第36讲:作物生长预测中的时间序列建模(LSTM等)
目录
🧠 为什么用时间序列模型来预测作物生长?
⛓️ 什么是 LSTM?
📊 示例案例:预测小麦NDVI变化趋势
1️⃣ 模拟数据构建(或使用真实遥感数据)
2️⃣ 构建 LSTM 所需数据格式
3️⃣ 构建并训练 LSTM 模型
4️⃣ 模型预测与效果可视化
🧠 除了 LSTM,还有哪些方法?
🌾 农学中的潜在应用场景
✅ 小结
在精准农业快速发展的今天,如何准确预测作物的生长状态,已成为提升农业决策效率的重要课题。特别是面对多变的气候、不同地块的管理方式,传统的经验预测法早已力不从心。
因此,我们今天要介绍的主角是:
LSTM(Long Short-Term Memory)模型 —— 一种专门用于时间序列建模的深度学习技术
🧠 为什么用时间序列模型来预测作物生长?
作物的生长是一个典型的时间动态过程,受到诸如:
-
温度、
-
降水、
-
土壤湿度、
-
光照、
-
施肥行为、
-
历史 NDVI(归一化植被指数)值……
等一系列随时间变化的因素影响。
因此,我们需要用时间序列建模技术,来捕捉这些信息之间的动态依赖关系。
⛓️ 什么是 LSTM?
LSTM 是一种改进的循环神经网络(RNN),可以有效解决传统 RNN 的“长期记忆丢失”问题。
它的核心思想是:
🔁 保留关键的过去信息,同时丢弃无用的旧信息,从而更好地预测未来。
在作物建模中,LSTM 可以根据连续多天的气象和遥感数据,预测后续某天的作物长势(如 NDVI、生物量等)。
📊 示例案例:预测小麦NDVI变化趋势
我们使用 R 语言 + Python 结合(这里以 Python 为主)来完成一个案例。
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