張向君　陳優(yōu)良　肖鋼

摘 要：人口的持續(xù)增長對農(nóng)業(yè)系統(tǒng)的壓力越來越大，產(chǎn)量預(yù)測能夠為農(nóng)作物的合理規(guī)劃與種植提供指導(dǎo)。隨著數(shù)據(jù)科學(xué)與計算機(jī)軟硬件的發(fā)展，機(jī)器學(xué)習(xí)憑借其對復(fù)雜性、非線性問題的處理能力，在數(shù)據(jù)分析、農(nóng)業(yè)病蟲害識別、模式識別中表現(xiàn)良好，被逐漸應(yīng)用于農(nóng)作物產(chǎn)量預(yù)測中。該文以當(dāng)前農(nóng)作物產(chǎn)量預(yù)測為背景，概述了機(jī)器學(xué)習(xí)的主要算法，在歸納國內(nèi)外研究進(jìn)展的基礎(chǔ)上，綜合分析當(dāng)前基于機(jī)器學(xué)習(xí)的農(nóng)作物產(chǎn)量預(yù)測方法，并討論了不同方法特點和精度。

關(guān)鍵詞：農(nóng)作物;產(chǎn)量預(yù)測;機(jī)器學(xué)習(xí);智能優(yōu)化算法;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

中圖分類號 S126文獻(xiàn)標(biāo)識碼 A文章編號 1007-7731（2021）03-0117-04

A Review of Crop Yield Prediction based on Machine Learning

ZHANG Xiangjun1 et al.

（1School of Civil and Surveying & Mapping Engineering， Jiangxi University of Science and Technology， Ganzhou 341000， China）

Abstract： With the growth of the population， the pressure on agriculture becomes more and more enormous. Crop yield prediction plays a more important role in reasonable planning and planting in agriculture. With the development of data science and computer hardware， machine learning has performed well in data analysis， agricultural pests ， disease recognition， and pattern recognition， and is gradually applied to crop yield prediction. At the background of current crop yield prediction methods， the main machine learning algorithms are comprehensively analyzed， and the characteristics of different methods are discussed and the accuracy is compared. Finally， it looks forward to the possible future development direction of this research field.

Key words： Cropl; Yield prediction; Machine learning; Intelligent optimization algorithm; Neural network

農(nóng)作物與人們的生活息息相關(guān)，它是人類生存的最基本保障。糧食安全是國家政治、經(jīng)濟(jì)、社會安全的重要組成部分[1]，隨著全球人口增長，農(nóng)業(yè)系統(tǒng)承受的壓力也越來越大[2]。作物產(chǎn)量預(yù)測是國家制定農(nóng)業(yè)政策、發(fā)展農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、計劃作物種植的重要依據(jù)，作物產(chǎn)量預(yù)測已成為農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的研究熱點之一。作物產(chǎn)量的形成過程受到自然及社會因素[3]的影響，因而作物產(chǎn)量預(yù)測是一個復(fù)雜的非線性過程。

傳統(tǒng)的農(nóng)作物產(chǎn)量預(yù)測方法以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，應(yīng)用統(tǒng)計模型預(yù)測，主要分析方法有ARIMA[4]、灰色預(yù)測模型、逐步回歸模型[6]等。楊立凡等[5]利用灰色關(guān)聯(lián)分析篩選了云南省糧食產(chǎn)量的重要經(jīng)濟(jì)影響因素，使用GM（1，N）模型實現(xiàn)了云南省糧食產(chǎn)量預(yù)測。劉曉宇等[7]根據(jù)氣候因素與煙草生長因素相結(jié)合，使用逐步回歸方法預(yù)測了黑龍江省的煙葉產(chǎn)量。上述方法只考慮了影響作物生長的部分因素，模型精度有待提高。隨著大數(shù)據(jù)與計算機(jī)軟硬件的發(fā)展，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的支持，多元化、精細(xì)化的農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)獲取也更加方便。當(dāng)前，機(jī)器學(xué)習(xí)在圖像識別[8]、自然語言處理[9]、植物病害檢測[10]及農(nóng)業(yè)領(lǐng)域[11]中發(fā)揮了重要作用。

