論文の概要: SPADE: A Large Language Model Framework for Soil Moisture Pattern Recognition and Anomaly Detection in Precision Agriculture

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.18123v1
• Date: Wed, 10 Sep 2025 17:41:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-28 15:30:14.386945
• Title: SPADE: A Large Language Model Framework for Soil Moisture Pattern Recognition and Anomaly Detection in Precision Agriculture
• Title（参考訳）: SPADE:精密農業における土壌水分パターン認識と異常検出のための大規模言語モデルフレームワーク
• Authors: Yeonju Lee, Rui Qi Chen, Joseph Oboamah, Po Nien Su, Wei-zhen Liang, Yeyin Shi, Lu Gan, Yongsheng Chen, Xin Qiao, Jing Li,
• Abstract要約: SPADE(土壌水分パターンと異常検出)は、大規模言語モデル(LLM)を利用して土壌水分時系列データ中の灌水パターンや異常を共同検出する統合フレームワークである。 SPADEは灌水イベントを特定し、ネット灌水利得を推定し、異常を検出し、分類し、構造化され解釈可能なレポートを生成する。 本研究は, 精密農業において, LLMがスケーラブルで適応可能なツールとしての可能性を強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.612333911660665
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Accurate interpretation of soil moisture patterns is critical for irrigation scheduling and crop management, yet existing approaches for soil moisture time-series analysis either rely on threshold-based rules or data-hungry machine learning or deep learning models that are limited in adaptability and interpretability. In this study, we introduce SPADE (Soil moisture Pattern and Anomaly DEtection), an integrated framework that leverages large language models (LLMs) to jointly detect irrigation patterns and anomalies in soil moisture time-series data. SPADE utilizes ChatGPT-4.1 for its advanced reasoning and instruction-following capabilities, enabling zero-shot analysis without requiring task-specific annotation or fine-tuning. By converting time-series data into a textual representation and designing domain-informed prompt templates, SPADE identifies irrigation events, estimates net irrigation gains, detects, classifies anomalies, and produces structured, interpretable reports. Experiments were conducted on real-world soil moisture sensor data from commercial and experimental farms cultivating multiple crops across the United States. Results demonstrate that SPADE outperforms the existing method in anomaly detection, achieving higher recall and F1 scores and accurately classifying anomaly types. Furthermore, SPADE achieved high precision and recall in detecting irrigation events, indicating its strong capability to capture irrigation patterns accurately. SPADE's reports provide interpretability and usability of soil moisture analytics. This study highlights the potential of LLMs as scalable, adaptable tools for precision agriculture, which is capable of integrating qualitative knowledge and data-driven reasoning to produce actionable insights for accurate soil moisture monitoring and improved irrigation scheduling from soil moisture time-series data.
• Abstract（参考訳）: 土壌水分パターンの正確な解釈は灌水計画や作物管理において重要であるが、土壌水分時系列解析の既存のアプローチは、しきい値に基づくルールやデータハングリー機械学習、適応性と解釈性に制限のあるディープラーニングモデルに依存している。 本研究では,大規模言語モデル(LLM)を活用して土壌水分時系列データ中の灌水パターンや異常を共同検出するフレームワークであるSPADE(土壌水分パターンと異常検出)を紹介する。 SPADEはChatGPT-4.1を高度な推論と命令追従機能に利用し、タスク固有のアノテーションや微調整を必要とせずにゼロショット解析を可能にする。 時系列データをテキスト表現に変換し、ドメインインフォームドプロンプトテンプレートを設計することにより、SPADEは灌水イベントを特定し、ネット灌水利得を推定し、異常を検出し、分類し、構造化された解釈可能なレポートを生成する。 米国中に複数作物を栽培する商業農場および実験農場の実際の土壌水分センサデータについて実験を行った。 その結果,SPADEは異常検出において既存の手法よりも優れており,高いリコール率とF1スコアが得られ,異常型を正確に分類できることがわかった。 さらに、SPADEは灌水イベントの検出において高精度なリコールを実現し、灌水パターンを正確に捕捉する強力な能力を示している。 SPADEのレポートは土壌水分分析の解釈可能性とユーザビリティを提供する。 本研究は, 精密農業において, LLMが質的知識とデータ駆動推論を統合し, 正確な土壌水分モニタリングのための実用的な洞察と, 土壌水分時系列データからの灌水計画の改善を可能にする, スケーラブルで適応可能なツールとしての可能性を強調した。

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