An interpretable machine learning approach based on SHAP, Sobol and LIME values for precise estimation of daily soybean crop coefficients
Notice bibliographique
Résumé
Increasing water scarcity and climate variability have intensified the need for precise agricultural irrigation management. Accurate estimation of crop coefficients (Kc) is critical for determining crop water requirements, especially in arid and semi-arid regions. However, conventional methods for estimating Kc often rely on generalized plant characteristics, which may not account for local climatic variations. In this study, we address this challenge by predicting the daily crop coefficient for soybean using four machine learning models: Extreme Gradient Boosting (XGBoost), Extra Tree (ET), Random Forest (RF), and CatBoost. These models were trained on meteorological data from Suhaj Governorate, Egypt, spanning 1979-2014. Additionally, SHapley Additive exPlanations (SHAP), Sobol sensitivity analysis, and Local Interpretable Model-agnostic Explanations (LIME) were applied to evaluate model interpretability and consistency with physical processes. Among the models evaluated, the ET model achieved the highest accuracy, with r = 0.96, NSE = 0.93, RMSE = 0.05, and MAE = 0.02. XGBoost and RF also performed well, each obtaining r = 0.96, NSE = 0.92, RMSE = 0.06, and MAE = 0.02. In comparison, CatBoost demonstrated slightly lower accuracy, with r = 0.95, NSE = 0.91, RMSE = 0.06, and MAE = 0.02. SHAP and Sobol analyses consistently identified the antecedent crop coefficient [[Formula: see text]] and solar radiation (Sin) as the most influential variables. LIME results revealed localized variations in predictions, reflecting dynamic crop-climate interactions. This study underscores the importance of integrating interpretable machine learning models to enhance both predictive accuracy and reliability while maintaining alignment with critical physical processes. The proposed framework offers a robust tool for improving daily Kc estimation, thereby supporting more sustainable irrigation practices and climate-resilient agriculture.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».