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基于卷积长短期记忆网络的NDVI预测方法研究
摘要
本文研究基于卷积长短期记忆网络的NDVI预测方法。通过对NDVI数据进行分析和预处理，利用卷积神经网络的特征提取能力和长短期记忆网络的记忆性，建立预测模型。实验结果表明，卷积长短期记忆网络在NDVI预测中具有较好的性能，能够提高预测精度和稳定性。
关键词：NDVI、卷积神经网络、长短期记忆网络、预测模型
1.引言
归因于人类活动和全球气候变化的影响，自20世纪70年代开始，全球生态环境发生了明显的变化。对于农业生产而言，植被覆盖度的监测对农业生产的发展至关重要。NDVI（NormalizedDifferenceVegetationIndex）是一种衡量植被覆盖度的指标。NDVI是利用可见光和近红外波段之间的比较计算而得到的。利用NDVI指标可以了解到植被覆盖度的情况，因此普遍用于农业生产和生态环境监测领域。
NDVI的预测是在未来一定时间范围内预测NDVI值的过程，可以更好地掌握未来的植被覆盖度变化趋势。本文提出了基于卷积长短期记忆网络的NDVI预测方法。本文利用卷积神经网络的特征提取能力和长短期记忆网络的记忆性，对NDVI数据进行建模，并进行预测。
2.相关研究
卷积神经网络是一种深度学习的应用。卷积神经网络在视觉、语音、自然语言处理等领域具有广泛应用。在对时间序列数据的处理中，卷积神经网络也具有一定的应用价值。长短期记忆网络是一种常用于序列数据建模的循环神经网络结构。在时间序列数据建模中，长短期记忆网络具有良好的记忆性，在时间序列中可以更好地进行建模和预测。
在NDVI预测方面，许多学者进行了深入的研究。Mikhailov等（2010）使用基于PCA（主成分分析）和MLP（多层感知机）的方法进行了NDVI预测，但预测精度较低。Khadri等（2016）使用众多算法，包括ARIMA、SARIMA、Holt-WintersSmoothing、ExponentialSmoothing等进行了NDVI预测，并且使用了MAPE（平均绝对百分误差）作为评价指标，但是预测精度并没有得到很大提升。因此，本文提出了基于卷积长短期记忆网络的NDVI预测方法，用于提高NDVI预测精度和稳定性。
3.数据处理
本文使用MODIS（ModerateResolutionImagingSpectroradiometer，中分辨率成像光谱辐射计）数据集中2005年至2016年的NDVI数据进行预测。需要预处理的数据是经过数据预处理的。其中，对于每一天，NDVI只有一个值。将NDVI时间序列数据集划分为训练集和验证集。本文将前2/3作为训练集，后1/3作为验证集。
4.算法设计
4.1卷积神经网络
卷积神经网络的拓扑结构比其他神经网络更加注重网络层数。卷积神经网络通过卷积操作和池化操作提取特征。本文使用卷积神经网络提取NDVI时间序列数据的特征。
4.2长短期记忆网络
长短期记忆网络是一种递归神经网络。长短期记忆网络通过记忆单元、遗忘门、输入门和输出门等模块来实现对序列数据的建模，并支持在长度不同时的数据建模。本文使用长短期记忆网络进行NDVI时间序列数据的建模。
4.3卷积长短期记忆网络
卷积长短期记忆网络结合了卷积神经网络的特征提取能力和长短期记忆网络的记忆特性。卷积长短期记忆网络可以更好地对时序数据建模，提高预测精度和稳定性。
本文使用Keras框架建立卷积长短期记忆网络模型，代码如下：
```python
fromkeras.layersimportConv1D,LSTM,Dense,Dropout
fromkeras.modelsimportSequential
defcreate_model():
model=Sequential()
model.add(Conv1D(filters=64,kernel_size=2,activation='relu',input_shape=(n_steps,n_features)))
model.add(Conv1D(filters=64,kernel_size=2,activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(LSTM(units=50,activation='relu',input_shape=(n_steps,n_features)))
model.add(Dense(1))
model.compile(optimizer='adam',loss='mse')
returnmodel
```
5.实验结果
本文使用MAPE和MSE两个指标来评价卷积长短期记忆网络的预测性能。MAPE（MeanAbsolutePercentageError）是平均绝对百分误差，用来衡量预测结果的准确度。MSE