一种基于多源遥感数据的3D-ResNet-BiLSTM多任务迁移学习方法用于冬小麦产量预测：评估源作物选择（玉米和大豆）对迁移学习的影响

《Remote Sensing Applications: Society and Environment》：A Multi–Task 3D–ResNet–BiLSTM Transfer Learning Approach for Winter Wheat Yield Prediction Using Multi–Source Remote Sensing Data: Evaluating the Impact of Source Crop Selection (Corn and Soybean) in Transfer Learning,

预测美国冬小麦产量的多任务迁移学习框架，通过3D-ResNet-BiLSTM模型整合Sentinel-1/2、Daymet和SoilGrids多源遥感数据，系统比较玉米、大豆及混合源作物迁移效果。实验表明玉米源模型表现最佳（R2=0.75），验证了源作物选择的重要性，同时展示了迁移学习在数据稀缺场景下的有效性和可推广性。

　　本研究探讨了利用多任务迁移学习框架，结合3D-ResNet和BiLSTM模型，通过多源遥感数据预测美国县一级冬小麦产量的可行性。研究的核心目标是评估选择玉米、大豆或两者的组合作为源作物对迁移学习性能的影响，特别是在数据有限的情况下。研究团队提出了一种两阶段的建模方法，第一阶段使用玉米和大豆的产量数据（2016-2020年）训练多任务模型，以提取共享的时空特征；第二阶段则通过有限的冬小麦数据（2018-2020年）对模型进行微调，以提升预测精度。研究中采用了Sentinel-1/2影像、Daymet气象变量以及SoilGrids土壤数据作为输入源，对模型进行了独立测试（2021-2022年）。

冬小麦作为全球粮食系统中的关键作物之一，其产量预测对于保障粮食安全、制定农业政策、指导国际贸易以及调控国内市场具有重要意义。然而，由于冬小麦的生长周期与玉米、大豆等作物存在显著差异，传统的跨作物知识迁移方法往往面临较大的挑战。例如，冬小麦通常在秋季播种，经历越冬期后在春季恢复生长，而玉米和大豆则主要在春季播种，生长周期相对较短。这种生长周期的差异导致了不同作物在遥感数据中的时空特征表现不同，增加了源目标之间的匹配难度，也提高了负迁移的风险。

研究团队发现，基于玉米的迁移模型在预测冬小麦产量方面表现最佳，取得了较高的预测精度（RMSE=9.63，MAE=7.61，MAPE=13.23，R2=0.75），而基于大豆的模型次之（R2=0.69）。相比之下，同时使用玉米和大豆数据的共享模型表现较差（R2=0.63），且仅使用冬小麦数据的深度学习基线模型效果最弱（RMSE=12.24，R2=0.60）。这些结果表明，源作物的选择在迁移学习过程中至关重要，而跨作物知识迁移提供了一种实用、高效且具有泛化能力的方法，特别是在缺乏标签数据的地区。

在研究过程中，团队采用了一种多任务迁移学习框架，基于扩展的3D-ResNet-BiLSTM模型，该模型能够同时处理玉米和大豆的产量预测任务，并在两个任务之间共享部分模型结构。这种设计不仅提升了模型的泛化能力，还确保了在不同作物之间的知识迁移效果。在适应阶段，团队对共享编码器进行了冻结，并仅微调轻量级组件，从而减少了可训练参数的数量，提升了模型在数据稀缺情况下的稳定性。此外，团队还对多源遥感数据进行了整合，以增强模型的鲁棒性，并通过不同源配置（玉米单一、大豆单一、两者组合）的系统比较，评估了模型在跨年预测中的表现。

研究团队强调，深度迁移学习在作物产量预测方面展现出显著的优势，特别是在处理高维遥感数据、空间自相关性和长期时间依赖性方面。然而，传统机器学习模型（如随机森林、支持向量机、XGBoost和LightGBM）在这些方面存在一定的局限性。相比之下，深度学习模型（如卷积神经网络和循环神经网络）能够更有效地提取时空特征，并建模长期的作物生长模式。但深度学习模型通常需要大量的标签数据，计算资源消耗较大，并且在标签稀缺或目标域与训练条件不一致时，容易出现过拟合或泛化能力不足的问题。

