澳大利亞的主要作物名目中，小麥的種植面積占據(jù)了該國(guó)一半以上的農(nóng)田，它是該國(guó)重要的出口商品?？紤]到小麥的重要性，對(duì)于維護(hù)區(qū)域和全球的糧食安全和商品市場(chǎng)的平穩(wěn)，準(zhǔn)確的產(chǎn)量預(yù)測(cè)是十分有意義的工作。
最近，在《農(nóng)業(yè)和森林氣象學(xué)》刊物上有一篇論文指出，他們的機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以在作物成熟前兩個(gè)月準(zhǔn)確預(yù)測(cè)出該國(guó)的小麥產(chǎn)量。
該項(xiàng)目的首席研究員、伊利諾伊大學(xué)科學(xué)系自然資源和環(huán)境部助理教授Kaiyu Guan說(shuō)：“我們測(cè)試了各種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，并整合了大規(guī)模的氣候和衛(wèi)星數(shù)據(jù)，以便為整個(gè)澳大利亞提供可靠和準(zhǔn)確的小麥產(chǎn)量模型?！贝送?，他還是國(guó)家超算應(yīng)用中心的Blue Waters教授。
“我們有一支令人難以置信的國(guó)際合作團(tuán)隊(duì)，他們做出貢獻(xiàn)的大大提高了我們預(yù)言能力。”
嘗試預(yù)測(cè)作物產(chǎn)量的歷史幾乎和農(nóng)業(yè)一樣長(zhǎng)。隨著計(jì)算能力的提高和添加各種新型數(shù)據(jù)源，預(yù)言的準(zhǔn)確性一直在提升。近年來(lái)，科學(xué)家使用氣候數(shù)據(jù)和衛(wèi)星數(shù)據(jù)，分別開發(fā)出了相當(dāng)準(zhǔn)確的產(chǎn)量模型。但Guan指出，在他們的論文之前，人們尚不清楚這兩個(gè)數(shù)據(jù)源是否存在優(yōu)劣性。
“在這項(xiàng)研究中，我們綜合分析氣候和衛(wèi)星數(shù)據(jù)來(lái)完成預(yù)測(cè)。我們想知道每種因子的貢獻(xiàn)?！彼f(shuō)，“我們發(fā)現(xiàn)只用氣候數(shù)據(jù)就非常好，但衛(wèi)星數(shù)據(jù)提供了額外的信息，并使準(zhǔn)確性提升到了全新的水平?！?/p>
利用氣候和衛(wèi)星數(shù)據(jù)集，研究人員能夠在生長(zhǎng)季結(jié)束前兩個(gè)月預(yù)測(cè)出小麥豐收后的產(chǎn)量，準(zhǔn)確率約75％。
論文的主要作者，博士生Yaping Cai：“具體而言，我們發(fā)現(xiàn)衛(wèi)星數(shù)據(jù)可以逐漸展現(xiàn)出產(chǎn)量變化的信息，相當(dāng)于氣候信息積累的結(jié)果。衛(wèi)星數(shù)據(jù)也無(wú)法捕捉到的氣候信息是整個(gè)生長(zhǎng)季節(jié)對(duì)小麥產(chǎn)量的貢獻(xiàn)?！?/p>
共同作者、斯坦福大學(xué)的David Lobell補(bǔ)充道：“我們還將傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法的預(yù)測(cè)能力與三種機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行了比較，機(jī)器學(xué)習(xí)算法在每種情況下均優(yōu)于傳統(tǒng)方法?！?/p>
研究人員稱，這些結(jié)果可用于改進(jìn)澳大利亞小麥產(chǎn)量的預(yù)測(cè)方式，并可能對(duì)澳大利亞和區(qū)域經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生連鎖反應(yīng)。此外，他們樂(lè)觀地認(rèn)為，該方法本身可以被移植到世界其他地區(qū)的其他作物上。
論文名為“利用機(jī)器學(xué)習(xí)方法整合衛(wèi)星和氣候數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)澳大利亞的小麥產(chǎn)量” Integrating satellite and climate data to predict wheat yield in Australia using machine learning approaches。
本文譯自 phys，由譯者 majer 基于創(chuàng)作共用協(xié)議(BY-NC)發(fā)布。
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