机器学习地图动物喂养操作以提高可持续性

阿肯色州的费耶特维尔（Fayetteville） - 了解养育动物的饲养对于管理其环境影响和开发技术解决方案至关重要，但是数据差距通常使得获得完整的图片变得具有挑战性。

Becca Muenich，生物学和农业工程研究员，着手用一种用于映射动物喂养操作的新技术来填补空白。

穆尼尼奇说，如果没有适当的控制策略，这些操作产生的废物会造成重大的生态伤害，例如地表水污染和过量的磷和氮。动物喂养操作定义为在不种植草或饲料的狭窄区域中每年至少45天喂养动物的设施。对于水质工程师穆尼奇（Muenich）而言，他专注于水如何通过景观移动以及如何通过拾起和移动有毒物质来污染区域，因此这个问题引起了她的兴趣。

``如果我们不知道问题在哪里，我们真的可以解决问题，”阿肯色大学工程学院的副教授Muenich说研究员对于阿肯色州农业实验站，阿肯色大学农业部的研究部门。

我们在全国范围内也没有一个良好的国家，即使在许多州一级了解牲畜在景观中的位置，这确实阻碍了我们从事我感兴趣的一些研究的能力，她说。

穆尼奇说，这些喂养业务的增加，响应人口规模的增加和对牲畜产品的需求的增加。

考虑到喂养操作存在的关键预测指标，例如表面温度，磷水平和周围的植被，Muenich的团队建立了一个机器学习模型，该模型可以预测喂养操作位置的位置而无需使用空中图像。机器学习模型是一种计算机程序，可以使用算法根据数据模式进行预测。

该模型是使用包含美国18个州的数据开发的。数据根据所有权分解为单个包裹。该模型针对已知动物喂养操作的数据集进行测试，以87％的精度预测其位置。

这项研究，  - 基于机器学习的基于机器喂养操作的识别在包裹尺度上，发表在 总环境科学 在一月。

填补空白

穆尼奇说，以前识别动物喂养行动的尝试通常依赖于航空图像，但是牲畜设施在州和动物之间通常看起来有所不同，因此她和她的团队旨在采用进一步的策略。

她解释说，围绕牲畜地点的缺乏理解通常来自国家如何解释《清洁水法》的差异，这要求将农场归类为集中的动物喂养行动，以通过国家污染物排放消除系统获得许可。这些设施是一种具有1000多个动物单元的动物喂养操作。

尽管有国家法规，但各州采取了不同的允许，从而导致可用数据差异。

例如，穆尼奇（Muenich）在密歇根州和俄亥俄州的一个地区建立了一个分水岭模型，其中包括多个喂养操作。由于国家的许可要求，密歇根州的污染物消除系统很容易获得数据。但是，相同的数据也没有用于俄亥俄州的同一运营，这使Muenich沿着这一调查之路降低了。

穆尼尼奇说，迈向更好的牲畜会计可以帮助制定策略，以改善牲畜管理的环境成果，同时通过扩大旨在消除动物废物的技术的扩展为农民创造经济机会。她解释说，以经济上可行的方式扩展这些技术需要了解牲畜最普遍，并在空间上连接的地方。

该研究的合着者包括阿肯色大学的博士后研究员Arghajeet Saha，目前是堪萨斯地质调查局的助理科学家；Barira Rashid博士阿肯色大学的学生；Ting Liu，a研究与阿肯色大学生物学和农业工程系合作；俄亥俄州立大学食品，农业和生物工程系的助理教授Lorrayne Miralha。

这项研究得到了国家科学基金会奖CBET-2019435的科学和技术的支持。来自Regrid的目的计划的数据是全国土地包裹数据的来源，提供了研究中使用的数据。

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