Fugu-MT 論文翻訳(概要): Precision Agriculture Revolution: Integrating Digital Twins and Advanced Crop Recommendation for Optimal Yield

論文の概要: Precision Agriculture Revolution: Integrating Digital Twins and Advanced Crop Recommendation for Optimal Yield

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.04054v1
Date: Thu, 06 Feb 2025 13:12:25 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-02-07 14:31:55.647770
Title: Precision Agriculture Revolution: Integrating Digital Twins and Advanced Crop Recommendation for Optimal Yield
Title（参考訳）: 精密農業革命 : デジタル双生児の統合と最適収量への先進的作物推薦
Authors: Sayan Banerjee, Aniruddha Mukherjee, Suket Kamboj,
Abstract要約: 天気予報API(アプリケーションプログラミングインタフェース)、GPSモジュール、NPK(窒素、リン、カリウム)土壌センサーや機械学習推奨モデルなどの農業4.0技術は、この概念を通じて農業生産に革命をもたらすことを目指している。土壌組成、気象力学、地理座標のリアルタイムデータの組み合わせは、作物の推薦モデルをサポートし、水と殺虫剤の管理を改善するための予測シナリオをシミュレート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）: 0.3686808512438362
License:
Abstract: With the help of a digital twin structure, Agriculture 4.0 technologies like weather APIs (Application programming interface), GPS (Global Positioning System) modules, and NPK (Nitrogen, Phosphorus and Potassium) soil sensors and machine learning recommendation models, we seek to revolutionize agricultural production through this concept. In addition to providing precise crop growth forecasts, the combination of real-time data on soil composition, meteorological dynamics, and geographic coordinates aims to support crop recommendation models and simulate predictive scenarios for improved water and pesticide management.
Abstract（参考訳）: デジタル双生児構造,気象API(アプリケーション・プログラミング・インタフェース),GPS(グローバル・ポジショニング・システム)モジュール,NPK(窒素,リン,カリウム)土壌センサ,マシンラーニングレコメンデーションモデルといった4.0技術を活用して,この概念を通じて農業生産に革命をもたらすことを目指す。正確な作物生育予測の提供に加えて、土壌組成、気象力学、地理座標のリアルタイムデータの組み合わせは、作物推薦モデルをサポートし、水と殺虫剤の管理を改善するための予測シナリオをシミュレートすることを目的としている。

関連論文リスト

Anticipatory Understanding of Resilient Agriculture to Climate [66.008020515555]
本稿では,リモートセンシング,深層学習,作物収量モデリング,食品流通システムの因果モデリングを組み合わせることで,食品のセキュリティホットスポットをよりよく識別する枠組みを提案する。我々は、世界の人口の大部分を供給している北インドの小麦パンバスケットの分析に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (2024-11-07T22:29:05Z)
Towards more efficient agricultural practices via transformer-based crop type classification [0.0]
メキシコのセンチネル1号と2号の衛星画像から、作物を正確に分類することができる。本稿では,メキシコのジャリスコにおいて,正確なマルチクラス作物分類を目標として,この手法をさらに発展させることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-11-04T21:38:02Z)
MambaDS: Near-Surface Meteorological Field Downscaling with Topography Constrained Selective State Space Modeling [68.69647625472464]
気象予測において重要な課題であるダウンスケーリングは、ターゲット領域に対する高解像度気象状態の再構築を可能にする。以前のダウンスケーリング手法には気象学のための調整された設計が欠けており、構造的な限界に遭遇した。本稿では,多変数相関と地形情報の利用性を高める新しいモデルであるMambaDSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-08-20T13:45:49Z)
LLMs for Enhanced Agricultural Meteorological Recommendations [0.0]
農業気象学の勧告は、天気予報、土壌条件、作物固有のデータに基づいて、農家に実用的な洞察を提供することによって、作物の生産性と持続可能性を高めるために不可欠である。本稿では,大規模言語モデル(LLM)を活用した新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-07-30T18:10:49Z)
Generating Diverse Agricultural Data for Vision-Based Farming Applications [74.79409721178489]
このモデルは, 植物の成長段階, 土壌条件の多様性, 照明条件の異なるランダム化フィールド配置をシミュレートすることができる。我々のデータセットにはセマンティックラベル付き12,000の画像が含まれており、精密農業におけるコンピュータビジョンタスクの包括的なリソースを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-27T08:42:47Z)
Precision Agriculture: Crop Mapping using Machine Learning and Sentinel-2 Satellite Imagery [5.914742040076052]
本研究では, 深層学習と画素ベース機械学習を用いて, 精密農業のためのラベンダーフィールドを正確に分別する。我々の微調整最終モデルであるU-Netアーキテクチャは、Dice係数 0.8324 を達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2023-11-25T20:26:11Z)
Long-term drought prediction using deep neural networks based on geospatial weather data [75.38539438000072]
農業計画や保険には1年前から予測される高品質の干ばつが不可欠だ。私たちは、体系的なエンドツーエンドアプローチを採用するエンドツーエンドアプローチを導入することで、干ばつデータに取り組みます。主な発見は、TransformerモデルであるEarthFormerが、正確な短期(最大6ヶ月)の予測を行う際の例外的なパフォーマンスである。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-12T13:28:06Z)
Towards a Multimodal System for Precision Agriculture using IoT and Machine Learning [0.5249805590164902]
データ収集のためのIoT(Internet of Things)や、作物の損傷予測のための機械学習、作物の病気検出のためのディープラーニングといった技術が使用されている。作物の被害予測には、ランダムフォレスト(RF)、光勾配昇降機(LGBM)、XGBoost(XGB)、決定木(DT)、K Nearest Neighbor(KNN)などのアルゴリズムが用いられている。 VGG16、Resnet50、DenseNet121といった事前学習された畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルも、作物が何らかの病気で汚染されているかどうかを確認するために訓練されている。
論文参考訳（メタデータ） (2021-07-10T19:19:45Z)
Estimating Crop Primary Productivity with Sentinel-2 and Landsat 8 using Machine Learning Methods Trained with Radiative Transfer Simulations [58.17039841385472]
我々は,機械モデリングと衛星データ利用の並列化を活用し,作物生産性の高度モニタリングを行う。本モデルでは, 地域情報を使用しなくても, 各種C3作物の種類, 環境条件の総合的生産性を推定することに成功した。これは、現在の地球観測クラウドコンピューティングプラットフォームの助けを借りて、新しい衛星センサーから作物の生産性をグローバルにマップする可能性を強調しています。
論文参考訳（メタデータ） (2020-12-07T16:23:13Z)
Learning from Data to Optimize Control in Precision Farming [77.34726150561087]
特集は、統計的推論、機械学習、精密農業のための最適制御における最新の発展を示す。衛星の位置決めとナビゲーションとそれに続くInternet-of-Thingsは、リアルタイムで農業プロセスの最適化に使用できる膨大な情報を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-07T12:44:17Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。