Améliorer les Prévisions des Rendements de Blé au Kazakhstan

Prédire combien de blé sera produit au Kazakhstan est super important pour la sécurité alimentaire. Ça aide les gouvernements et les agriculteurs à prendre de meilleures décisions concernant l'approvisionnement alimentaire. Les données d'observation de la Terre (EO), provenant de satellites, et l'Apprentissage automatique sont utilisées pour améliorer ces prédictions. Mais souvent, les prévisions se trompent à cause des différentes pratiques agricoles dans les régions qui ne sont pas captées par les données satellites.

#Les Défis de la Prévision des rendements

La prévision des rendements est compliquée à cause des différences agricoles entre les provinces. Par exemple, une province peut utiliser des techniques agricoles avancées, alors qu'une autre reste sur des méthodes traditionnelles. Ces différences entraînent des niveaux de production de blé variés dans le pays. Quand on utilise des modèles d'apprentissage automatique pour prédire les rendements, s'appuyer sur des données de tout le pays peut générer beaucoup d'Erreurs, surtout dans les régions avec des conditions agricoles uniques.

Les techniques actuelles sont souvent insuffisantes, car elles peuvent faire une moyenne des données entre les provinces, ce qui masque les différences importantes. Une solution proposée est de créer des modèles séparés pour chaque province. Cependant, au Kazakhstan, il n'y a pas beaucoup de données sur les rendements disponibles pour chaque zone. Ce manque de données peut mener à des modèles trop complexes qui ne font pas des prédictions précises.

#Une Nouvelle Approche : Biais Additif par État

Pour résoudre le problème des prédictions inexactes, une nouvelle méthode appelée biais additif par état a été suggérée. Cette technique vise à affiner les prévisions en prenant en compte les conditions spécifiques de chaque province tout en utilisant un modèle unifié. Plutôt que de former des modèles séparés pour chaque zone, cette méthode permet à un seul modèle de prédire les rendements tout en faisant des ajustements basés sur les erreurs moyennes observées dans chaque province.

En appliquant cette méthode, la précision globale des prédictions s'améliore considérablement. Par exemple, des tests ont montré qu'utiliser le biais additif par état réduisait les taux d'erreur dans les prévisions de presque 9 % en général et de plus de 28 % dans les provinces ayant les erreurs les plus élevées. Ça signifie que les prédictions deviennent plus fiables, surtout pour les zones qui produisent beaucoup de blé.

#Collecte et Préparation des Données

Pour faire ces prédictions, différents types de Données EO ont été rassemblés. Ça inclut des infos sur la croissance et la santé des plantes, la température, les précipitations, et d'autres facteurs qui influencent la performance des cultures. Collecter et analyser ces données est crucial pour développer des modèles de prévision précis.

Les données analysées vont de 2001 à 2020 et se concentrent sur les mois de croissance de mai à septembre. Des caractéristiques comme la santé des plants de blé et les conditions météorologiques sont combinées avec des données historiques sur les rendements pour construire les modèles d'apprentissage automatique.

#Évaluation des Prédictions

Une fois les modèles entraînés, ils sont testés pour voir à quel point ils prédisent correctement les rendements de blé réels. Pour garantir l'exactitude, les données sont séparées en groupes d'entraînement et de test. Cette phase de test aide à identifier à quel point le modèle performe par rapport aux rendements passés.

La nouvelle méthode a été testée aux côtés de techniques d'apprentissage automatique traditionnelles comme XGBoost, CatBoost, et Random Forest. Le biais additif par état a considérablement amélioré la performance de ces modèles, particulièrement dans les régions qui ont souvent du mal avec des prévisions précises des rendements.

#Résultats de la Nouvelle Méthode

Les résultats des tests ont révélé que la combinaison de l'apprentissage automatique et du biais additif par état a amélioré la précision des prévisions de rendement. Par exemple, en comparant les modèles traditionnels avec les ajustements de biais par état, les prédictions sont devenues plus précises.

Dans les provinces où les prévisions étaient habituellement très fausses, la nouvelle méthode a montré le plus d'amélioration. Par exemple, une province, Almatinskaya, a vu une réduction substantielle des erreurs. Tandis que d'autres modèles n'arrivaient pas à prédire correctement les rendements, le biais additif par état a permis des prévisions plus précises.

#Comparaison des Différents Modèles

Pour mieux comprendre l'efficacité du biais par état, des comparaisons ont été faites entre cette approche et les modèles spécifiques à chaque région. Les modèles spécifiques à chaque région ont été formés séparément pour chaque province. Cependant, à cause de données limitées, ces modèles ont souvent mal fonctionné, entraînant des prédictions très variables.

D'un autre côté, l'approche de biais par état a constamment amélioré les résultats sur tous les modèles de base. Quand on regarde les taux d'erreur, le nombre de prédictions avec de hauts taux d'erreur a chuté de manière significative.

#Conclusion et Futurs Développements

Les modèles d'apprentissage automatique ont souvent du mal avec des biais vers la moyenne, surtout dans des régions agricoles diverses comme le Kazakhstan. En appliquant la technique de biais additif par état, ces biais peuvent être réduits, ce qui conduit à de meilleures prévisions de rendements. C'est particulièrement important pour les provinces avec des rendements élevés, où des prévisions précises peuvent aider à garantir la sécurité alimentaire.

Avec des résultats prometteurs, il y a un potentiel pour explorer des techniques et des algorithmes plus avancés qui peuvent s'adapter aux défis uniques posés par les différentes régions agricoles. L'objectif est de créer des modèles de prévision encore plus efficaces pour soutenir une meilleure prise de décision en agriculture et distribution alimentaire.

En résumé, améliorer les prévisions de rendement de blé au Kazakhstan grâce à des méthodes comme le biais additif par état représente un avancement significatif. En tenant compte des conditions uniques de chaque région tout en utilisant la puissance de l'apprentissage automatique et des données EO, on peut atteindre une plus grande précision et contribuer à une meilleure sécurité alimentaire.