Demo | 利用机器学习构建作物模型的Python源码

作物模型提出很早，但应用有限。看起来复杂，其实解决的是环境与表型间的关联，可参考前期推文：作物生长模型CropGrow。环境组的复杂，关键在于数据的准确性获取。对于数据分析人员来说，如果不care数据准确性，分析其实很简单的，就是经典的机器学习流程。

这里提供一段伪代码仅供参考。

1. 导库

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error

2. 加载历史数据

假设数据集是一个CSV文件，其中包含多个特征列和目标列（作物产量）。

data = pd.read_csv('crop_data.csv')

3. 数据预处理

包括特征缩放、缺失值处理等。

# 特征缩放
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
data[['feature1', 'feature2', ...]] = scaler.fit_transform(data[['feature1', 'feature2', ...]])

# 缺失值处理（根据实际情况选择合适的方法）
data.fillna(data.mean(), inplace=True)

4. 特征选择

选择对预测结果最有影响的特征。

from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_regression
selector = SelectKBest(f_regression, k=5) # 选择前5个最佳特征
data = selector.fit_transform(data[['feature1', 'feature2', ...]], data['target'])

5. 模型训练与评估

划分数据集（训练集和测试集），并使用机器学习算法进行模型训练和评估。这里以随机森林回归算法为例。

X = data.drop('target', axis=1) # 特征数据
y = data['target'] # 目标数据（作物产量）

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 数据集划分

model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42) # 随机森林回归模型
model.fit(X_train, y_train) # 模型训练

y_pred = model.predict(X_test) # 模型预测
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) # 均方误差评估指标
print('Mean Squared Error:', mse) # 输出评估结果

6. 模型优化与调参

如果对模型的预测结果不满意，可尝试使用不同机器学习算法或调整超参数来优化模型。

# 调整超参数（例如增加决策树的数量）
model = RandomForestRegressor(n_estimators=200, random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)
y_pred = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print('Mean Squared Error:', mse)

实际上，早前瓦赫宁根大学（荷兰）针对作物模型开发了PCSE（Python Crop Simulation Environment），这是一个用于构建作物模拟模型的 Python 包，提供了实施作物模拟模型的环境、读取辅助数据（天气、土壤、农业管理）的工具以及模拟物候、呼吸和蒸散等生物物理过程的组件。PCSE 还包括已在世界范围内广泛使用的WOFOST和LINTUL3作物模拟模型的实现。例如，WOFOST 已在 MARS 作物产量预测系统中实施，该系统在操作上用于欧洲及其他地区的作物监测和产量预测。

地址：https://github.com/ajwdewit/pcse