論文の概要: Knowledge-guided machine learning model with soil moisture for corn yield prediction under drought conditions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.16328v1
• Date: Thu, 20 Mar 2025 16:52:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-21 15:30:52.503868
• Title: Knowledge-guided machine learning model with soil moisture for corn yield prediction under drought conditions
• Title（参考訳）: 乾燥条件下におけるトウモロコシ収量予測のための土壌水分を用いた知識誘導機械学習モデル
• Authors: Xiaoyu Wang, Yijia Xu, Jingyi Huang, Zhengwei Yang, Zhou Zhang,
• Abstract要約: リモートセンシング(RS)技術はトウモロコシの収量予測に有用なツールとなっている。 従来のプロセスベース(PB)モデルは、固定された入力機能によって制限され、大量のRSデータを組み込むのに苦労する。 機械学習(ML)モデルは、限定的な解釈可能性を持つ「ブラックボックス」であるとしばしば批判される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.75600387348283
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Remote sensing (RS) techniques, by enabling non-contact acquisition of extensive ground observations, have become a valuable tool for corn yield prediction. Traditional process-based (PB) models are limited by fixed input features and struggle to incorporate large volumes of RS data. In contrast, machine learning (ML) models are often criticized for being ``black boxes'' with limited interpretability. To address these limitations, we used Knowledge-Guided Machine Learning (KGML), which combined the strengths of both approaches and fully used RS data. However, previous KGML methods overlooked the crucial role of soil moisture in plant growth. To bridge this gap, we proposed the Knowledge-Guided Machine Learning with Soil Moisture (KGML-SM) framework, using soil moisture as an intermediate variable to emphasize its key role in plant development. Additionally, based on the prior knowledge that the model may overestimate under drought conditions, we designed a drought-aware loss function that penalizes predicted yield in drought-affected areas. Our experiments showed that the KGML-SM model outperformed other ML models. Finally, we explored the relationships between drought, soil moisture, and corn yield prediction, assessing the importance of various features and analyzing how soil moisture impacts corn yield predictions across different regions and time periods.
• Abstract（参考訳）: リモートセンシング(RS)技術は、広範囲の地上観測を非接触で取得することで、トウモロコシの収量予測に有用なツールとなっている。 従来のプロセスベース(PB)モデルは、固定された入力機能によって制限され、大量のRSデータを組み込むのに苦労する。 対照的に、機械学習(ML)モデルは、限定的な解釈可能性を持つ 'black box'' であるとしばしば批判される。 これらの制限に対処するために、私たちはKGML(Knowledge-Guided Machine Learning)を使用しました。 しかし, これまでのKGML法では, 土壌水分が植物生育において重要な役割を担っていることが見過ごされた。 このギャップを埋めるために,土壌水分を中間変数として利用し,植物開発において重要な役割を担っている知識誘導機械学習(KGML-SM)フレームワークを提案した。 さらに,干ばつ条件下ではモデルが過大評価される可能性があるという事前の知識に基づいて,干ばつの影響を受けやすい地域において,予測収率をペナルティ化する干ばつ対応損失関数を設計した。 実験の結果,KGML-SMモデルは他のMLモデルよりも優れていた。 最後に,干ばつ,土壌水分,トウモロコシ収量予測の関係について検討し,様々な特徴の重要性を評価し,土壌水分がトウモロコシ収量予測にどのような影響を及ぼすか分析した。

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