Toward improving global rice yield reference dataset compilation through machine learning: Insights from training data selection and random forest analysis
Notice bibliographique
Résumé
Machine learning (ML) techniques have been increasingly used to estimate crop yields at scales ranging from on-site to global. Since ML techniques are data-driven approaches, it is empirically known that the performance of a specific ML algorithm depends on the manner in which the training dataset is compiled. However, few studies have quantitatively evaluated the performance. In this study, global rice yields were estimated through a random forest (RF) methodology. Performance dependency of RF on training data was examined by a comparison of estimated yields using different training datasets covering different yield ranges and geographical extents. First, 14 explanatory variables collected from different sources (satellite vegetation, meteorology, and geographical location data) were used for building RF regressors. The crop calendar was determined from a combination of satellite vegetation and crop model simulation. Next, RF regressors were trained to give census-based rice yields (used as reference yields) from training datasets of the 14 explanatory variables. By applying the RF regressors to validation datasets, misfits between estimated and the reference yields were evaluated. RF reproduced rice yields, but the accuracy depended on the training data. Yields beyond the yield range of the training data could not be reproduced by RF. This indicates that the yield range of the training data determined the possible range of estimated yield. Among the 14 variables, geographical coordinates (longitude and latitude) ranked the highest importance, i.e., played a crucial role in estimating yields. The RF regressors built from the 14 variables outperformed those built only from the geographical coordinates in accuracy but with limited advantage. We concluded that (1) choosing training data to cover all possible yield ranges of the target rice-cropping areas was crucial for accurate yield estimation using RF and (2) incorporating satellite and simulation data was advantageous for building high-performance RF regressors.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».