論文の概要: Sensors in viticulture: functions, benefits, and data-driven insights
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.03000v1
- Date: Fri, 03 Oct 2025 13:40:02 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-06 16:35:52.403029
- Title: Sensors in viticulture: functions, benefits, and data-driven insights
- Title(参考訳): ブドウ栽培におけるセンサ:機能、利益、およびデータ駆動的洞察
- Authors: Milan Milenkovic,
- Abstract要約: 本稿では, ブドウ栽培におけるセンサデータプラットフォームの機能, 利点, 実践的考察を簡潔に要約する。
これは、ブドウ栽培家だけでなく、農業やIoT研究者にも関心があるかもしれない。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Use of sensor and related analytical predictions can be a powerful tool in providing data-informed input to viticulturalists' decision process, complementing their vineyard observations and intuition. Their up-to-date measurements, predictions, and alerts offer actionable insights and suggestions for managing key vineyard operations, such as irrigation, disease and pest control, canopy management, and harvest timing. In many cases, anticipatory interventions can mitigate risks before problems become apparent. By offering guidance on the targeting, timing, and dosage of vineyard practices, sensor data platforms can enhance operational effectiveness and efficiency while conserving labor and resources when they are not required. They also enable implementation of the principles of precision viticulture - doing the right thing, at the right time, in the right place. This paper provides a succinct summary of the functions, benefits, and practical considerations of sensor data platforms in viticulture. It may be of interest to viticulturalists as well as agricultural and IoT researchers.
- Abstract(参考訳): センサと関連する分析的予測の使用は、ブドウ栽培者の意思決定プロセスにデータインフォームド入力を提供し、ブドウ園の観察と直観を補完する強力なツールとなる。
彼らの最新の測定、予測、アラートは、灌水、病気と害虫の制御、天蓋の管理、収穫のタイミングなど、主要なブドウ園の管理に有効な洞察と提案を提供する。
多くの場合、予測的介入は、問題が明らかになる前にリスクを軽減することができる。
ブドウ畑の慣行のターゲティング、タイミング、消費に関するガイダンスを提供することで、センサデータプラットフォームは、必要のない時に労働資源を保存しながら、運用効率と効率を向上させることができる。
また、正しいタイミングで正しいことを正しい場所で行うという、精度の高いブドウ栽培の原則の実装も可能にします。
本稿では, ブドウ栽培におけるセンサデータプラットフォームの機能, 利点, 実践的考察を簡潔に要約する。
これは、ブドウ栽培家だけでなく、農業やIoT研究者にも関心があるかもしれない。
関連論文リスト
- Managing the unexpected: Operator behavioural data and its value in predicting correct alarm responses [0.0]
心理学的尺度は、コントロールルームオペレーターの行動、認知、精神労働負荷状態に関する洞察を与えることができる。
眼球追跡やEEGキャップなどのウェアラブルな生理計測ツールは、侵入的であり、日常の手術での使用には適さないとみなすことができる。
本稿では,異常シナリオにおけるプロセスとオペレーター-システム間相互作用のリアルタイムデータの利用の可能性について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-08-01T15:10:16Z) - DISCOVER: Data-driven Identification of Sub-activities via Clustering and Visualization for Enhanced Activity Recognition in Smart Homes [46.86909768552777]
本研究では,未ラベルセンサデータから詳細な人間のサブアクティビティを検出する手法であるdiscoVERについて,事前のセグメンテーションに頼ることなく紹介する。
広範に使用されているHARデータセットに対する再注釈演習を通じて,その効果を実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-11T20:02:24Z) - Prospector Heads: Generalized Feature Attribution for Large Models & Data [82.02696069543454]
本稿では,説明に基づく帰属手法の効率的かつ解釈可能な代替手段であるプロスペクタヘッドを紹介する。
入力データにおけるクラス固有のパターンの解釈と発見を、プロファイラヘッドがいかに改善できるかを実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-18T23:01:28Z) - Clairvoyance: A Pipeline Toolkit for Medical Time Series [95.22483029602921]
時系列学習は、データ駆動の*クリニカルな意思決定支援のパンとバターである*
Clairvoyanceは、ソフトウェアツールキットとして機能する、統合されたエンドツーエンドのオートMLフレンドリなパイプラインを提案する。
Clairvoyanceは、臨床時系列MLのための包括的で自動化可能なパイプラインの生存可能性を示す最初のものである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-28T12:08:03Z) - Recent applications of machine learning, remote sensing, and iot
approaches in yield prediction: a critical review [0.0]
農業におけるリモートセンシングと機械学習の統合は、業界を変えつつある。
本稿では、作物収量予測にRS、ML、クラウドコンピューティング、IoTを使用した関連記事についてレビューする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-07T16:13:16Z) - Evaluating Digital Agriculture Recommendations with Causal Inference [0.9213852038999553]
本稿では,デジタルツールが農業成績指標に与える影響を実証的に評価するための観察因果推論フレームワークを提案する。
ケーススタディとして,数値気象予測に基づく綿の最適播種時間推薦システムの設計と実装を行った。
バックドア基準を用いて, 播種勧告が収量に与える影響を同定し, 線形回帰, マッチング, 逆確率スコア重み付け, メタラーナーを用いて推定した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-30T12:20:08Z) - What Should I Know? Using Meta-gradient Descent for Predictive Feature
Discovery in a Single Stream of Experience [63.75363908696257]
計算強化学習は、未来の感覚の予測を通じて、エージェントの世界の知覚を構築しようとする。
この一連の作業において、オープンな課題は、エージェントがどの予測が意思決定を最も支援できるかを、無限に多くの予測から決定することである。
本稿では,エージェントが何を予測するかを学習するメタ段階的な降下過程,(2)選択した予測の見積もり,3)将来の報酬を最大化するポリシーを生成する方法を紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-13T21:31:06Z) - 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) - 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) - Provably Efficient Causal Reinforcement Learning with Confounded
Observational Data [135.64775986546505]
オフラインで収集されたデータセット(観測データ)を組み込んで、オンライン環境でのサンプル効率を改善する方法について検討する。
提案手法は,観測データを効率よく組み込んだ,分解された楽観的値反復 (DOVI) アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-22T14:49:33Z) - Crop Knowledge Discovery Based on Agricultural Big Data Integration [2.597676155371155]
農業データは、IoT(Internet of Thing)、センサー、衛星、気象観測所、ロボット、農業機器、農業実験所、農家、政府機関、農業機関など、さまざまなソースを通じて生成される。
本稿では,他のデータセットやビッグデータモデルを組み込むのに十分なフレキシブルなコンステレーションスキーマを用いた農業データ統合手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-11T00:13:17Z)
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。
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。