帰アルゴリズムの性能を著しく向上することがわかった。 クリギングは若干低い性能を示すが、より均質な空間被覆によって区別され、特定の文脈において潜在的に有利である。

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