本文闡述了基于機(jī)器學(xué)習(xí)的農(nóng)作物產(chǎn)量預(yù)測方法，分析了預(yù)測模型的數(shù)據(jù)與方法，概述了主要模型實現(xiàn)的一般思路、優(yōu)化方法以及結(jié)果精度，并對機(jī)器學(xué)習(xí)在農(nóng)作物產(chǎn)量預(yù)測中的發(fā)展進(jìn)行總結(jié)與展望。

1 機(jī)器學(xué)習(xí)

1.1 概述 機(jī)器學(xué)習(xí)（machine learning）是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計學(xué)、算法復(fù)雜度等多門學(xué)科。機(jī)器學(xué)習(xí)自動處理輸入變量和輸出變量之間的關(guān)系，從示例樣本中挖掘隱含規(guī)律，以達(dá)到“學(xué)習(xí)”這些數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)描述[12]。機(jī)器學(xué)習(xí)算法的特點在于能自動解決大型非線性問題，支持在真實場景中更好地決策和操作，而不需要人工干預(yù)[13]。算法很大程度上依賴數(shù)據(jù)的質(zhì)量、模型代表性以及所收集的數(shù)據(jù)集中輸入變量與目標(biāo)之間的依賴關(guān)系。常見的機(jī)器學(xué)習(xí)算法有多元線性回歸（MLR）、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BPNN）、隨機(jī)森林[14]（RF）、支持向量機(jī)（SVM）、極限學(xué)習(xí)機(jī)[15]（ELM）等。

1.2 常見算法 支持向量機(jī)于1995年提出[16]，該方法根據(jù)結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化原理，設(shè)計最大決策邊界的線性分類器，以確保最壞情況下的泛化誤差最小。該算法的特點在于通過引入核函數(shù)將數(shù)據(jù)映射到高維空間，使其在高維空間中線性可分，避免訓(xùn)練陷入局部最小值的情況。但是支持向量機(jī)模型訓(xùn)練的復(fù)雜度高，難以適應(yīng)多分類問題，且核函數(shù)選擇也沒有較好的方法論。決策樹（decision tree）是一種逼近離散值目標(biāo)函數(shù)的方法，學(xué)習(xí)到的函數(shù)被表示為一棵決策樹，如圖1（a）所示，每個內(nèi)部節(jié)點上先用1個屬性進(jìn)行分割，每個分叉對應(yīng)1個屬性值，每個葉子節(jié)點代表1個分類。（a）中A1為根節(jié)點，包含全部訓(xùn)練樣本;c1為葉子結(jié)點，表示決策結(jié)果。決策樹支持自頂向下分而治之的策略，對每個內(nèi)部節(jié)點重復(fù)決策過程，直到全部都是葉子結(jié)點為止。隨機(jī)森林通過引入隨機(jī)性提升了抗噪能力，而且提高了模型的預(yù)測準(zhǔn)確性和魯棒性。隨機(jī)森林在對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的同時，還能給出各個變量的重要性評分，評估各個變量在分類中所起的作用。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由輸入層、隱藏層和輸出層構(gòu)成，輸入層輸入數(shù)據(jù)，1層或多層的隱藏層實現(xiàn)學(xué)習(xí)任務(wù)，輸出層輸出最終結(jié)果。激活函數(shù)會綜合輸入信號轉(zhuǎn)換為輸出信號，以閾值為界，一旦超過閾值就切換輸出，實現(xiàn)“學(xué)習(xí)”過程。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點在于算法構(gòu)建靈活多變且計算能力強，能從海量數(shù)據(jù)中挖掘深層次關(guān)系。與其他機(jī)器學(xué)習(xí)算法相比，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常需要更多的數(shù)據(jù)，模型也會出現(xiàn)過擬合問題。除此之外隱藏層的數(shù)量、學(xué)習(xí)率等超參數(shù)的設(shè)置，對模型精度也有很大的影響。

