論文の概要: Machine Learning Models for Soil Parameter Prediction Based on Satellite, Weather, Clay and Yield Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.22276v1
• Date: Fri, 28 Mar 2025 09:44:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-31 15:32:15.940371
• Title: Machine Learning Models for Soil Parameter Prediction Based on Satellite, Weather, Clay and Yield Data
• Title（参考訳）: 衛星・気象・粘土・収量データに基づく土壌パラメータ予測のための機械学習モデル
• Authors: Calvin Kammerlander, Viola Kolb, Marinus Luegmair, Lou Scheermann, Maximilian Schmailzl, Marco Seufert, Jiayun Zhang, Denis Dalic, Torsten Schön,
• Abstract要約: AgroLensプロジェクトは、研究室のテストに頼らずに土壌の栄養レベルを予測する機械学習ベースの方法論の開発に取り組んでいる。 このアプローチは、LUCAS土壌データセットとSentinel-2衛星画像を用いた堅牢なヨーロッパモデルの開発から始まる。 Random Forests、Extreme Gradient Boosting (XGBoost)、Fully Connected Neural Networks (FCNN)といった高度なアルゴリズムが実装され、正確な栄養予測のために微調整された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.546169961420396
• License:
• Abstract: Efficient nutrient management and precise fertilization are essential for advancing modern agriculture, particularly in regions striving to optimize crop yields sustainably. The AgroLens project endeavors to address this challenge by develop ing Machine Learning (ML)-based methodologies to predict soil nutrient levels without reliance on laboratory tests. By leveraging state of the art techniques, the project lays a foundation for acionable insights to improve agricultural productivity in resource-constrained areas, such as Africa. The approach begins with the development of a robust European model using the LUCAS Soil dataset and Sentinel-2 satellite imagery to estimate key soil properties, including phosphorus, potassium, nitrogen, and pH levels. This model is then enhanced by integrating supplementary features, such as weather data, harvest rates, and Clay AI-generated embeddings. This report details the methodological framework, data preprocessing strategies, and ML pipelines employed in this project. Advanced algorithms, including Random Forests, Extreme Gradient Boosting (XGBoost), and Fully Connected Neural Networks (FCNN), were implemented and finetuned for precise nutrient prediction. Results showcase robust model performance, with root mean square error values meeting stringent accuracy thresholds. By establishing a reproducible and scalable pipeline for soil nutrient prediction, this research paves the way for transformative agricultural applications, including precision fertilization and improved resource allocation in underresourced regions like Africa.
• Abstract（参考訳）: 効率的な栄養管理と正確な施肥は現代農業の発展に不可欠であり、特に収穫量を継続的に最適化しようとする地域において重要である。 AgroLensプロジェクトは、実験室のテストに頼らずに土壌の栄養レベルを予測するing Machine Learning(ML)ベースの方法論を開発することで、この問題に対処しようとしている。 最先端の技術を活用することで、アフリカのような資源に制約のある地域で農業の生産性を向上させるための、思いがけない洞察の基盤を築き上げた。 このアプローチは、LUCAS土壌データセットとSentinel-2衛星画像を用いて、リン、カリウム、窒素、pHといった主要な土壌特性を推定する堅牢なヨーロッパモデルの開発から始まった。 このモデルは、天気データ、収穫率、Clay AI生成の埋め込みなどの追加機能を統合することで強化される。 本報告では、このプロジェクトで使用される方法論フレームワーク、データ前処理戦略、MLパイプラインについて詳述する。 Random Forests、Extreme Gradient Boosting (XGBoost)、Fully Connected Neural Networks (FCNN)といった高度なアルゴリズムが実装され、正確な栄養予測のために微調整された。 その結果、厳密なモデル性能を示し、根平均二乗誤差値は厳密な精度閾値を満たす。 土壌栄養予測のための再現可能でスケーラブルなパイプラインを確立することにより、精密な肥料化やアフリカなどの未資源地域における資源配分の改善など、農業の変革的応用の道を開くことができる。

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)
• A Novel Fusion of Optical and Radar Satellite Data for Crop Phenology Estimation using Machine Learning and Cloud Computing [0.0]
  大地観測データユビキティの時代には、リモートセンシングデータに基づいて作物の表現学を正確に予測する試みが試みられている。 そこで我々は,新しい枠組みを用いて,ドイツ全土の8大作物と13の表現学的発達を30mスケールで推定した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-16T13:44:35Z)
• 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)
• Machine Learning-based Nutrient Application's Timeline Recommendation for Smart Agriculture: A Large-Scale Data Mining Approach [0.0]
  不正確な肥料の用途の決定は、コストのかかる結果をもたらし、食糧生産を妨げ、環境に害を与える可能性がある。 そこで本研究では, 年間を通じて必要な肥料量を決定することにより, 栄養素の応用を予測する方法を提案する。 提案手法は, 費用対効果と環境に優しい農業を促進するため, 気象条件と土壌特性に基づく肥料量の調整を推奨する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-18T15:37:19Z)
• Agave crop segmentation and maturity classification with deep learning data-centric strategies using very high-resolution satellite imagery [101.18253437732933]
  超高解像度衛星画像を用いたAgave tequilana Weber azul crop segmentation and mature classificationを提案する。 実世界の深層学習問題を,作物の選別という非常に具体的な文脈で解決する。 結果として得られた正確なモデルにより、大規模地域で生産予測を行うことができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-21T03:15:29Z)
• A Deep Neural Network Approach for Crop Selection and Yield Prediction in Bangladesh [0.0]
  本稿では,最小コストと労力で作物の選別と収量予測の最良の方法を示す。 本稿では,農業作物の選択と収量予測にディープニューラルネットワークを用いることを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-06T22:25:46Z)
• Total Nitrogen Estimation in Agricultural Soils via Aerial Multispectral Imaging and LIBS [0.6875312133832077]
  土壌の健康指標(SHIs)を測定する方法の多くは、内部の湿式化学または分光法に基づく方法である。 我々は,土壌の総窒素 (TN) を推定するために,UAV (Universal-time Unmanned Aviation Vehicle) を用いたマルチスペクトルセンシング (UMS) ソリューションを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-06T02:37:30Z)
• Potato Crop Stress Identification in Aerial Images using Deep Learning-based Object Detection [60.83360138070649]
  本稿では, 深層ニューラルネットワークを用いたジャガイモの空中画像解析手法を提案する。 主な目的は、植物レベルでの健康作物とストレス作物の自動空間認識を実証することである。 実験により、フィールド画像中の健康植物とストレス植物を識別し、平均Dice係数0.74を達成できることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-14T21:57:40Z)
• 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)
• UAV and Machine Learning Based Refinement of a Satellite-Driven Vegetation Index for Precision Agriculture [0.8399688944263843]
  本稿では,深層学習技術に基づく新しい衛星画像補正フレームワークを提案する。 無人航空機(UAV)が取得した高解像度画像から得られる情報を適切に活用する。 セラルンガ・ダルバ (Serralunga d'Alba) のブドウ園は、検証のためのケーススタディとして選ばれた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-29T18:34:48Z)

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。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。