33、基于深度学习的农作物产量预测技术解析

基于深度学习的农作物产量预测技术解析

1. 引言

农作物产量预测在农业领域至关重要，它有助于合理规划农业生产、保障粮食安全。随着技术的发展，多种深度学习模型被应用于农作物产量预测、疾病预测等方面。本文将详细介绍相关的技术和方法，以及一种混合深度学习模型在水稻产量预测中的应用。

2. 农作物预测相关技术概述

• 贝叶斯网络（BN）与高斯技术 ：在农作物疾病预测中，由于其不确定性较高，Bi等人提出使用贝叶斯网络（BN）来寻找农作物疾病。BN常计算条件概率输入，主要处理不确定因素，通过自学习功能产生观察到的农作物疾病输出。J. You提出了基于直方图的降维方法进行农作物产量预测，并展示了高斯过程框架以消除遥感应用中的空间相关误差。
• 其他深度学习模型
  • 深度卷积神经网络（DCNN） ：Yang等人提出DCNN模型用于估计农作物产量，该模型可从高空间分辨率图像中学习基本的空间特征。Desai等人提出通过DCNN网络使用时间序列进行自动水稻生产预测。Russello描述了使用基于卫星图像的CNN模型，在农作物产量识别方面优于基于3D卷积的时空特征。Zhaung等人提出使用CNN模型从Landsat - 8多光谱遥感图像中确定种植面积，准确率达到96.24%。
  • 人工神经网络（ANN） ：Sharma等人描述了如何通过ANN结合前馈反向传播进行天气监测来预测农作物疾病，在58个测试数据集上使用ANN网络的结果准确率为90.909%。Zhong等人使用A