2 機(jī)器學(xué)習(xí)在農(nóng)作物產(chǎn)量預(yù)測中的應(yīng)用

2.1 常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法 李曉東[17]構(gòu)建基于最小二乘法的支持向量機(jī)模型（LS_SVM）預(yù)測全國糧食產(chǎn)量。向昌盛[18]利用1978—2007年全國糧食產(chǎn)量數(shù)據(jù)，使用SVM方法預(yù)測并驗證全國糧食產(chǎn)量。Alberto[19]選取10種作物，綜合農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)，使用5種機(jī)器學(xué)習(xí)模型：多元線性回歸（MLR）、M5素數(shù)回歸（M5-Prime）、支持向量機(jī)（SVM）、多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）以及K近鄰法（KNN），使用窮舉法，匹配每一種算法最佳屬性集構(gòu)建作物產(chǎn)量預(yù)測模型（見表1）。

氣象對作物產(chǎn)量的影響較大。針對上述方法中忽略氣象因素對產(chǎn)量預(yù)測造成的偏差，許多學(xué)者提出了不同的解決辦法。程偉[20]收集了1982—1999年安徽某縣的產(chǎn)量、氣候數(shù)據(jù)，以氣候因子為樣本屬性，采用商空間理論重構(gòu)SVM方法預(yù)測該縣糧食產(chǎn)量。劉峻明[21]對河南省冬小麥劃分不同生長期，結(jié)合氣象及空間要素，構(gòu)建了隨機(jī)森林產(chǎn)量預(yù)測模型，結(jié)果表明，相對氣象產(chǎn)量預(yù)測模型效果最優(yōu)。Patrick Filippi[22]結(jié)合多屬性數(shù)據(jù)，將氣象、土壤及遙感數(shù)據(jù)構(gòu)建多維時空數(shù)據(jù)集，劃分生長期構(gòu)建隨機(jī)森林產(chǎn)量預(yù)測模型，發(fā)現(xiàn)隨著時間序列的延展，模型預(yù)測精度更高。

農(nóng)作物的生長受到多種因素的影響，綜合時間、空間等不同分辨率的多維時空數(shù)據(jù)集，更能構(gòu)建精準(zhǔn)的產(chǎn)量預(yù)測模型。Sami Khanal[23]選取土壤樣本共18個變量，結(jié)合多光譜影像數(shù)據(jù)計算植被指數(shù)，將遙感數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)算法相結(jié)合，構(gòu)建了玉米產(chǎn)量預(yù)測模型，發(fā)現(xiàn)隨機(jī)性的引入使其具有更好的抗噪能力，提高了模型的穩(wěn)定性。

2.2 優(yōu)化組合機(jī)器學(xué)習(xí)算法 機(jī)器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用于農(nóng)作物產(chǎn)量預(yù)測時，不可避免地會受到算法的限制而影響預(yù)測模型的精度。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠處理復(fù)雜的非線性問題，但過擬合問題、超參數(shù)設(shè)置問題處理較難。支持向量機(jī)的核函數(shù)機(jī)制以及懲罰因子能較好地處理模型的過擬合問題，但在高維數(shù)據(jù)分析時模型的表現(xiàn)力常受限制。因此，通過優(yōu)化算法以弱化或突破機(jī)器學(xué)習(xí)算法自身的限制，亦能提高模型的預(yù)測精度。

2.2.1 權(quán)重初始化和參數(shù)設(shè)置 Gopal[24]利用多元線性回歸的截距和系數(shù)初始化人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對比K-Means和隨機(jī)森林算法，取得了更好的結(jié)果。李修華[25]根據(jù)田間環(huán)境數(shù)據(jù)以及氣象和土壤數(shù)據(jù)，使用遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始值，改變由于隨機(jī)初始權(quán)值閾值而導(dǎo)致訓(xùn)練結(jié)果不理想的情況，實現(xiàn)遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。P. Murali[26]對于區(qū)域尺度的甘蔗產(chǎn)量以及降水時間序列數(shù)據(jù)，發(fā)揮鯨魚算法設(shè)計初始化遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值，再結(jié)合廣義自回歸條件異方差模型增強模型數(shù)據(jù)波動性的分析和預(yù)測，有效地提高了模型的預(yù)測精度。

