Aug, 2023

机器学习预测作物产量：基于田地和子田水平的输入模式和模型的广泛分析

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TL;DR通过使用多个具有不同时空分辨率的输入模态处理作物产量预测问题，我们提出了一种简单而有效的早期融合方法。我们使用高分辨率作物产量图作为训练数据，通过亚区域的农作物和机器学习模型不受限地处理。我们使用 Sentinel-2 卫星图像作为主要输入模态，结合其他补充模态，包括天气、土壤和 DEM 数据。所提出的方法使用全球覆盖的输入模态，使得该框架在全球范围内可扩展。我们明确强调输入模态在作物产量预测中的重要性，并强调最佳组合的输入模态取决于地区、作物和所选择的模型。
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发现论文，激发创造
  • 一个针对多模态气候变化感知作物产量预测的开放和大规模数据集

    通过引入 CropNet 数据集，该研究提供了一个多模态数据集，用于在县级别上准确预测作物产量，考虑了短期和长期气候变化的影响，并验证了其在气候变化感知作物产量预测中的一般适用性和有效性。

    Jun, 2024

  • 利用分层融合卫星、旋转和上下文数据提高作物分类性能

    提出了一种融合多模态信息的方法，用于改进作物类型分类的准确性和稳健性，并针对 740 万个农业地块发布了新的注释数据集。新方法在评估中表现更好，可用于跨领域零样本学习和从法国到荷兰的少样本设定的稳健性。

    May, 2023

  • 整合基于处理的模型和机器学习进行农作物产量预测

    通过混合元模型方法，利用农作物生长模型生成合成数据进行卷积神经网络的（预）训练，然后利用观测数据进行微调，在仿真应用中，我们的元模型方法比纯数据驱动方法得到更好的预测结果，在实际数据中，元模型方法与农作物生长模型相比具有竞争力，但两种模型在该数据集上表现不及由领域专家设计的简单线性回归和手动选择的特征集及专门的预处理。我们的研究结果表明，元模型在准确的农作物产量预测方面具有潜力，但建议进一步改进和验证，以利用大规模的实际数据集来巩固其实际效益。

    Jul, 2023

  • 利用 GNN-RNN 方法捕捉地理空间和时间信息：应用于农作物产量预测

    本文通过引入新的图形循环神经网络，将地理和时间信息嵌入到机器学习模型中，进一步提高了作物产量预测的预测能力，并验证了其在各种指标上优于现有的先进方法，为未来的研究提供了坚实的基础。

    Nov, 2021

  • 农业精密种植：利用机器学习和 Sentinel-2 卫星图像进行作物映射

    本研究利用来自 Sentinel-2 卫星图像的各种光谱波段组合，采用深度学习和基于像素的机器学习方法，对熏衣草田进行精准农业的精确分割，得出了 Dice 系数为 0.8324 的 U-Net 结构的最终模型，同时，我们的研究还强调了像素方法和红绿蓝光谱波段组合在这一任务中的意外功效。

    Nov, 2023

  • 机器学习、遥感和物联网在产量预测中的最新应用：一次关键性综述

    将遥感技术和机器学习运用于农业领域可以提高农业生产效率，改善产量预测和水资源管理，以实现联合国《可持续发展目标》中 “零饥饿” 的目标。通过综述现有文献，该研究探究了采用遥感、机器学习等技术进行农作物产量预测与水资源管理的方法，并探讨了如何将这些方法应用于实时决策，为农业生产提供决策依据。

    Jun, 2023

  • 结合机器学习和作物模型改善美国玉米带作物产量预测

    研究探讨将作物建模和机器学习（ML）相结合是否能提高美国玉米带的玉米产量预测，并确定 APSIM 特征对于玉米产量预测的影响，研究结果显示将 APSIM 模拟作为输入特征用于 ML 模型中可将预测均方根误差（RMSE）降低 7 到 20％，其中土壤湿度相关的 APSIM 变量对于 ML 预测最具影响力。

    Jul, 2020

  • 多视角遥感数据的自适应融合用于最佳子区域作物产量预测

    利用多视角学习方法和多视图门控融合模型 (MVGF)，本研究预测不同作物和地区的农作物产量，数据源包括 Sentinel-2 卫星的多光谱光学图像和作物生长季节的气象数据，以及土壤特性和地形信息等静态特征，实验结果表明 MVGF 模型相较于传统模型在预测任务上具有更好的表现，达到了 0.68 的 R2 值。

    Jan, 2024

  • 多模态作物类型分类：结合多光谱卫星时间序列、农民种植轮换和当地作物分布

    该论文提出了一种基于多模态数据和分层深度学习算法的土地利用和作物类型分类方法，使用了作物轮换等领域知识和丰富的作物分布背景信息，提高了分类性能，并提出数据扩增方法来处理季节末期作物分类问题。

    Aug, 2022

  • 利用气候再分析数据对印度区级基于机器学习的水稻产量预测的可行性研究

    通过训练 19 个基于机器学习的模型，研究使用气候、卫星和稻谷产量数据预测印度 Kharif 季稻谷产量，结果表明可以以相当准确的水平进行预测，并通过分析推断出气候和遥感变量对稻谷产量的重要性和方向影响，最终开发出一个证明性仪表盘以便用户探索各个地区的产量变化。

    Mar, 2024