23、多领域研究：紫外线指数预测与咖啡作物病害检测

多领域研究：紫外线指数预测与咖啡作物病害检测

在当今科技发展的浪潮中，利用先进技术进行数据预测和病害检测变得愈发重要。本文将深入探讨两个不同但同样具有重要意义的研究领域：使用长短期记忆网络（LSTMs）进行多步紫外线指数预测，以及利用多光谱图像分析检测咖啡作物中的病虫害。

一、使用LSTMs进行多步紫外线指数预测

1. 数据准备

   • 数据集涵盖了2018年7月24日至2020年2月24日，每小时的观测数据。第一步是进行特征工程，为每个观测值创建年、月、日、小时和分钟作为特征。由于需要进行每日紫外线指数预测，因此将观测值的平均值用于创建每日时间步。
   • 数据集中虽无缺失值，但存在缺失的时间步，可能是由于API的限制或数据未记录。为解决此问题，使用了Open Weather Map Historical UV API填充缺失值，最终数据集包含581个每日时间步。
   • 移除一些模型不会使用的信息特征，如ID、污染类型、城市名称、数据精度、来源名称和最后更新时间。由于数据集按天分组，小时和分钟特征也被忽略。
   • 对数据集进行归一化处理，使所有特征落在[-1, 1]范围内，公式为：
     [
     \frac{x_i - \min(x)}{\max(x) - \min(x)}
     ]
   • 最终创建了两个数据集，单变量数据集仅包含每个时间步的紫外线指数值，多变量数据集除紫外线指数值外，还包含月份和日期。

2. 评估指标 <