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인공지능

AI + Satellite Data 기반 농산물 투자- AI + 위성데이터 + 시계열학습

by aiproductmanager 2025. 6. 7.
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✅ **“AI + 위성데이터 기반 농산물 투자”**는 위성 관측 자료 + 기계학습 + 농산물 선물 가격 시계열 분석을 결합하여 작황 예측, 수급 분석, 투자 타이밍 탐지에 활용됩니다. 다음과 같은 구성입니다:


🌾 1. 목적

  • 농산물 작황 예측 (옥수수, 밀, 대두 등)
  • 수급 불균형 조기 탐지
  • 선물가격 변동성 예측 및 트레이딩 전략 구축

🛰 2. 주요 데이터 소스

데이터 종류 제공 기관 예시
NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) NASA, Copernicus (Sentinel-2) 식생 성장도
Soil Moisture SMAP, ESA 토양 습도
Rainfall / Cloud Cover NOAA, ECMWF 강수량/기상 이상
Crop Yield Reports USDA, FAO 실제 수확량
 

🤖 3. AI 기술 적용 구조

단계 설명 도구
데이터 수집 및 정제 위성 이미지 및 기상 데이터 통합 sentinelsat, geemap, pandas
시계열 예측 모델 위성지수 기반 LSTM, GRU, Transformer 등 TensorFlow, PyTorch
작황 이상 탐지 CNN/UNet 기반 위성 이미지 분류 segmentation_models.pytorch
트레이딩 전략 작황 예측 → 선물 롱/숏 포지션 결정 backtrader, bt, RL
 

🧪 4. 실제 사용 사례

기관/기업 활용 내용
Descartes Labs 작물 성장 패턴 분석 기반 예측
Gro Intelligence 위성 + 공급망 + 기상 데이터 통합 투자 리포트
Orbital Insight 농산물 생산량 + 수요 기반 가격 경고 시스템
 

📈 5. 예측 → 투자 전략

 
위성 NDVI 하락 + 강수량 부족 → 작황 부진 예상

선물가격 상승 예측 (공급 감소)

Corn Futures (CORN ETF 등) Long 포지션 진입

🧠 추가 기능 제안

  • 실시간 위성지도 시각화 (Google Earth Engine + Streamlit)
  • 작황 예측 결과를 기반으로 ETF 포트폴리오 자동 리밸런싱
  • ChatGPT 기반 농업 리포트 요약/리스크 분석

원하시면 다음도 제공해 드릴 수 있습니다:

  • ✅ 위성 + 작황 + 시세 연동 전체 파이프라인 Python 코드
  • ✅ Streamlit 기반 리포트/시각화 UI
  • ✅ 자동 백테스트 + 알림 기능 통합

# 🌍 AI + Satellite Data 기반 농산물 투자 예측 시스템 (NDVI 기반)

## ✅ 주요 목적
- 위성 기반 작황 상태 분석 (NDVI, 강수량, 토양습도)
- LSTM 기반 농산물 가격 시계열 예측
- 투자 판단용 가격 변동 패턴 시각화

---

## 📦 설치 패키지
```bash
pip install geemap sentinelsat tensorflow pandas matplotlib streamlit
```

---

## 📁 전체 코드 (Streamlit 기반)
```python
import streamlit as st
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense
import numpy as np

st.title("🌾 AI + 위성데이터 기반 농산물 작황 예측")

# STEP 1: NDVI 데이터 업로드
uploaded_file = st.file_uploader("NDVI 시계열 CSV 업로드", type=["csv"])
if uploaded_file:
    df = pd.read_csv(uploaded_file, parse_dates=["date"])
    df.set_index("date", inplace=True)
    st.line_chart(df["ndvi"])

    # STEP 2: LSTM 학습
    def create_dataset(series, window):
        X, y = [], []
        for i in range(len(series) - window):
            X.append(series[i:i+window])
            y.append(series[i+window])
        return np.array(X), np.array(y)

    window = 10
    ndvi_series = df["ndvi"].values
    X, y = create_dataset(ndvi_series, window)
    X = X.reshape((X.shape[0], X.shape[1], 1))

    model = Sequential()
    model.add(LSTM(64, activation='relu', input_shape=(window, 1)))
    model.add(Dense(1))
    model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
    model.fit(X, y, epochs=30, verbose=0)

    # STEP 3: 예측 및 시각화
    last_window = ndvi_series[-window:]
    future_preds = []
    for _ in range(7):
        input_seq = last_window.reshape((1, window, 1))
        next_val = model.predict(input_seq, verbose=0)[0][0]
        future_preds.append(next_val)
        last_window = np.append(last_window[1:], next_val)

    pred_dates = pd.date_range(start=df.index[-1], periods=8, freq='7D')[1:]
    pred_df = pd.DataFrame({"date": pred_dates, "predicted_ndvi": future_preds})
    pred_df.set_index("date", inplace=True)
    st.line_chart(pred_df)
```

---

## 📊 데이터 예시 (CSV 형식)
```csv
date,ndvi
2024-01-01,0.56
2024-01-08,0.60
2024-01-15,0.64
...
```

---

## 🔍 분석 방향 제안
- NDVI가 급격히 하락 → 작황 악화 → 옥수수/밀 선물 상승 가능성
- 예측값이 임계 이하 → 롱/숏 시그널 생성

---

## 📤 확장 아이디어
- 실시간 위성 NDVI 데이터 자동 다운로드 (`sentinelsat`)
- Corn/Weat Futures 시세 연동 (`yfinance`)
- PDF 리포트 생성 + Telegram 자동 경보 시스템

 

✅ NDVI 기반 작황 예측 + LSTM 시계열 예측을 포함한 전체 코드가 성공적으로 반영되었습니다.

원하시면 다음 확장도 가능합니다:

  • 실시간 위성 NDVI 자동 수집 + ETF 시세 연동
  • 농산물 선물(CORN, WEAT)과 백테스트 기반 트레이딩 시뮬레이터
순위 AI 투자 방안 이름 활용 기술 상세 바로가기
1 AI 퀀트 포트폴리오 최적화 Markowitz, RL, MPT, AI 최적화 바로가기
2 감정 분석 기반 뉴스 트레이딩 NLP, BERT, LLM 바로가기
3 AI ETF 자동 리밸런싱 AutoML, Alpha Vantage API 바로가기
4 머신러닝 기반 주가 예측 XGBoost, LightGBM 바로가기
5 딥러닝 LSTM 시계열 예측 TensorFlow, PyTorch LSTM 바로가기
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