关键词:
LSTM
深度学习
病害预测
智慧农业
云平台
小站稻
摘要:
小站稻是天津津南区的特产。小站稻病害的发生会严重影响其产量和品质,为防治病害,种植者常常会增加农药使用量,从而导致环境污染。所以,需要及时准确地预测小站稻病害发生情况,以便有针对性地开展小站稻田间病虫害防治工作,提高小站稻产量和品质,减少用药,保护环境。传统的病虫害预警主要依靠田间样本采集等方法,但这种方法无法及时掌握病害的发生和发展情况。针对上述问题,对小站稻气象数据进行了采集和预处理,运用LSTM模型建立了小站稻病害预测模型,以预测小站稻病害发生情况。对比了支持向量机、决策树、随机森林、长短时记忆网络、BP网络等方法。结果显示,采用LSTM模型对水稻病害预测的效果最佳,在预测恶苗病、细菌性褐斑病、稻瘟病、干尖线虫病这四种病害时平均准确率高达87.06%,优于其他对比模型。