Краткое содержание

arXiv:2511.12999v1 Тип объявления: перекрестный Аннотация: Точное оценивание и количественная оценка неопределенности средних урожаев сельскохозяйственных культур имеют критическое значение для сельскохозяйственного мониторинга и принятия решений. Существующие методы сбора данных, такие как срезание растений на случайных участках полей во время уборки урожая, относительно трудоемки. Поэтому мы предлагаем подход, основанный на прогнозировании (Prediction-Powered Inference — PPI), который дополняет эти срезания менее затратными по времени фотографиями полей. После обучения модели компьютерного зрения для предсказания фактического урожайности срезанных участков по фотографиям, мы разрабатываем функцию управления («control function»), которая повторно калибрует эти прогнозы с учетом пространственных координат каждого поля. Это позволяет использовать поля, имеющие фотографии, но не подвергавшиеся срезанию, чтобы повысить точность оценки средней урожайности по зонам. Наша функция управления была обучена на наборе данных почти из 20 000 реальных срезов и фотографий рисовых и кукурузных полей в странах Африки южнее Сахары. Для повышения точности мы объединяем наблюдения из тренировочных выборок...