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

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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

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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。

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⛓️ 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）。

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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。