Corn and Wheat Plant Identification on Radar and Optical Image Data
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, prediction, detection, and classification applications have been made in many fields such as agriculture, health, stock market, economy, cybersecurity, etc., in Machine Learning and Artificial Intelligence. These applications are user-friendly and provide fast, high-quality, and accurate results. The advancements in these fields have shown that machine learning and deep learning methods are very useful in classifying large and complex data, especially when human brain and physical power are insufficient. Today's findings suggest there have been promising studies using these models, focused on time- and cost-effective and high-quality products. These studies provide efficiency in agricultural areas, thereby guiding both farmers and policymakers. In addition, the development and widespread implementation of unmanned aerial vehicles (UAVs) accelerated the process of obtaining multispectral aerial images. With the combined use of these technologies and high-speed computer software and hardware for precise and high-quality production in agriculture, it was possible to determine plant species and increase product quality. In this study, a dataset consisting of radar and optical image data was used to classify corn and wheat crops cultivated in agricultural areas. Four different machine learning models, namely Decision Tree (DT), K-Nearest Neighbors (K-NN), Naive Bayes (NB), and Support Vector Machines (SVM), were trained and compared on the dataset consisting of 174 features from Winnipeg, Canada. The dataset has been divided into 80% for training and 20% for testing. According to the results, the SVM model performed the best with the highest accuracy (0.9998) and F1-Score (0.9996), while the NB model performed the worst accuracy (0.9895) and F1-Score (0.9835). The detection of wheat and corn crop types by processing radar and optical image data with machine learning models has shown that other crops in cultivated lands in the Southeastern Anatolia Project (GAP) region can be classified using the same method, which shows the importance of this study.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».