4、神经网络与遥感技术在作物产量预测中的应用

神经网络与遥感技术在作物产量预测中的应用

1. 气候变化下的农业挑战与技术革新

气候变化给全球农业带来了诸多严峻挑战。平均气温上升导致全年极端高温天气增多，降雨模式也发生改变，短时间强降雨和长时间干旱交替出现。严重的干旱对农作物和牲畜造成了沉重打击，而洪水的增加不仅破坏农作物和牲畜，还加速了土壤侵蚀，污染了淡水，损坏了道路和桥梁。海平面上升更是加剧了农田洪水的强度，并导致沿海地区海水倒灌，同时新害虫的出现也对农作物造成了损害。

而且，气候变化的风险在时间和空间上分布不均，这就要求我们对农作物进行定期监测，并合理管理资源，以实现最大产量。区域层面的作物监测涵盖了多个方面，如作物类型映射、种植模式识别、作物状况评估、作物产量估算、蒸散量估算、灌溉调度、水资源监测、不确定性分析、病虫害识别、土壤测绘等。

在应对这些挑战的过程中，农业领域的技术革新发挥了重要作用。机械化、人工智能与机器人技术、无人机、传感器、物联网、遥感、机器学习和深度学习等技术的应用，能够改变农作物的食物链。将本地农业知识与遥感技术相结合，依赖于对农业中复杂现象的理解。

传统的基于地面观测的产量估算方法，如目视检查和抽样调查，需要持续监测和定期记录作物参数。而遥感图像提供的光谱信息能够给出非常准确的作物属性，可用于作物测绘和估算。进一步将机器学习算法与遥感技术相结合，能够更明确地估算作物产量。本研究聚焦于机器学习算法与遥感技术相结合，在区域层面预测水稻和甘蔗作物产量的能力。

2. 人工神经网络简介

2.1 人工神经网络概述

人工神经网络（ANN）是一类灵活且简单的数学模型，能够识别输入和输出观测数据集之间复杂的非线性关系。它由大量的