論文の概要: Soil Moisture Estimation in Precision Agriculture: A Knowledge Distillation Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.40432v1
• Date: Thu, 29 Oct 2026 16:53:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-31 05:25:12.542073
• Title: Soil Moisture Estimation in Precision Agriculture: A Knowledge Distillation Approach
• Title（参考訳）: 精密農業における土壌水分推定 : 知識蒸留アプローチ
• Abstract要約: 本研究では, 土壌水分蒸留(SMD)を提案する。これは知識蒸留(KD)に基づく多モード学習フレームワークである。 SMDはMIS-MEを含む従来のマルチモーダル融合技術を超えるだけでなく、ユニモーダルモデルよりも優れている。 我々は土壌パッチと作物画像の比較分析を行い、作物画像が優れた視覚的手がかりを提供し、予測精度が向上したことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5097809301149342
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate soil moisture estimation is critical for precision agriculture, influencing irrigation, fertilization, and harvesting strategies. Traditional methods primarily rely on meteorological and soil property data, while recent approaches incorporate visual modalities such as aerial and geospatial imagery. However, these high-resolution images are expensive and computationally demanding to analyze. In this work, we propose Soil Moisture Distillation (SMD), a Knowledge Distillation (KD)-based multimodal learning framework that leverages unimodal teachers to enhance multimodal soil moisture estimation. SMD surpasses not only traditional multimodal fusion techniques, including MIS-ME, but also outperforms unimodal models, demonstrating the benefits of guided unimodal knowledge transfer. Additionally, we conduct a comparative analysis of soil patches and crop images, showing that crop images provide superior visual cues, leading to improved prediction accuracy. SMD achieves a 2% improvement in MAPE for soil patches and 1.2% for crops over state-of-the-art baselines, highlighting the effectiveness of leveraging both meteorological and visual data through knowledge distillation for enhanced soil moisture forecasting.
• Abstract（参考訳）: 正確な土壌水分推定は、精密農業、灌水、肥料化、収穫戦略に影響を及ぼす。 従来の手法は主に気象・土壌特性のデータに依存しており、近年のアプローチでは空中・地理空間画像などの視覚的モダリティが取り入れられている。 しかし、これらの高解像度画像は高価で、解析に計算的に要求される。 本研究では,KDをベースとしたマルチモーダル学習フレームワークである土壌水分蒸留(SMD)を提案する。 SMDはMIS-MEを含む従来のマルチモーダル融合技術を超えるだけでなく、非モーダルモデルよりも優れており、誘導された非モーダル知識伝達の利点を示している。 さらに,土壌のパッチと作物のイメージの比較分析を行い,作物のイメージが優れた視覚的手がかりを提供し,予測精度が向上したことを示す。 SMDは、土壌パッチのMAPEを2%改善し、最先端のベースラインよりも作物の1.2%改善し、知識蒸留による気象データと視覚データの活用による土壌水分予測の強化の有効性を強調した。

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