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介绍资料
任务书：基于Python的农作物产量预测分析系统开发
项目编号：AGRI-PRED-2024-01
负责人：XXX
团队成员：XXX、XXX、XXX
起止时间：2024年X月X日—2025年X月X日
一、任务目标
- 核心目标
- 构建基于Python的多源数据融合农作物产量预测模型，实现省级/县级尺度的产量预测误差≤8%（较传统方法提升40%以上）。
- 开发可视化分析系统，支持动态数据接入、实时预测、风险预警及决策建议生成。
- 应用目标
- 在河南、山东等粮食主产区完成试点应用，服务农户≥10万人次，预警准确率≥90%。
- 形成可推广的“数据-模型-系统”农业预测技术体系，助力政府粮食安全决策。
二、任务内容与技术要求
1. 数据采集与预处理
| 任务模块 | 技术要求 | 输出成果 |
|---|---|---|
| 多源数据整合 | - 采集气象（ECMWF ERA5）、遥感（MODIS NDVI）、土壤（物联网传感器）、文本（政策文件）数据 - 开发Python爬虫（Scrapy）与API接口（Requests库）实现数据自动化获取 | 原始数据集（2010-2023年，≥1TB） |
| 数据清洗与对齐 | - 使用Pandas处理缺失值（Prophet插值）、异常值（3σ原则剔除） - 基于GeoPandas实现栅格-矢量数据空间对齐（投影转换：WGS84→Albers） | 标准化数据集（含元数据文档） |
2. 特征工程与知识建模
| 任务模块 | 技术要求 | 输出成果 |
|---|---|---|
| 时空特征提取 | - 遥感特征：3D-CNN提取NDVI物候期拐点（准确率≥85%） - 气象特征：小波变换分解温度/降水周期成分（频率分辨率≤7天） | 时空特征库（含200+维特征描述） |
| 农业知识图谱 | - 使用Neo4j构建“作物-环境-管理”三元组（如：玉米→需肥量→N:P:K=1:0.5:1.2） - 开发基于BERT的文本实体识别模型（F1值≥0.8） | 知识图谱本体模型（OWL格式） |
3. 预测模型构建与优化
| 任务模块 | 技术要求 | 输出成果 |
|---|---|---|
| 混合模型开发 | - 基础模型：STF-Net（Transformer+ConvLSTM） - 空间溢出模型：GNN（图神经网络，邻接矩阵基于灌溉设施连通性） - 模型融合：Stacking集成学习（基模型≥3种） | 预测模型代码包（PyTorch实现） |
| 超参优化与验证 | - 使用Optuna进行贝叶斯优化（搜索空间：学习率1e-5~1e-2，网络层数2~8层） - 验证指标：RMSE、MAPE、R²（10折交叉验证） | 优化参数配置文件（JSON格式） |
4. 系统开发与部署
| 任务模块 | 技术要求 | 输出成果 |
|---|---|---|
| Web应用开发 | - 前端：Dash+Plotly实现交互式可视化（热力图、散点图、时间序列） - 后端：Flask API提供模型推理服务（响应时间≤500ms） - 数据库：PostgreSQL存储历史预测结果 | 预测分析系统（含部署文档） |
| 边缘计算适配 | - 使用TensorRT压缩模型（FP16量化，模型体积≤5MB） - 开发树莓派4B端侧推理程序（Python+ONNX Runtime） | 轻量化模型文件（.trt格式） |
5. 试点应用与验证
| 任务模块 | 技术要求 | 输出成果 |
|---|---|---|
| 实地数据采集 | - 在河南周口、山东德州部署物联网设备（土壤温湿度传感器，采样间隔15分钟） - 收集农户种植数据（问卷调研+无人机航拍） | 试点区专项数据集（2024年生长季） |
| 效果评估 | - 对比模型预测值与实际产量（绝对误差分析） - 用户满意度调查（NPS≥60） - 经济效益测算（亩均减损/增收金额） | 试点验证报告（含改进建议） |
三、技术指标与验收标准
1. 模型性能指标
| 指标 | 要求 | 测试方法 |
|---|---|---|
| 预测误差（RMSE） | 省级尺度≤80kg/ha，县级尺度≤120kg/ha | 与统计局公布产量数据对比 |
| 预警提前量 | 灾害预警≥20天（如干旱、洪涝） | 历史灾害事件回溯验证 |
| 计算效率 | 单次预测耗时≤2秒（NVIDIA RTX 4090 GPU） | 使用cProfile进行性能分析 |
2. 系统功能指标
| 功能模块 | 验收标准 |
|---|---|
| 数据管理 | 支持CSV/GeoTIFF/Shapefile等10+种格式导入，数据更新延迟≤1小时 |
| 可视化分析 | 提供产量分布热力图、气象-产量相关性散点图等8种可视化模板 |
| 预警推送 | 通过微信/短信双通道发送预警信息，到达率≥99% |
| 决策建议 | 根据预测结果自动生成补种/改种/施肥方案（准确率≥80%） |
四、任务分工与进度安排
1. 任务分工
| 成员 | 职责 |
|---|---|
| XXX | 总体架构设计、模型开发、系统集成 |
| XXX | 数据采集与清洗、知识图谱构建、边缘计算适配 |
| XXX | Web应用开发、试点应用部署、用户培训 |
2. 进度安排
| 阶段 | 时间 | 关键节点 |
|---|---|---|
| 需求分析 | 2024.01-02 | 完成用户需求调研，输出《系统功能规格说明书》 |
| 模型开发 | 2024.03-06 | 实现STF-Net模型训练，在测试集上R²≥0.85 |
| 系统开发 | 2024.07-09 | 完成Web应用原型开发，支持50并发用户访问 |
| 试点部署 | 2024.10-12 | 在周口市完成50个物联网节点部署，系统试运行 |
| 验收总结 | 2025.01-03 | 提交验收材料（含源代码、测试报告、用户手册），通过专家评审 |
五、保障措施
- 硬件保障
- 实验室提供NVIDIA DGX A100超算集群（8×A100 GPU）用于模型训练。
- 试点区配备树莓派4B设备（8GB内存）及LoRa无线通信模块。
- 数据保障
- 与国家农业科学数据中心签订数据使用协议，获取2010-2023年县域尺度产量数据。
- 购买Planet Labs高分辨率卫星影像（3m分辨率，月度更新）。
- 经费预算
| 项目 | 金额（万元） | 说明 |
|------------------|------------------|---------------------------------------|
| 硬件设备 | 15 | 含服务器租赁、物联网传感器采购 |
| 数据采购 | 8 | 遥感影像、气象再分析数据 |
| 差旅调研 | 5 | 试点区实地考察、用户访谈 |
| 测试验证 | 7 | 第三方机构检测、用户满意度调查 |
| 总计 | 35 | |
六、风险管理
| 风险类型 | 应对措施 |
|---|---|
| 数据质量风险 | 开发数据质量监控模块，自动标记异常值（如NDVI>1的无效数据） |
| 模型过拟合风险 | 采用对抗训练（在训练集中注入±15%噪声）、早停法（Early Stopping） |
| 用户接受度风险 | 试点阶段提供1对1培训，开发微信小程序简化操作流程 |
任务书审批意见：
- 指导教师签字：_________
- 日期：2024年X月X日
- 学院审核意见：_________
- 日期：2024年X月X日
附件：
- 数据使用授权书（国家农业科学数据中心）
- 硬件设备租赁合同（NVIDIA DGX A100）
- 试点合作协议（周口市农业农村局）
运行截图
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