Ensemble Machine Learning Methods to Estimate the Sugarcane Yield Based on Remote Sensing Information
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study is to investigate the computing capabilities of machine learning algorithms and remotely sensed signals to extract the agricultural information. Many techniques and models have been developed to extract information from the remotely sensed observations, but it remains an exigent problem due to the accuracy, reliability and timeliness parameters. Sugarcane yield estimation based on the temporal profile of multispectral Landsat-8 data has been explored in the proposed work. An initial attempt has been made in this study to select important parameters to be used as input to the machine learning method. Mean Decrease Accuracy and Mean Decrease Gini measures of random forest algorithm have been used to select the important parameters for predictive modelling. The results of the study revealed that Green Normalized Vegetation Index, Normalized Difference Vegetation Index and Land Surface Water Index performed best among other indices. Bands B2, B3, B6 and B7 of Landsat-8 recorded as top scorers. The proposed work focused on ensemble machine learning methods to optimize the correlation of historical crop yield values with spectral information. The Random Forest method exhibits a significant performance (RMSE= 1.51 t/ha and R 2 = 0.94) as compared with other methods such as Classification and Regression Tree, Support Vector Regression and K-Nearest Neighbor. The proposed model based on random forest algorithm is best among all the scenarios and growth stages, whereas model based on classification and regression tree performs worst in all the cases. The proposed study indicates that the numerical value of a single spectral parameter and single-date data is not sufficient for the reliable yield estimation because it is difficult to discriminate some of the crops due to similar phenology in a particular growth period.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».