深度学习的高光谱图像大田农作物产量预测模型的代码

深度学习用于高光谱图像的大田农作物产量预测涉及使用神经网络模型，如卷积神经网络 (CNN) 或循环神经网络 (RNN) 来解析和理解高光谱数据中的特征。这类模型通常包含以下几个步骤：

1. 数据预处理：首先，对高光谱数据进行归一化、降维和可能的特征选择，以便于模型训练。

import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 加载高光谱数据
spectral_data = load_hsi_data()

# 归一化
scaler = StandardScaler()
spectral_data = scaler.fit_transform(spectral_data)

2. 构建深度学习模型：
- 使用Keras或PyTorch这样的库构建CNN模型，可能会有多个卷积层和池化层抓取空间信息；或者用LSTM等RNN处理时间序列信息，如果涉及到时间序列数据。

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, LSTM, Dense, Flatten

model = Sequential([
    Conv2D(filters=32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=data_shape),
    MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
    LSTM(units=64, return_sequences=True),
    Flatten(),
    Dense(128, activation='relu'),
    Dense(1, activation='linear')  # 输出层预测作物产量
])

3. 训练模型：
- 分割数据集为训练集、验证集和测试集。
- 编译模型，指定损失函数（如均方误差）、优化器（如Adam）和评估指标（如MAE或RMSE）。

model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error', metrics=['mae'])
history = model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_val, y_val), epochs=50)

4. 预测和评估：
- 使用训练好的模型对新的高光谱图像进行预测，并计算实际产量与预测产量之间的差异。

predictions = model.predict(X_test)
calculate_accuracy(predictions, y_test)