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

 

 

 

✅ **“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:

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🌾 1. 목적

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

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🛰 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

 

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🤖 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

 

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🧪 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

 

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📈 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

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🧠 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

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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

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

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## 📁 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
...
```

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

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## 📤 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
6	강화학습 기반 자동 매매	OpenAI Gym, PPO, DQN	바로가기
7	AI 기반 가치주 선별 (Value Factor)	AI 팩터스코어링, 계량모델	바로가기
8	GPT 기반 재무제표 요약 투자	GPT-4, LangChain, OCR	바로가기
9	AI 리스크 해지 전략 (VIX, 금리, 환율)	AI 헷지백테스트, 시나리오 모델	바로가기
10	SVM 기반 종목 필터링	SVM + 재무데이터	바로가기
11	AI IPO 스코어링 모델	AI 점수화 + IPO 성과예측	바로가기
12	챗봇 기반 투자 자문 시스템	LLM + Chat UI + API 연결	바로가기
13	XGBoost 기반 이벤트 드리븐 트레이딩	XGBoost + 뉴스 이벤트	바로가기
14	AutoML 기반 알고리즘 전략 탐색	TPOT, H2O.ai, FeatureTools	바로가기
15	AI 기반 ESG 점수 분석 투자	AI ESG 분석 + ETF 필터링	바로가기
16	옵션 가격 예측 딥러닝 모델	DNN, OptionNet, VolNet	바로가기
17	고빈도 트레이딩용 AI 패턴 인식	CNN, 딥러닝 패턴 분석	바로가기
18	AI 기반 섹터 로테이션 모델	순환분류 + 군집분석	바로가기
19	LLM 기반 글로벌 투자 리서치 요약	GPT + PDF 요약 + 질의응답	바로가기
20	AI + Satellite Data 기반 농산물 투자	AI + 위성데이터 + 시계열학습	바로가기

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