Ensemble Machine Learning Methods to Estimate the Sugarcane Yield Based on Remote Sensing Information
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 0,001 |
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 découle