2.2.2 群智能算法優(yōu)化 群智能算法的基本思想是模仿自然界中生物的種群行為來構(gòu)造隨機(jī)優(yōu)化算法，將優(yōu)化和搜索過程模擬成種群或個體中優(yōu)勝劣汰或覓食過程[27]。高心怡[28]采用遺傳算法融合粒子群算法和人工與群算法得到混合智能算法，通過發(fā)揮群智能算法的優(yōu)勝劣汰競爭機(jī)制，快速高效得到SVM最優(yōu)參數(shù)組合。Esfandiarpour[29]對田間尺度杏產(chǎn)量進(jìn)行了定量分析預(yù)測，使用粒子群算法混合帝國主義算法尋找最優(yōu)特征子集，優(yōu)化支持向量機(jī)構(gòu)建產(chǎn)量預(yù)測模型。Maimaitiyiming[30]通過混合雙激活函數(shù)優(yōu)化極限學(xué)習(xí)機(jī)模型，對小區(qū)域的葡萄產(chǎn)量進(jìn)行建模。該模型據(jù)高光譜影像獲得葡萄植被指數(shù)，首次將高光譜遙感和機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于立地植物漿果產(chǎn)量和品質(zhì)的研究，引入正則化參數(shù)緩解極限學(xué)習(xí)機(jī)易過擬合問題，提高了模型的預(yù)測精度。

2.3 其他方法 深度學(xué)習(xí)因卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征提取功能在圖像識別、目標(biāo)識別領(lǐng)域大放異彩。Nevavuori P[31]使用無人機(jī)采集大麥和小麥約90hm2的多光譜圖像數(shù)據(jù)，獲取NDVI和RGB圖像數(shù)據(jù)，使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將NDVI和RGB圖像分別作為輸入，構(gòu)建了產(chǎn)量預(yù)測模型，結(jié)果表明，CNN模型能夠?qū)GB圖像進(jìn)行合理準(zhǔn)確的產(chǎn)量估計。熊雄[32]通過對水稻小區(qū)高分辨率圖像分割并提取稻穗特征，基于多種特征自變量組合情況下的回歸模型構(gòu)建方法，最終結(jié)果顯示給予圖像的無損水稻估產(chǎn)方法，為精準(zhǔn)地早期稻田估產(chǎn)提供了可能。

3 小結(jié)與展望

機(jī)器學(xué)習(xí)在產(chǎn)量預(yù)測中應(yīng)用的主要優(yōu)點是能夠基于復(fù)雜的、非線性的農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)，建立一種低成本的、無損的農(nóng)作物產(chǎn)量預(yù)測模型。綜合上述分析，機(jī)器學(xué)習(xí)算法在農(nóng)作物產(chǎn)量中表現(xiàn)較一般的統(tǒng)計法精度較高，優(yōu)化后的機(jī)器學(xué)習(xí)算法模型能突破機(jī)器學(xué)習(xí)算法自身的局限性，提升了機(jī)器學(xué)習(xí)的預(yù)測精度。

農(nóng)作物產(chǎn)量預(yù)測的意義在于如何應(yīng)用當(dāng)前的科學(xué)技術(shù)與知識經(jīng)驗，實現(xiàn)資源的合理利用與規(guī)劃，既能滿足人們的生存需求，又能減少資源的浪費，實現(xiàn)資源的可持續(xù)發(fā)展。因此，今后可以從以下2個方面開展進(jìn)一步的研究：（1）結(jié)合農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)，研究更高精度與更易推廣的算法模型;（2）在研究尺度上，實現(xiàn)從田間尺度向區(qū)域尺度的過度，實現(xiàn)更便捷、高精度的作物產(chǎn)量預(yù)測將成為研究方向之一。

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（責(zé)編：張宏民）

作者簡介：張向君（1995—），女，河南洛陽人，在讀碩士，研究方向：機(jī)器學(xué)習(xí)在農(nóng)業(yè)方面的應(yīng)用，目標(biāo)識別的。? 收稿日期：2020-12-04