为了解决这些问题，研究团队提出了一个结合多源遥感数据和时空深度编码器的迁移学习框架，该框架能够学习不同作物之间的共享时空特征，同时保持作物特定的预测能力。通过这种方法，团队不仅提升了模型的泛化能力，还降低了对标签数据的依赖。此外，研究团队还发现，基于玉米的迁移模型在预测冬小麦产量方面表现优于基于大豆的模型，这可能与玉米和冬小麦在生长周期、光谱特征和SAR数据中的相似性有关。而大豆和冬小麦之间的生长周期差异较大，导致其在遥感数据中的表现存在较大差异，从而影响了迁移学习的效果。

研究团队还指出，跨作物知识迁移在数据稀缺的背景下具有重要的应用价值。由于农业领域的数据获取成本较高，尤其是在某些地区缺乏详细的作物产量记录，传统的深度学习模型难以在这些情况下取得理想的预测效果。而迁移学习通过利用相关作物的已有知识，能够在有限的数据条件下实现更高效的预测。此外，研究团队还发现，多任务学习在作物产量预测中展现出更强的泛化能力，尤其是在整合多源遥感数据时，能够更全面地捕捉作物的生长环境和空间分布特征。

在模型构建过程中，团队采用了多任务学习和迁移学习相结合的策略，通过共享编码器和作物特定的预测头，实现了对玉米、大豆和冬小麦产量的联合预测。这种方法不仅提高了模型的预测精度，还增强了其在不同作物之间的泛化能力。此外，团队还对模型进行了严格的验证，确保其在独立测试数据（2021-2022年）中的表现符合预期。研究团队认为，这种迁移学习框架为精准农业的发展提供了新的思路，特别是在缺乏标签数据的地区，能够有效提升作物产量预测的准确性和可靠性。

研究团队还对不同源作物配置的影响进行了深入分析。通过系统比较玉米单一、大豆单一和两者组合的源作物配置，团队发现基于玉米的迁移模型在预测冬小麦产量方面表现最佳，而基于大豆的模型次之。这可能与玉米和冬小麦在生长周期、光谱特征和SAR数据中的相似性有关。而大豆和冬小麦之间的生长周期差异较大，导致其在遥感数据中的表现存在较大差异，从而影响了迁移学习的效果。此外，团队还发现，使用玉米和大豆的组合作为源作物的共享模型在预测冬小麦产量时表现较差，这可能与两者在生长特征上的差异导致模型难以有效提取共享特征有关。

为了进一步提升模型的预测性能，研究团队还对多源遥感数据进行了整合，以增强模型的鲁棒性。Sentinel-1/2影像、Daymet气象数据和SoilGrids土壤数据的结合，使得模型能够更全面地捕捉作物的生长环境和空间分布特征。这种多源数据融合策略不仅提高了模型的预测能力，还增强了其在不同环境条件下的适应性。此外，团队还采用了层冻结技术，以减少可训练参数的数量，从而降低模型在数据稀缺情况下的过拟合风险。

研究团队的结论表明，基于迁移学习的框架在作物产量预测方面具有显著的优势，特别是在处理多源遥感数据和数据稀缺情况时。通过结合多任务学习和迁移学习，团队不仅提升了模型的预测精度，还增强了其在不同作物之间的泛化能力。此外，研究团队还发现，跨作物知识迁移在数据有限的背景下具有重要的应用价值，能够有效提升作物产量预测的准确性和可靠性。这种迁移学习框架为精准农业的发展提供了新的思路，特别是在缺乏标签数据的地区，能够实现更高效的作物产量预测。

在研究过程中，团队还对模型的可解释性进行了探讨。通过分析模型在不同源作物配置下的表现，团队发现基于玉米的迁移模型在预测冬小麦产量时表现优于基于大豆的模型，这可能与玉米和冬小麦在生长周期、光谱特征和SAR数据中的相似性有关。而大豆和冬小麦之间的生长周期差异较大，导致其在遥感数据中的表现存在较大差异，从而影响了迁移学习的效果。此外，团队还发现，使用玉米和大豆的组合作为源作物的共享模型在预测冬小麦产量时表现较差，这可能与两者在生长特征上的差异导致模型难以有效提取共享特征有关。

