農業4.0:持続可能な農業生態系管理のためのデータ科学に基づく情報システム【JST・京大機械翻訳】

da Fonseca Eugenio Pacceli Reis; Caldeira Evandro; Ramos Filho Heitor Soares; Barbosa e Oliveira Leonardo; Pereira Adriano Cesar Machado; Vilela Pierre Santos

文献

J-GLOBAL ID：202002246124181293 整理番号：20A1115262

農業4.0:持続可能な農業生態系管理のためのデータ科学に基づく情報システム【JST・京大機械翻訳】

Agro 4.0: A data science-based information system for sustainable agroecosystem management

出版者サイト複写サービスで全文入手 {{ this.onShowCLink("http://jdream3.com/copy/?sid=JGLOBAL&noSystem=1&documentNoArray=20A1115262&COPY=1") }}
高度な検索・分析はJDreamⅢで {{ this.onShowJLink("http://jdream3.com/lp/jglobal/index.html?docNo=20A1115262&from=J-GLOBAL&jstjournalNo=W0733A") }}

著者 (6件)： , , , , ,
資料名：
巻： 102 ページ： Null 発行年： 2020年
JST資料番号： W0733A ISSN： 1569-190X 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：オランダ (NLD) 言語：英語 (EN)

農業生態系の持続可能性に関連する多様なデータを扱い処理するための解決策の一つは,情報システムとモノのインターネットの利用である。本研究において,著者らは,農業生態系における持続可能性の指標と呼ばれる方法論を採用する(Indicadores de Sustenabilidade em Agroecosistema-ISA),100の実際の農村特性から集められたデータに関するデータ科学とシミュレーション技術を適用する。結果として,ISA方法論に従って,農村特性または地域の持続可能性のデータ収集,処理,可視化,シミュレーションおよび解析のための一連のツールを開発した。2つの実験をツールによって収集されたデータセットに適用した:目標とする農業生態系に関する環境変化シナリオシミュレーションは,それらが関連する農業生態系の2つのISAスコア(土壌肥沃度と水質)にどのように影響するかを予測する。必要なデータ量が少ないデータセットに対する2つのISAスコアを予測するのに十分な特徴の部分集合を探索する特徴選択モデルの評価を行った。ISAに存在する21個の指標のうち7個のみを用いて,90%以上の事例において持続可能性のレベルを同定でき,ISAの計算に必要なデータ量を縮小するか,または持続可能性指数の最終計算を再構築することができるので,他の指標はより表現可能である。本研究で開発された解決策の利用者は,農業生態系の関与における持続可能性に対する最良の実践を同定できる。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , , , ,
, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： , , ,

農業経済,農業経営 , 環境問題

, , , ,

前のページに戻る