論文の概要: SAGDA: Open-Source Synthetic Agriculture Data for Africa

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.13123v1
• Date: Mon, 16 Jun 2025 06:06:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-17 17:28:47.512101
• Title: SAGDA: Open-Source Synthetic Agriculture Data for Africa
• Title（参考訳）: SAGDA:アフリカにおけるオープンソース農業データ
• Authors: Abdelghani Belgaid, Oumnia Ennaji,
• Abstract要約: SAGDAはPythonベースのオープンソースツールキットで、合成農業データセットの生成、拡張、検証を行う。 SAGDAの設計と開発プラクティスを紹介し、そのコア機能を強調します。 SAGDAの能力を拡大し、アフリカの農業において、オープンソースでデータ駆動の実践が果たす重要な役割を浮き彫りにする将来の計画で締めくくります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Data scarcity in African agriculture hampers machine learning (ML) model performance, limiting innovations in precision agriculture. The Synthetic Agriculture Data for Africa (SAGDA) library, a Python-based open-source toolkit, addresses this gap by generating, augmenting, and validating synthetic agricultural datasets. We present SAGDA's design and development practices, highlighting its core functions: generate, model, augment, validate, visualize, optimize, and simulate, as well as their roles in applications of ML for agriculture. Two use cases are detailed: yield prediction enhanced via data augmentation, and multi-objective NPK (nitrogen, phosphorus, potassium) fertilizer recommendation. We conclude with future plans for expanding SAGDA's capabilities, underscoring the vital role of open-source, data-driven practices for African agriculture.
• Abstract（参考訳）: アフリカの農業におけるデータ不足 機械学習(ML)モデルのパフォーマンスは、精密農業におけるイノベーションを制限する。 PythonベースのオープンソースツールキットであるSynthetic Agriculture Data for Africa (SAGDA)ライブラリは、合成農業データセットの生成、拡張、検証によってこのギャップに対処する。 我々は、SAGDAの設計と開発プラクティスを紹介し、そのコア機能である、生成、モデル、拡張、検証、可視化、最適化、シミュレート、そして、農業におけるMLの応用におけるそれらの役割を強調します。 データ拡張による収量予測と多目的NPK(窒素,リン,カリウム)肥料の推奨である。 SAGDAの能力を拡大し、アフリカの農業において、オープンソースでデータ駆動の実践が果たす重要な役割を浮き彫りにする将来の計画で締めくくります。

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