Notice bibliographique
Résumé
<strong class="journal-contentHeaderColor">Abstract.</strong> Accurate monitoring of crop yield is important for ensuring food security. However, exiting yield datasets with a coarse spatial resolution are inadequate for capturing small scale spatial heterogeneity. Current yield estimation methods, such as machine learning models or the assimilation of remotely sensed biophysical variables into crop growth models, depend heavily on ground observations and involve significant computational costs. To solve these problems, a hybrid framework coupling the World Food Studies Simulation Model (WOFOST) and the Gated Recurrent Unit model (GRU) was proposed to generate a 20 m soybean yield dataset in Northeast China from 2019 to 2023 (NortheastChindaSoybeanYield20m). A soybean growth dataset was first generated based on the WOFOST that simulated various production scenarios (climates, crop varieties, soil types and agro-managements). The GRU model was then trained for characterizing relationships between model simulated LAI and soybean yield. The trained model was then applied for soybean yield estimation in Northeast China using time series LAI of different growth stages derived from Sentinel-2. The accuracy of the dataset was evaluated by in-situ measured and statistical data. The overall accuracy was 287.44 kg ha<sup>-1</sup> and 272.36 kg ha<sup>-1</sup> in the root mean squared error (RMSE) for field and regional scale, respectively. Stable results were achieved through the years with mean relative error (MRE) on average of 11.46 % in municipal scale and 7.94 % in provincial scale. Results demonstrated that the model was able to capture spatial-temporal variation of soybean yield. The NortheastChinaSoybeanYield20m was able to capture spatial-temporal variation of soybean yield, which can be applied for optimizing soybean production distribution and guiding agricultural decision-making. The NortheastChinaSoybeanYield20m dataset can be downloaded from <a href="https://doi.org/10.5281/zenodo.14263103" target="_blank" rel="noopener">https://doi.org/10.5281/zenodo.14263103</a> (Xu et al., 2024).
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».