Machine learning approach for satellite-based subfield canola yield prediction using floral phenology metrics and soil parameters
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Early monitoring of within-field yield variability and forecasting yield potential is critical for farmers and other key stakeholders such as policymakers. Remote sensing techniques are progressively being used in yield prediction studies due to easy access and affordability. Despite the increasing use of remote sensing techniques for yield prediction in agriculture, there is still a need for medium-resolution satellite imagery when predicting canola yield using a combination of crop and soil information. In this study, we investigated the utility of remotely sensed flowering information from PlanetScope (at 4 m) satellite imagery combined with derived soil and topography parameters to predict canola yield. Our yield prediction model was trained and validated using data from 21 fields managed under variable rate seed and fertilizer application, including cleaned harvester yield maps, soil, and topography maps. To quantify the flowering intensity of canola, 9 vegetation indices (VIs) were calculated using spectral bands from PlanetScope imagery acquired for the reproductive stages of canola. We created five random forest regression models using different subsets of covariates, including VIs, soil, and topography features, to predict canola yield within the season. Using a random forest regression algorithm, we recorded accuracies ranging from poor to best performing using coefficient of determination and root mean squared error (R2: 0.47 to 0.66, RMSE: 325 to 399 kg ha−1). The optimal subset of covariates identified electrical conductivity (EC), Normalized Difference Yellowness Index, and Canola Index as the key variables explaining within-spatial variability in canola yield. Our final model exhibited a validation R2 of 0.46 (RMSE = 730 kg ha−1), demonstrating the potential of medium-resolution satellite imagery during the flowering stage to detect and quantify sub-field spatial and temporal floral phenology changes when predicting canola yield.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».