基于LSTM的作物遥感估产研究——以美国大豆为例文献综述

作物估产是农业生产管理中的重要环节，遥感技术为快速、大面积的作物估产提供了新的手段。

长短期记忆网络(LSTM)作为一种深度学习算法，在时间序列数据分析方面具有独特的优势，近年来被广泛应用于作物遥感估产研究。

本文首先介绍了LSTM模型的原理及其在作物估产中的应用优势，然后回顾了国内外基于LSTM的作物遥感估产研究现状，并重点分析了不同研究中使用的遥感数据、特征变量、模型结构和精度评价指标。

此外，本文还讨论了目前研究存在的不足，并展望了未来的发展趋势。

关键词：作物估产；遥感；LSTM；深度学习；时间序列

作物估产是指在作物收获前，对作物产量进行预测。

传统的作物估产方法主要依靠人工实地调查，效率低且成本高。

遥感技术可以快速、大面积获取作物生长信息，为作物估产提供了新的途径。

近年来，随着深度学习技术的快速发展，长短期记忆网络(LongShort-TermMemory,LSTM)作为一种特殊的循环神经网络(RNN)，在时间序列数据分析方面表现出独特的优势，被广泛应用于作物遥感估产研究。

LSTM网络是一种特殊的循环神经网络，能够学习长期依赖关系。