研究团队还强调，多任务学习在作物产量预测中的应用具有重要的现实意义。通过同时处理多个相关任务，多任务学习能够更有效地提取共享的时空特征，并提升模型的泛化能力。此外，研究团队还发现，多任务学习在整合多源遥感数据时，能够更全面地捕捉作物的生长环境和空间分布特征，从而提高预测精度。这种方法不仅适用于玉米和大豆的产量预测，还能够扩展到其他作物的产量预测任务，为精准农业的发展提供了新的可能性。

研究团队的成果表明，迁移学习在作物产量预测中的应用具有广阔的发展前景。通过结合多源遥感数据和时空深度编码器，团队不仅提升了模型的预测精度，还增强了其在不同环境条件下的适应性。此外，研究团队还发现，跨作物知识迁移在数据有限的背景下具有重要的应用价值，能够有效提升作物产量预测的准确性和可靠性。这种迁移学习框架为精准农业的发展提供了新的思路，特别是在缺乏标签数据的地区，能够实现更高效的作物产量预测。

研究团队还对模型的可扩展性进行了探讨。通过采用多任务学习和迁移学习相结合的策略，团队不仅提升了模型的预测精度，还增强了其在不同作物之间的泛化能力。此外，研究团队还发现，这种迁移学习框架能够扩展到其他作物的产量预测任务，为精准农业的发展提供了新的可能性。在实际应用中，团队认为这种框架可以用于监测不同地区的作物产量变化，并为农业政策制定、市场调控和国际贸易提供数据支持。

研究团队的成果表明，迁移学习在作物产量预测中的应用具有重要的现实意义。通过结合多源遥感数据和时空深度编码器，团队不仅提升了模型的预测精度，还增强了其在不同环境条件下的适应性。此外，研究团队还发现，跨作物知识迁移在数据有限的背景下具有重要的应用价值，能够有效提升作物产量预测的准确性和可靠性。这种迁移学习框架为精准农业的发展提供了新的思路，特别是在缺乏标签数据的地区，能够实现更高效的作物产量预测。

研究团队还对模型的性能进行了严格的评估。通过使用独立测试数据（2021-2022年），团队验证了模型在不同源作物配置下的表现，并确保其在跨年预测中的稳定性。此外，团队还发现，基于玉米的迁移模型在预测冬小麦产量时表现最佳，而基于大豆的模型次之。这可能与玉米和冬小麦在生长周期、光谱特征和SAR数据中的相似性有关。而大豆和冬小麦之间的生长周期差异较大，导致其在遥感数据中的表现存在较大差异，从而影响了迁移学习的效果。此外，团队还发现，使用玉米和大豆的组合作为源作物的共享模型在预测冬小麦产量时表现较差，这可能与两者在生长特征上的差异导致模型难以有效提取共享特征有关。

研究团队的成果表明，迁移学习在作物产量预测中的应用具有重要的现实意义。通过结合多源遥感数据和时空深度编码器，团队不仅提升了模型的预测精度，还增强了其在不同环境条件下的适应性。此外，研究团队还发现，跨作物知识迁移在数据有限的背景下具有重要的应用价值，能够有效提升作物产量预测的准确性和可靠性。这种迁移学习框架为精准农业的发展提供了新的思路，特别是在缺乏标签数据的地区，能够实现更高效的作物产量预测。

研究团队还对模型的可扩展性进行了探讨。通过采用多任务学习和迁移学习相结合的策略，团队不仅提升了模型的预测精度，还增强了其在不同作物之间的泛化能力。此外，研究团队还发现，这种迁移学习框架能够扩展到其他作物的产量预测任务，为精准农业的发展提供了新的可能性。在实际应用中，团队认为这种框架可以用于监测不同地区的作物产量变化，并为农业政策制定、市场调控和国际贸易提供数据支持。

研究团队的成果表明，迁移学习在作物产量预测中的应用具有重要的现实意义。通过结合多源遥感数据和时空深度编码器，团队不仅提升了模型的预测精度，还增强了其在不同环境条件下的适应性。此外，研究团队还发现，跨作物知识迁移在数据有限的背景下具有重要的应用价值，能够有效提升作物产量预测的准确性和可靠性。这种迁移学习框架为精准农业的发展提供了新的思路，特别是在缺乏标签数据的地区，能够实现更高效的作物产量预测。