Using Artificial Neural Networks and Remotely Sensed Data to Evaluate the Relative Importance of Variables for Prediction of Within-Field Corn and Soybean Yields
Notice bibliographique
Résumé
Crop yield prediction prior to harvest is important for crop income and insurance projections, and for evaluating food security. Yet, modeling crop yield is challenging because of the complexity of the relationships between crop growth and predictor variables, especially at the field scale. In this study, an artificial neural network (ANN) method was used: (1) to evaluate the relative importance of predictor variables for the prediction of within-field corn and soybean end-of-season yield and (2) to evaluate the performance of the ANN models with a minimal optimized variable dataset for their capacity to predict corn and soybean yield over multiple years at the within-field level. Several satellite derived vegetation indices (normalized difference vegetation index—NDVI, red edge NDVI and simple ratio—SR) and elevation derived variables (slope, flow accumulation, aspect) were used as crop yield predictor variables, hypothesizing that the different variables reflect different crop and site conditions. The study identified the SR index and the slope as the most important predictor variables for both crop types during two training and testing years (2011, 2012). The dates of the most important SR images, however, were different for the two crop types and corresponded to their critical crop developmental stages (phenology). The relative mean absolute errors were overall smaller for corn compared to soybean: all of the 2011 corn study fields had errors below 10%; 75% of the fields had errors below 10% in 2012. The errors were more variable for soybean. In 2011, 37% of the fields had errors below 10%, while in 2012, 100% of the fields had errors below 20%. The results are promising and can provide yield estimates at the farm level, which could be useful in refining broader scale (e.g., county, region) yield projections.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».