LSTM输入格式
数据结构说明：
1、每个样本（地块）的time_step必须从 1 开始连续编号（1,2,3...），不能跳号 / 乱序；
2、同一样本的标签（yield）在所有时间步行中值相同（因为产量是最终结果，时序特征是过程数据）；
3、特征列可根据你的需求增减（比如加土壤 pH、施肥量等），但需保证列名清晰、无空值。
Excel中格式：
LSTM与Transformer原理、特点比较
农业图像识别与遥感应用对比
| 应用场景 | LSTM方案 | Transformer方案 | 性能差异 |
|---|---|---|---|
| 作物表型分析 | CNN+LSTM：CNN提取图像特征，LSTM建模时序生长变化 | ViT(Vision Transformer) + 时序Transformer：全局图像理解+时序关联 | Transformer在全局特征提取上更优，可识别远距离作物部件关系 |
| 遥感时序分析 | 3D-CNN+LSTM：处理多光谱时序数据 | Crossformer/Swin-T：专门设计用于遥感时空数据 | Transformer在长时序遥感数据上误差降低可达34% |
| 图像分割（植物/土壤分离） | 需结合U-Net等分割网络后接LSTM | 双ViT模块分别处理植物区域和土壤区域，端到端训练 | Transformer方案RMSE降低34%，R²提升0.27 |
| 病虫害图像识别 | 传统CNN特征+LSTM时序追踪 | Vision Transformer直接分类，或DETR目标检测 | ViT在细粒度病害识别上准确率更高，可解释性更强 |
| 无人机巡检视频分析 | 视频帧序列LSTM建模 | 时空Transformer联合建模 | Transformer并行处理多帧，实时性更好 |
两者都可以做下面这类任务：
作物产量预测
生物量、LAI、株高、干物重反演
土壤含水量、土壤盐分反演
病虫害发生概率预测
干旱、冻害等胁迫监测与预警
发育期、开花期、成熟期预测
作物需水量、蒸散量 ET 估算
LSTM 在农业典型应用
更偏时序、时间序列预测 / 反演
基于逐日气象 + 遥感时序（NDVI/EVI）预测产量
土壤水分、表层盐分时序反演
作物生长指标（LAI、生物量）动态追踪与预测
农业气象灾害（干旱、高温）早期预警
结合作物模型（如 WOFOST）做状态变量更新 / 参数同化
适合：你有按时间排好的一串数据，想预测未来、反演过去。
Transformer 在农业典型应用
既可以做时序，也可以做图像 / 遥感，能力更全面
多时相遥感图像作物分类、长势评估
高光谱 / 多光谱影像作物参数反演（Transformer+CNN）
无人机 / 卫星影像病虫害识别、面积提取
超长时序（多年遥感 + 气象）产量精准预测
多源数据融合（气象、遥感、土壤、管理措施）综合预测
农业场景图像识别：作物种类、杂草、病虫害、果实成熟度
适合：多源、高维、长时序、带图像的复杂任务。
当前农业AI研究倾向于混合架构 ，典型代表如：
**CLT-Net (CNN+LSTM+Transformer)：**结合小波变换多尺度分解、CNN局部特征、BiLSTM双向时序、Transformer注意力机制，在玉米产量预测中达到99.58%准确率
**双ViT-Transformer：**分别建模植物状态和环境影响，再融合预测，显著降低产量预测误差
这种融合思路充分发挥了LSTM的时序建模稳定性和Transformer的全局关联能力，代表了农业深度学习的发展方向。