Integration of Satellite Remote Sensing and Machine Learning for Pond Water Quality Prediction in Eluru
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Aquaculture is essential for addressing global food security, but its sustainable expansion faces significant hurdles—particularly in monitoring water quality. In key aquaculture hubs like Eluru, India, the well-being and output of fishponds hinge on critical factors like dissolved oxygen (DO), pH levels, and ammonia concentrations. Conventional monitoring techniques, which involve labor-intensive manual sampling, are costly, inefficient, and difficult to scale across vast pond networks. To overcome these limitations, this study introduces an innovative solution: a fusion of satellite remote sensing and machine learning designed to deliver scalable, affordable, and near-instantaneous water quality assessments. At the core of this approach is Sentinel-2 multispectral imagery, offering detailed optical data spanning visible, near-infrared (NIR), and shortwave infrared (SWIR) wavelengths. While DO, ammonia, and pH cannot be directly measured by satellites, they can be estimated using spectral indicators such as reflectance values (B2, B3, B4, B8, B11, B12) and water-vegetation indices like NDVI, NDWI, MNDWI, and NDCI. The methodology follows a two-phase process: (i) reconstructing missing satellite data caused by cloud cover or gaps using interpolation and regression techniques to maintain dataset continuity; and (ii) training a Random Forest regression model on historical in-situ measurements alongside satellite-derived metrics to predict DO, ammonia, and pH concurrently. Findings reveal that this combined method effectively compensates for incomplete satellite observations while yielding precise estimates of vital water quality metrics. By facilitating large-scale, routine monitoring of thousands of ponds, the system drastically reduces reliance on manual sampling. This advancement holds promise for bolstering aquaculture welfare programs, enhancing fish health and productivity, and promoting the long-term viability of inland aquaculture operations.
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.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle