Corn Grain Yield Prediction Using UAV-based High Spatiotemporal Resolution Multispectral Imagery
Notice bibliographique
Résumé
Food demand is expected to rise significantly by 2050 due to the increase in population; additionally, receding water levels, climate change, and a decrease in the amount of available arable land will threaten food production. Yield precision maps, an application of precision agriculture, can be used by farmers to address these challenges by reducing input costs and optimizing yield. These maps can be created using machine learning models trained on field data (e.g., imagery data). Although performing satellite-based remote sensing to gather imagery has some advantages, using unmanned aerial vehicles (UAV)s is favorable over satellite-based approaches due to the higher spatial and temporal resolutions of the imagery. Vegetation indices (VI)s can be computed from the imagery and can represent the state or condition of vegetation. The present work performed yield prediction regression experiments that analyzed the effects of image spatial resolution (satellite vs. UAV) on prediction results, compared and ranked the prediction power of 33 VIs (and 5 raw-bands) over the growing season, and explored the optimal image acquisition date that produced the best prediction results. We gathered yield data and UAV-based multispectral imagery from a Canadian smart farm and trained random forest (RF) and linear regression (LR) machine learning models. High spatial resolution data generally led to better prediction results than lower spatial resolution data, especially for the RF model, where regardless of the VI choice or image acquisition date, good results were obtained. VIs that included the near-infrared and/or red-edge band generally performed better than the red-green-blue (RGB) VIs. The best performing VIs were: simple ratio index (near-infrared (NIR) & red-edge), normalized difference vegetation index with red-edge instead of red, normalized green index, green chlorophyll index, and simple ratio index (NIR & green). When higher spatial resolution imagery was available, optimized soil-adjusted vegetation index and renormalized difference vegetation index also performed well. We found that imagery from the middle of the growing season produced the best prediction results, even for some RGB VIs and raw-bands.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,008 | 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 ».