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🌾 导语：病虫害，是农业最大的不确定性之一
🔍 一、数据来源与建模思路
1️⃣ 主要数据类型
2️⃣ 建模逻辑流程
🧪 二、实战案例：基于LSTM预测稻飞虱虫口密度
▶️ Step 1：生成数据
▶️ Step 2：构建LSTM模型
📈 三、可视化预测效果
🤖 四、其他模型推荐
🚀 五、延伸：AI驱动的智能虫情管理平台
🧠 总结与展望
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本节关键词：农业病虫害、气象因子、深度学习、时空建模、迁飞预测、集成学习
🌾 导语：病虫害，是农业最大的不确定性之一
农业生产中，病虫害是影响作物产量与品质的重要因素之一。传统防控依赖经验、预报滞后，往往“病到才治”，损失已成。而随着遥感、物联网与AI建模的加入，病虫害预测正从“事后响应”向“提前预警”转变。
本节将系统分享如何构建一个病虫害智能预测模型，特别是：
-
如何收集与融合气象、生物、农业数据
-
构建AI预测模型（XGBoost/LSTM/ConvLSTM）
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实战案例：预测稻飞虱迁飞风险
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应用前景：智能防控平台、政策制定支持
🔍 一、数据来源与建模思路
1️⃣ 主要数据类型
| 数据类型 | 示例变量 |
|---|---|
| 🐛 虫情数据 | 虫口密度、诱捕量、发病级别 |
| 🌤️ 气象数据 | 温度、湿度、风速、降水、光照等 |
| 🧑🌾 农业数据 | 作物品种、生育期、种植密度等 |
| 📡 遥感数据 | NDVI、EVI、地表温度等 |
数据可以来源于农业农村部、气象台、遥感影像平台（如Sentinel-2），或自建传感器网络（虫情测报灯、自动虫情相机等）。
2️⃣ 建模逻辑流程
🐛 虫情历史数据 + 🌦️ 气象序列 + 🛰️ 遥感指数↓特征工程（滑窗、统计、归一化）↓建模