深度学习技术在农业干旱监测预测及风险评估中的应用研究

摘要

农业干旱是一个复杂的现象，涉及到气象、土壤和植物等多个方面。近年来，随着科技的发 展，农业干旱监控测定预测及风险评估技术也取得了重要的进展。特别是在数据分析和预测模型方面， 深度学习技术以其强大的数据处理和模式识别能力， 在农业干旱监控测定预测及风险评估中发挥了重 要的作用。本文主要分析深度学习模型也存在一些挑战和限制。例如， 它们需要大量的标注数据， 数 据预处理过程可能很耗时，且预定义的类别范围可能过窄。此外， 在处理遥感图像时，深度学习模型 可能会遇到一些复杂的图像处理问题， 如光照变化、阴影和遮挡等。为了解决这些问题，未来的研究 需要进一步发展深度学习模型。一种可能的趋势是深度学习模型与作物生长模型的耦合，这样可以更 好地考虑农业系统的生物物理过程，提高预测的精准性。另一种趋势是融合深度学习模型和大气环流 模式进行农业干旱预测， 这样可以综合考虑气象和土壤因素，提供更全面的预测结果。此外， 基于深 度学习与迁移学习的农业干旱精细化监控测定与评估也是未来的一个研究方向。最后，结合深度学习 与信息融合技术进行区域农业干旱监控测定预测及风险评估也是一个重要的方向。