Learning Space-Time Crop Yield Patterns with Zigzag Persistence-Based LSTM: Toward More Reliable Digital Agriculture Insurance
Notice bibliographique
Résumé
More than US$ 27 billion is estimated to have been paid-out in farm support in USA alone since 1991 in response to climate change impacts on agriculture, with costs likely continuing to rise. With the wider adoption of precision agriculture - an agriculture management strategy that involves gathering, processing and analyzing temporal, spatial and individual data - in both developed and developing countries, there is an increasing opportunity to harness accumulating, shareable, big data using artificial intelligence (AI) methods, collected from weather stations, field sensor networks, Internet-of-Things devices, unmanned aerial vehicles, and earth observational satellites. This requires smart algorithms tailored to agricultural data types, integrated into digital solutions that are viable, flexible, and scalable for wide deployment for a wide variety of agricultural users and decision-makers. We discuss a novel AI approach that addresses the real-world problem of developing a viable solution for reliably, timely, and cost-effectively forecasting crop status across large agricultural regions using Earth observational information in near-real-time. Our approach is based on extracting time-conditioned topological features which characterize complex spatio-temporal dependencies between crop production regions and integrating such topological signatures into Long Short Term Memory (LSTM). We discuss utility and limitations of the resulting zigzag persistence-based LSTM (ZZTop-LSTM) as a new tool for developing more informed crop insurance rate-making and accurate tracking of changing risk exposures and vulnerabilities within insurance risk areas.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».